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 1620、弹幕量 0、点赞
print(resp) OpenAI API: 新版的ollama已经支持OpenAI的API格式,参考:OpenAI compatibility · Ollama Blog 所以,能调用OpenAI API的地方,用ollama一般也都可以。 cURL curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen:0.5b", "messages"...
3. 思源笔记设置连接Ollama 打开思源笔记,如果没有下载思源笔记,可以先去网上进行下载安装好,打开笔记后,点击左上角打开设置,点击AI,开始设置,首先设置超时时间,这个时间是模型响应时间,可以设置久一些,下面设置600秒,然后下面模型名称,填写qwen,然后继续往下设置 然后填写API Key,这个可以任意设置一个即可,下面设置o...
"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 ...
//req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey) resp, err := client.Do(req) if err != nil { return nil, err } if resp.StatusCode == http.StatusTooManyRequests { retryAfter := resp.Header.Get("Retry-After") if retryAfter != "" { ...
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: ollama type: openai_embedding # or azure_openai_embedding model: quentinz/bge-large-zh-v1.5:latest # 你 ollama 中的本地 Embeding 模型,可以换成其他的,只要你安装了就可以 api_base: http://localhost:11434/api # 注意是 api ...
# 使用litellm 的openai 配置,key 可以通过界面生成 client = AsyncOpenAI( api_key="sk-ZTp5zuetNQoJNgG4xHgGzw", base_url="http://localhost:4000" ) settings = { "model": "dalongdemov3", "temperature": 0, } @cl.on_message async def on_message(message: cl.Message): ...
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 ...