2. Ollama模型及相关API_KEY的准备 2.1 安装Ollama 2.2 申请相关的API_KEY 3. 安装引用相关的包 4. 绑定工具 4.1 定义工具 4.2 绑定工具 5. 使用工具 5.1 天气查询 5.2 网络搜索 6. 结构化信息提取 7. 参考链接 1. 引言 Langchain的Ollama 的实验性包装器OllamaFunctions,提供与 OpenAI Functions 相同的...
第一步:设置个人的API Key 第二步:设置base_url 第三步:使用python访问模型 fromopenaiimportOpenAI client = OpenAI( api_key="sk-7800dc8fded44016b70814bf80f4c78f", base_url="http://localhost:11434/v1") models = client.models.list()print(models) 运行之后的结果为 SyncPage[Model](data=[Mod...
llama 3.1重磅来袭,本地部署与API调用完美结合。本视频深入探讨如何利用这一革新版本,实现AI模型的灵活应用。从安装设置到API_KEY集成,手把手教您释放Ollama潜能,打造高效、安全的AI开发环境。无论您是开发者还是AI爱好者,都能从中获益。, 视频播放量 1394、弹幕量 0、点赞
如果使用 API,可以通过向 Ollama 服务器发送空请求来预加载模型。这适用于 /api/generate 和 /api/chat API 端点。 要使用 generate 端点预加载 mistral 模型,请使用: curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "mistral"}' 要使用 chat 完成端点,请使用: curl http://localhost:11434/api...
API KEY:申请/购买到的API KEY 点击【保存】即可存档。 返回上一界面后,通过选择不同模型并按下【载入】按钮,以实现快速切换模型的需求。 三、功能示例 使用的核心办法:选择(拖黑)文段,点击功能,自动生成。 生成结果会以修订模式插入到文本末尾。 以【扩写】功能为例,强制英文输出和自动适应文本语言输出对比。
"api_key":"ollama" , "price": [0.0, 0.0], }] 将上面的信息如实填写,运行代码即可。 #!pip install openai #如果没有安装openai包 from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url = "http://192.168.0.110:11434/v1", api_key = "ollama"#可以不输 ...
API Key: 由于没有设置,我随便填写的值。 点击【添加】后 校验不通过。 期待的正确结果 添加大模型到列表中。但是报错。 相关日志输出 No response 附加信息 经过测试,自定义域名是可正常访问。具体如下: (base) root@ai-server:/var/lib/docker# curl http://172.16.10.10:11434/api/chat -d '{ "model...
这就是一款浏览器翻译插件,非常好用,并且支持自定义本地大模型接口的配置。 配置如下: 翻译服务: 必须使用OpenAi,这里并不是使用OpenAi的服务,而是使用他的接口协议格式。 自定义API Key: 因为我用的本地模型是使用ollama启动的服务,所以这里根据插件说明,配置key为ollama ...
上述代码会发送一个 GET 请求到https://api.example.com/data(即参数 url),并且将响应结果保存在变量response中。此外该函数还有一个常用的可选参数params用于传递查询参数,其中的参数会自动添加到 URL 中,代码如下: params_value = {'key1':'value1', 'key2':'value2'} ...
client = OpenAI(# 如果您没有配置环境变量,请在此处用您的API Key进行替换api_key='ollama',# 填写DashScope服务的base_urlbase_url="http://localhost:11434/v1", ) completion = client.chat.completions.create( model="qwen:14b", messages=messages, ...