OpenAI Python library 使用Autogen 需要先下载codellama ollama pull codellama 及Install Autogen: pip install pyautogen 然后执行代码 from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent config_list = [ { "model": "codellama", "base_url": "http://localhost:11434/v1", "api_key": "ollama", } ...
Ollama 提供与OpenAI API部分的实验性兼容性,以帮助将现有应用程序连接到 Ollama。参考: ollama/docs/openai.md 在 main ·OLLAMA/OLLAMA 3.1 OpenAI Python 库 from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url='http://localhost:11434/v1/', # required but ignored api_key='ollama', ) chat_...
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) 运行之后的结果为 SyncPa...
正常来说DASHSCOPE_API_KEY就是用阿里云的api key,我们按照邮件里面的说法,对其中的一些参数进行修改 修改后的 fromopenaiimportOpenAIimportosdefget_response(messages): client = OpenAI(# 如果您没有配置环境变量,请在此处用您的API Key进行替换api_key='ollama',# 填写DashScope服务的base_urlbase_url="http:...
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 ) response = client.chat.completions.create( model="qwen2:1.5b",
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 模型:根据自己下载的模型填写即可,经过测试,我这里用的是openchat:7b最好,理论上gemma:7b要更好一些,但是其输出的格式在网页中比...
这样许多基于openai接口开发的工具(如lanchain,pandasai)就可以使用 ollama支持的免费开源模型替代chatgpt了。 我们这里演示其流式输出模式。 代码语言:javascript 复制 from openaiimportOpenAI client=OpenAI(base_url='http://localhost:11434/v1/',api_key='ollama',#实际上本地模型不需要api_key)completion=cli...
"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 ...
演示添加一个 OpenAI 模型(用之前部署的 One API) NAS部署 One API :统一管理大语言模型接口和分发_网络存储_什么值得买 参考设置 私有模型,简单来说应该是本地运行模型 演示添加一个 Ollama 模型(用之前部署的 Ollama,本地运行会慢一点) 手把手教你在 NAS 上部署本地 DeepSeek-R1 大语言模型_服务软件_什...
使用Python 访问 Ollama API 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: