如果你希望异步执行请求,可以使用 AsyncClient 类,适用于需要并发的场景。 实例 importasyncio fromollamaimportAsyncClient asyncdefchat(): message={'role':'user','content':'你是谁?'} response=await AsyncClient().chat(model='deepseek-coder',messages=[message]) print(response['message']['content']...
要完全访问 Ollama API,请查看 Ollama Python库、JavaScript库 和 REST API。 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...
模型运行:在Python环境中运行Ollama模型,并处理模型的输入输出。 自定义模型:支持通过Python脚本自定义模型参数和行为。 安装方法 pip install ollama-python 使用示例 from ollama_python import OllamaClient client = OllamaClient("http://localhost:11434") # 创建模型 client.create_model("my_model", "path...
alvarobartt changed the title feat: update ollama integration with python client Use ollama Python client within OllamaLLM Jan 31, 2024 sdiazlor added 2 commits January 31, 2024 09:51 update: argilla to 1.23 51657a9 update: argilla verison in imports c22b096 Contributor Author sdiazlo...
python ollama api调用 python如何调用api 1API 获取数据的流程 上文提到,API 是一组定义了不同软件组件之间交互的规范,交互过程中 API 可以使用不同的通信协议,其中最常用的是 HTTP。HTTP (“Hypertext Transfer Protocol”,超文本传输协议) 是一种用于在网络上发送和接收超文本的协议,它提供了一种可靠的方式来...
Python调用ollama模型 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) ...
我们就可以用Python代码和qwen2做交互了。 我们可以选择ollama官方出的 ollama-python的库的接口进行交互,也可以使用openai这个库的接口进行交互。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importsubprocess #后台启动一个qwen2模型服务,相当于 在命令行中运行`ollama run qwen2`cmd=["ollama","run ...
七、python调用 ollama库调用 langchain调用 requests调用 aiohttp调用 八、模型添加方式 1.线上pull 2.导入 GGUF 模型文件 3.导入 safetensors 模型文件 九、部署Open WebUI 一、官网 在macOS 上下载 Ollama - Ollama 中文 二、安装方式一:window10版本下载 ...
app_python.cmake feat: 创建 Ollama Qwen 客户端项目结构 23天前 infodialog.ui refactor(数据结构): 重构数据类以保存原始数据 1个月前 mainwindow.cpp feat: 创建 Ollama Qwen 客户端项目结构 23天前 mainwindow.h feat: 创建 Ollama Qwen 客户端项目结构 23天前 mainwindow.ui feat...
OpenLLM 提供了一个内置的 Python 客户端,允许您与模型进行交互。在不同的终端窗口或 Jupyter notebook 中,创建一个客户端以开始与模型交互: import openllm client = openllm.client.HTTPClient('http://localhost:3000') client.query('Explain to me the difference between "further" and "farther"') ...