下面给大家举两个例子,让你感受一下Python的魔法! 示例1:调用在线AI接口 如果你想调用一个在线的AI接口,比如OpenAI的ChatGPT,只需要把目标地址换成API的URL,然后调整headers和data。 importrequestsheaders={'Authorization':'Bearer YOUR_API_KEY','Content-Type':'ap
这里使用的代码是 基于 keras 的 openpose,源码网址在: https://github.com/kevinlin311tw/keras-openpose-reproduce import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm as c import os import math '''我自己的工作路径,在本文中与工作路径的问题,大家需要自己调一下''...
实际api 调用( 通过wireshark 分析的) 说明 litellm ollama python 代码模型的运行也是通过基于ollama 提供的接口调用,只是对于model 格式上有一个比较明确的定义,ollama/qwen2:1.5b其中ollama 是必须的,属于provider 名称,后边是实际模型的名称 参考资料 https://docs.litellm.ai/docs/proxy/quick_start https:...
response = requests.post('http://127.0.0.1:11434/api/generate', headers=headers, data=data) 这行代码看起来是不是有点复杂?别怕,我们一点点拆开来看。 第一步:import requests import requests requests 是Python的一个超厉害的库,就像一个“信使”,能帮你和网络上的其他程序交流。比如你想问一个AI问题,...
首先,我们需要安装 Ollama 的 Python SDK。 可以使用 pip 安装: pip install ollama 确保你的环境中已安装了 Python 3.x,并且网络环境能够访问 Ollama 本地服务。 启动本地服务 在使用 Python SDK 之前,确保 Ollama 本地服务已经启动。 你可以使用命令行工具来启动它: ...
使用Python 调用 Ollama API 并调用 deepseek-r1:8b 模型 准备工作 调用Ollama API 使用generate 实现多轮对话并保留对话的记忆 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 Py...
要在Python中调用本地Ollama接口API,你可以按照以下步骤进行: 安装必要的Python库: 首先,你需要安装requests库,这是一个用于发送HTTP请求的流行库。你可以使用pip来安装它: bash pip install requests 获取并配置本地Ollama API的URL和端口: 你需要知道本地Ollama API的URL和端口号。这通常会在API的文档或安装说...
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...
就在几天前,Ollama 加入了大语言模型(LLM)开发者的队伍,宣布用户现在可以直接在 Ollama 中调用工具。 虽然严格来说 Ollama 并不是一个大语言模型开发者,而更像是一个大语言模型的促进者,但这一消息仍然受到了粉丝们的热烈欢迎。 在本文中,我将向你展示如何利用 Ollama 的API和Python来使用工具。
使用Ollama 和 FastAPI 部署 Python AI 应用 一个在本地构建的 AI 项目,可能使用了像 Ollama 和 FastAPI 这样的库,最终需要部署到服务器上,以便更广泛地访问或实现可靠的 24/7 运行。本文档详细介绍了将这样一个基于 Python 的 AI 应用部署到 L