print(model.summary()) 1. 2. 运行结果为: 这里需要对网络执行一个构建.build()函数,之后才能生成model.summary()这样的模型的描述。 model.build((16,224,224,1)) print(model.summary()) 1. 2. 输出结果为: 2 结构参数的存储与载入 model.save('save_model.h5') new_model = keras.models.load_m...
这可以通过ollama.load_model函数实现,如model = ollama.load_model('path/to/model.pb')。 模型预处理 在进行模型推理之前,需要对输入数据进行适当的预处理,以满足模型的要求。这可能包括数据的格式化、编码、归一化等操作。 模型推理 使用加载的模型进行推理。这可以通过调用model.predict或model.run等方法实现,...
以下是使用 Python 的requests库调用/api/generate的代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importrequestsimportjson # 定义API端点 url="http://localhost:11434/api/generate"# 请求参数 payload={"model":"llama3","prompt":"请用中文介绍一下量子计算的基本概念","stream":False # 非流...
2. **Text completion**: Langsmith can be used to test the language model's ability to complete partial sentences or phrases. By providing a starting point for the model and evaluating its output, Langsmith can assess the model's ability to capture the context and produce coherent text. 3....
• /load :读取会话或LLM模型 • /save :保存当前的会话 • /clear:清除当前会话的对话记录 • /bye:离开 • /?, /help 4:和 Python 协作 pip install ollama 使用llama-index和ollama: from llama_index.llms.ollama import Ollamallm = Ollama(model="mistral", request_timeout=60.0,port=...
python -m venv myenv source myenv/bin/activate # 在Windows上是 myenv\Scripts\activate # 安装必要的Python库 pip install torch torchvision torchaudio # 如果使用PyTorch # 或者 pip install tensorflow-gpu # 如果使用TensorFlow 1. 2. 3. 4. ...
()stt = whisper.load_model("base.en")tts = TextToSpeechService()template = """You are a helpful and friendly AI assistant. You are polite, respectful, and aim to provide concise responses of lessthan 20 words.The conversation transcript is as follows:{history}And here is the user's ...
pipinstallmodelscope 最后,执行下面的命令,开始具体模型的下载。 代码语言:bash AI代码解释 python-c"from modelscope import snapshot_download;snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct', cache_dir='./models/')" 以8B 版本的模型为例,完整仓库尺寸在 30GB,如果你是千兆宽带,满速下载时间...
首先我们创建一个新的python环境,并安装ollama的python库 conda create -n ollama python=3.11conda activate ollamapip3 install ollama 接着我们把相关的依赖包安装进去,比如langchain(提示词工程)、beautifulsoup4(爬取html)、chromadb(处理词嵌入)、gradio(图形化界面),然后创建python文件。