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...
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 1383、弹幕量 0、点赞
四、ollama兼容openai api的访问 我们做大模型开发,基本都是通过api来访问,并不是通过聊天界面进行的。所以下面介绍ollama的api访问示例: API信息: base_url改为自己的IP地址 [{ "model": "llama3.1", "base_url": "http://192.168.0.110:11434/v1", "api_key":"ollama" , "price": [0.0, 0.0], ...
在线使用 gpt-3.5,首先需要申请 openai_key: https://platform.openai.com/api-keysplatform.openai.com/api-keys 2. 部署本地LLM,这里可以使用vllm 打包本地模型成 openai格式的接口,将leafllm插件中json配置文件接口改为vllm打包好的接口,再在openai-key中随便填一个,就可以直接访问本地模型。 Lumos 这个...
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) ...
参考api 定义 使用 通过curl 模式,注意此数据实际会存储到db 中,注意配置文件中关于db 信息的添加 curl -X 'POST' \ 'http://0.0.0.0:4000/model/new' \ -H 'accept: application/json' \ -H 'API-Key: sk-1234' \ -H 'Content-Type: application/json' \ ...
主要就是换这三个地方,api_key改成ollama,base_url改成本地的ollama端口我这里是http://localhost:11434/v1,model改成你的模型名,这里我用的是qwen:14b,没办法,电脑配置不好 然后就可以对话着玩了 如果调用成功了的话在cmd上会有输出输入,而且任务管理器的GPU会显著提升...
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...
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。
client=OpenAI(base_url='http://localhost:11434/v1/',api_key='ollama',#实际上本地模型不需要api_key)completion=client.chat.completions.create(messages=[{'role':'user','content':'段子赏析:爱一个人的眼神是藏不住的,爱两个人就一定要藏住。',}],model='qwen2',stream=True # addthisline ...