stream: false 返回完整 JSON 响应,stream: true 启用流式输出 聊天模式 curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ "model": "deepseek-r1:1.5b", "messages": [{"role": "user", "content": "你好!"}] }' 支持多轮对话历史 2. Python 接口调用 安装
第一步,安装 Python 依赖包: WIN+R,打开CMD,输入: pip install ollama 也可以使用镜像 pip install ollama -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 第二步,启动ollama后,开始调用 Ollama 接口,以调用“qwen2.5:3b”为例 启动大模型“qwen2.5:3b”:Win+R调出运行框,输入cmd,在cmd中输入”ollama ru...
直接python执行以后,等待片刻得到反馈结果: 格式化一下结果看看: ——— 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接:调用本地部署好的ollama的API-stream:False 非流式返回 发布于 2025-02-20 13:54・...
你可以直接用 Python、JavaScript 等主流编程语言调用 Ollama API,将其集成到你的 Web 应用、聊天机器人或者自动化脚本中。例如,使用 Python: import requests data = { "model": "llama3.2", "prompt": "你好,AI!", "stream": False # 是否以流式返回(可设为 True/False) } response = requests.post(...
ollama 是一个强大的本地大语言模型工具,支持多种开源模型,例如 deepseek-r1:8b。通过 Ollama 的 API,我们可以轻松调用这些模型来完成文本生成、对话等任务。这里记录一下如何使用 Python 调用 Ollama API,并调用 deepseek-r1:8b 模型生成文本。 准备工作 ...
使用pip 安装 Ollama 的 Python 客户端: pip install ollama 6.2Python 调用示例 以下是一个基本的 Python 示例,展示如何通过 Ollama API 调用模型: import ollama # 流式输出 def api_generate(text:str): print(f'提问:{text}') stream = ollama.generate( ...
python调用 安装Ollama Python library pip install ollama 使用 import ollama from ollama import embed def test_ollama_chat(): # Test case 1: Test with a simple question messages1 = [{'role': 'user', 'content': 'Aa'}] ollama_embed=ollama.embed(model='llama3.2', input='Aa') ollam...
可以通过设置 来启用响应流式处理,修改函数调用以返回 Python 生成器,其中每个部分都是流中的一个对象。stream=True import ollama stream = ollama.chat(model='llama3.1', messages=[{'role':'user','content':'Why is the sky blue?'}],stream=True, ...
为了实现高效的资源利用，Ollama Python 提供了流式响应功能。只需将stream=True设置在函数调用中，并将其转换为Python生成器，即可按需获取响应的每个部分，这样可以显著提升计算效率。该库的API设计精良，基于Ollama REST API，使得开发者能够轻松地与服务交互，构建定制客户端。创建自定义客户端时，可以...