原本的数据只有一个 COCO 数据集,通过预处理步骤,将数据整合成一个 .h5 的训练文件 这里使用的代码是 基于 keras 的 openpose,源码网址在: https://github.com/kevinlin311tw/keras-openpose-reproduce import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplo
下面给大家举两个例子,让你感受一下Python的魔法! 示例1:调用在线AI接口 如果你想调用一个在线的AI接口,比如OpenAI的ChatGPT,只需要把目标地址换成API的URL,然后调整headers和data。 importrequestsheaders={'Authorization':'Bearer YOUR_API_KEY','Content-Type':'application/json'}data='{"model": "g...
导入包:import pandas as pd import numpy as np导入数据 pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string):从JSON格式...
命令行使用方法：要将视觉模型与ollamarun结合使用，请使用文件路径引用.jpg或.png文件，例如上图：在Python代码中调用方法如下：在JavaScript中的调用方法如下所示：注意：在OllamaPython和JavaScript库以及RESTAPI中，可以在images参数中提供base64编码的文件。有关向视觉模型提供图像的更多示例，请参阅完整的API文档。...
python代码模式 appv4.py 此模式litellm 会自己进行 fromlitellmimportcompletion response=completion( model="ollama/qwen2:1.5b", messages=[{"content":"Hello, how are you?","role":"user"}] ) print(response) 效果 实际api 调用( 通过wireshark 分析的) ...
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', ...
要在Python中调用本地Ollama接口API,你可以按照以下步骤进行: 安装必要的Python库: 首先,你需要安装requests库,这是一个用于发送HTTP请求的流行库。你可以使用pip来安装它: bash pip install requests 获取并配置本地Ollama API的URL和端口: 你需要知道本地Ollama API的URL和端口号。这通常会在API的文档或安装说...
在Python代码中，调用方式如下。同时，在JavaScript中也能轻松上手。很有趣的是，无论是在Ollama的Python和JavaScript库，还是使用REST API，都能通过images参数直接提供base64编码的文件。为了更深入地了解如何向视觉模型提供图像，建议查看完整的API文档，这可以让你步入使用的更高境界。应用实例展示 这一拥有多种功能...
joblib:用于在 Python 中进行并行计算的库。 keras:高级神经网络 API,用于构建和训练神经网络模型。 langchain:自然语言处理(NLP)工具包,用于处理文本数据。 langsmith:自然语言处理(NLP)工具包,提供语言模型和处理工具。 libclang:Clang 的 Python 绑定,用于与 C/C++ 代码进行交互。
ollama API调用文档Python 最近在做一个python项目要求把视频延迟几分钟播放,对视频流这个概念不明觉厉的我就构思了一个不用流的方案: 方案一(很辣鸡):fork一个子进程。主进程负责拍视频,子进程负责调用命令行播放视频。两个进程之间用Queue通讯,主进程拍摄完一段5分钟视频后调用Queue().put放一个字符进去,等子...