在API Key管理部分,你可以生成新的API Key或查看已有的API Key。如果你需要一个新的API Key,通常会有一个“生成新API Key”的按钮或链接。点击后,系统会生成一个新的API Key,你需要妥善保存这个密钥。 安全地保存或记录API Key: API Key是敏感信息,不应直接硬编码在代码中。建议将API Key保存在环境变量或...
Ollama 提供了与 OpenAI API 部分功能的实验性兼容性,以帮助将现有应用程序连接到 Ollama。 1. 使用方法 (1). OpenAI Python库 from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url='http://localhost:11434/v1/', # 必需但被忽略 api_key='ollama', ) chat_completion = client.chat.completions.crea...
本地部署模型：Ollama和AnythingLLM通常将大模型直接部署在用户本地设备（如个人电脑、服务器）或私有化环境中。模型和数据均在本地运行，无需依赖外部云服务。无需网络请求：由于模型推理过程完全在本地完成，不需要通过互联网与第三方API交互，因此不需要API Key进行身份验证或计费。2. 开源与自托管特性 开源模型支...
API key是指去deepseek等官网申请账号并获取一个key,但是这个会收费而且知识库内容会暴露在网上,不安全。 本文采用的是本地大模型,所以选择Ollama。 2.1 配置LLM 创建智能体的时候,可以通过"去设置"来添加模型,如下图,点击模型供应商然后点击Ollama下面添加模型按钮。 当然也可以点击右上角的账户名,然后在菜单...
spring: application: name: ollama-rag ai: dashscope: api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY} chat: options: model: deepseek-r1 embedding: enabled: false ollama: base-url: http://127.0.0.1:11434 chat: model: deepseek-r1:8b enabled: false embe...
API密钥: 填写前面从UCloud平台获取到的Key API地址: https://deepseek.modelverse.cn/v1/chat/completions# 这里我们填写 deepseek-ai/DeepSeek-R1 如下图,点“添加模型”▼ 添加模型完成后,点“检查” 在弹窗上“确定” 测试连接成功▼ 点选“默认模型” ,这里均选择刚才的 deepseek-ai/DeepSeek-R1 模型...
如果不喜欢用浏览器插件的话,也可以尝试使用Chatbox AI应用程序,它一款AI客户端应用和智能助手,支持众多先进的AI模型和API,首次启动时请选择“使用自己的API Key或本地模型”,然后选择OLLAMA API后一般会自动添加域名,如果没有的话可以将API域名设置为http://127.0.0.1:11431,保存后应该就选择Ollama下载好的模型了...
(1)键值缓存(Key-Value Cache,KV Cache):存储历史token的键值对,用于生成后续token。 (2)中间激活值:计算注意力权重时的中间结果。 vLLM基于PyTorch构建,创新性地引入了PagedAttention技术。该技术借鉴操作系统的虚拟内存分页机制,将注意力键值对(KV Cache)存储在非连续显存空间,显著提高了显存利用率。
安装完成后,选择“使用自己的API Key或本地模型” 在弹出的设置页面中,模型提供方选择OLLAMA API,模型选择deepseek-r1:70b。 上下文的消息数量上限可以拖到不限制,在严谨和想象(Temperature)拖到0.6比较好一些,兼顾严谨和发散,点击保存后完成! 接下来就是愉快的使用过程了,对话过程中,我们也能和在线版一样,可以看...