Ollama 是一个专为本地化 LLM 设计的开源工具,不仅支持多种预训练模型,还通过兼容 OpenAI API 的接口设计,让开发者能够以熟悉的方式调用本地模型,例如 DeepSeek。本文将深入探讨 Ollama 的 OpenAI API 兼容性,结合 DeepSeek 的本地部署,提供丰富的代码示例和实践指南。 2. Ollama 与 O
由于OpenAI“先入为主”,它的API已然成为行业标准,很多工具都支持OpenAI的API规范。Ollama为了更好的融入这个生态,方便现有工具快速对接Ollama,也提供一套兼容OpenAI规范的API。不过需要注意,Ollama在文档中指出——OpenAI 兼容性处于实验阶段,可能会进行重大调整,包括不兼容的更改。 2.1 OpenAI Completion curl http:/...
拉取qwen2:1.5b 模型 使用了api 模式 cli curl-XPOSThttp://localhost:11434/api/pull -d '{"model":"qwen2:1.5b"}' openai api 访问 使用了python sdk fromopenaiimportOpenAI client=OpenAI( base_url='http://localhost:11434/v1/', api_key='ollama',# required, but unused ) response=client.c...
推荐两个 OpenAI API 兼容的 OLLAMA 模型网站 下列内容AI味浓烈,由Deepseek生成. 最近,Deepseek 的热度居高不下,在小型量化模型领域中,其实类似的模型数量众多。早在之前,就有技术爱好者利用 ollama 在树莓派等设备上进行运行测试。相信尝试过的朋友都深刻体会到了其运行速度的缓慢。然而,这些在 OLLAMA 上流行的...
使用了api 模式 cli curl -X POST http://localhost:11434/api/pull -d '{"model":"qwen2:1.5b"}' 1. openai api 访问 使用了python sdk from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url = 'http://localhost:11434/v1/', api_key='ollama', # required, but unused ...
Ollama 是一个开源的工具,旨在让用户在本地设备上轻松运行和部署大语言模型(如 LLaMA、Qwen 等)。它的核心优势在于: -轻量:基于 llama.cpp 优化,适合普通 PC 或服务器运行。 -本地化:数据不出本地,保护隐私,符合企业合规需求。 -OpenAI 兼容:支持与 OpenAI API 相同的接口,方便无缝迁移。
ollama openai 兼容api 的流式输出可以提升用户体验,当前deepseek 比较火,以下是对于deepseek think 部分部分的简单说明 处理机制 因为输出是markdown格式的,我们主要将think 部分解析到,同时进行标签的处理(比如替换为div 的同时添加class 属性)这样think 部分就可以很好的区分以及处理了(比如完成之后隐藏,或者设置不用...
通过Jupyter Notebook+OpenAI+ollama简单的调用本地模型 起因是收到了ollama的邮件,貌似支持使用openai来调用本地的ollama下载的模型为自己用 想了下正好试下,因为这几天正好在尝试用Jupyter Notebook来写点调用api的方式来使用大语言模型,看看后面能不能自己做点有意思的操作,openai的api key懒得搞,整点阿里云的免...
I haven't used AutoGPT, but I would imagine that the base URL would be more like OPENAI_API_BASE_URL=http://localhost:11434/v1 One thing that I often do to debug OpenAI connections is to set my logging level to debug- import logging # before openAI calls happen logging.setLevel(loggin...
你能用它连接你在本地的大语言模型(包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API),也支持远程服务器。Docker 部署简单,功能非常丰富,包括代码高亮、数学公式、网页浏览、预设提示词、本地 RAG 集成、对话标记、下载模型、聊天记录、语音支持等。 openweb-ui官方推荐使用docker部署,若你不知道docker是什么,请参考我的另外篇...