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':'ap
我们把目标地址(http://127.0.0.1:11434/api/generate)、headers 和 data 都交给它,然后它就会去和对方交流。 第五步:获取结果 print(response.json().get("response")) 最后一步,我们看看对方的回复。response.json() 是把对方的回复从JSON格式转换成Python能理解的字典,然后用 .get("response") 拿到我们想要...
效果 实际api 调用( 通过wireshark 分析的) 说明 litellm ollama python 代码模型的运行也是通过基于ollama 提供的接口调用,只是对于model 格式上有一个比较明确的定义,ollama/qwen2:1.5b其中ollama 是必须的,属于provider 名称,后边是实际模型的名称 参考资料 https://docs.litellm.ai/docs/proxy/quick_start h...
接下来,设置一个Python的FastAPI应用。FastAPI是一个现代、快速(高性能)的Web框架,基于标准的Python类型提示,支持Python 3.7及以上版本。它是构建稳健高效API的理想选择。 编写FastAPI的路由和端点,以便与Ollama服务器进行交互。这个过程包括发送请求给Ollama以处理任务,比如文本生成、语言理解或其他LLM支持的AI任务。以下...
4使用 requests 库获取 API 数据 如果你了解过网页爬取或 API 交互,那么你应该对 requests 库并不陌生,requests 是一个常用于发送 HTTP 请求并处理响应的 Python 库,其中requests.get()和requests.post()是常用的两个函数,它们分别用于发送 GET 请求和 POST 请求。
ollama 是一个强大的本地大语言模型工具,支持多种开源模型,例如 deepseek-r1:8b。通过 Ollama 的 API,我们可以轻松调用这些模型来完成文本生成、对话等任务。这里记录一下如何使用 Python 调用 Ollama API,并调用 deepseek-r1:8b 模型生成文本。 准备工作 ...
接下来,设置一个Python的FastAPI应用。FastAPI是一个现代、快速(高性能)的Web框架,基于标准的Python类型提示,支持Python 3.7及以上版本。它是构建稳健高效API的理想选择。 编写FastAPI的路由和端点,以便与Ollama服务器进行交互。这个过程包括发送请求给Ollama以处理任务,比如文本生成、语言理解或其他LLM支持的AI任务。以下...
6 6 python3 examples/<example>.py 7 7 ``` 8 8 9 + See [ollama/docs/api.md](https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md) for full API documentation 10 + 9 11 ### Chat - Chat with a model 10 12 - [chat.py](chat.py) 11 13 - [async-chat.py](...
接下来,设置一个Python的FastAPI应用。FastAPI是一个现代、快速(高性能)的Web框架,基于标准的Python类型提示,支持Python 3.7及以上版本。它是构建稳健高效API的理想选择。 编写FastAPI的路由和端点,以便与Ollama服务器进行交互。这个过程包括发送请求给Ollama以处理任务,比如文本生成、语言理解或其他LLM支持的AI任务。以下...
Ollama Python 库的 API 是围绕Ollama REST API设计的 聊天 ollama.chat(model='llama2', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Why is the sky blue?'}]) 新增 ollama.generate(model='llama2', prompt='Why is the sky ...