随着AIGC的发展,AI chat模型的大火,带来的是大量的模型开源,ollama的出现,使得大模型的api调用更加的规范化,Chat-ollama是一个基于Ollama的聊天机器人demo,可以用来快速构建一个基于Ollama的聊天机器人。 因基于Ollama 需要自行搭建,对于Ollama的使用可以参考Ollama官网 ...
解压下载的文件,然后运行 Chatbox.exe。 配置Chatbox 打开Chatbox,进入设置页面。 将API 地址设置为 DeepSeek 的服务地址(如 http://localhost:5000)。 如果需要使用 Ollama,可以在 Chatbox 中添加自定义 API 地址(如 http://localhost:11434)。 测试Chatbox ...
1036 0 03:18 App 【更新】ChatBar-输入框升级、下拉框滑动、部分UI替换 5164 0 00:19 App DeepSeek本地部署成功,可视化界面,AMD显卡6900xt,ollama+chatbox简洁体验 2969 0 12:02 App 免费本地爬虫!用 DeepSeek R1 和 Ollama 本地爬取网站! 2997 0 02:15 App N100双2.5G网口主机飞牛nas系统通过o...
1） 您的 Python 版本不能为 Python3.12，因为截至本教程编写时，open-webui 还不支持 Python3.12，本教程使用 python3.11 环境，如您 windows 系统中已经有安装 Python3.12，推荐使用Anaconda来管理多个 Python 运行环境。2） 运行依赖 pytorch，如您的环境没有安装，执行如下命令安装依赖：pip install torch ...
除了API接口外,Ollama还提供了一个类似ChatGPT的聊天界面。你可以直接通过该界面与模型进行交互,测试模型的响应速度和准确性。 六、扩展与优化 在实际应用中,你可能需要根据具体需求对Ollama进行扩展和优化。例如,你可以通过调整模型的参数和配置来提高模型的性能和效果;你也可以通过增加更多的API接口和功能来扩展Ollam...
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ "model": "llama3.1", "messages": [], "keep_alive": 0 }' 1. 2. 3. 4. 5. 七、python调用 temperature:用于调整生成结果的创造性程度,设置越高,生成的文本越新颖、越独特,设置越低,结果更集中。
('<urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x7f8562812c20>: fail to establish a new connection:[Errno 111] Connection refused')) httpconnectionpool(host=localhost, port=11434): max retries exceeded with url:/cpi/chat (Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPConnection object at...
使用Python 访问 Ollama 非常容易。 创建新的 Python 环境: python3 -m venv ollamatest source ollamatest/bin/activate 1. 2. 然后安装 Ollama 库 pip install ollama 1. 然后,创建简单的 Python 脚本,如下所示: import ollama response = ollama.chat(model='llama3', messages=[ ...
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ "model": "mistral", "messages": [ { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" } ] }' 二、OpenAI兼容性 注意: OpenAI 兼容性是实验性的,可能会有重大调整,包括破坏性更改。要完全访问 Ollama API,请查看 Ollama Python库、JavaScript...
messages = [{"role":"system", "content":prompt}] while True: ## User q = input(' >') if q == "quit": break messages.append( {"role":"user", "content":q} ) ## Model agent_res = ollama.chat(model=llm, messages=messages, tools=[]) res = agent_res["message"]["content"...