我们把目标地址(http://127.0.0.1:11434/api/generate)、headers 和 data 都交给它,然后它就会去和对方交流。 第五步:获取结果 print(response.json().get("response")) 最后一步,我们看看对方的回复。response.json() 是把对方的回复从JSON格式转换成Python能理解的字典,然后用 .get("response") 拿到我们想要...
安装Python 的 requests 库: 这里将使用 requests 库来发送 HTTP 请求。如果还没有安装,可以通过以下命令安装: pip install requests 1. 调用Ollama API 在此之前可以了解一下每个api大概得作用 使用generate 使用generateapi主要是生成一次内容,这个并没有记录功能,实现代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- impo...
Ollama 作为一个轻量级开源框架,提供了一套简单而强大的API接口,支持本地运行多种预训练模型。本文深入探讨 Ollama API 的调用方法,包括生成补全、聊天对话、模型管理等功能,并通过丰富的代码示例展示其实践应用。从基础的安装配置到高级的流式响应处理,本文不仅详细解析了 API 的请求格式与参数,还结合Python编程语言...
4使用 requests 库获取 API 数据 如果你了解过网页爬取或 API 交互,那么你应该对 requests 库并不陌生,requests 是一个常用于发送 HTTP 请求并处理响应的 Python 库,其中requests.get()和requests.post()是常用的两个函数,它们分别用于发送 GET 请求和 POST 请求。
使用Python调用Ollama API并调用deepseek-r1:8b模型 在现代人工智能和机器学习领域,API的使用已成为开发者日常工作中的重要部分。Ollama API作为一种强大的接口,提供了访问多种机器学习模型的能力,其中包括deepseek-r1:8b模型。本文将详细介绍如何使用Python调用Ollama API,并进一步调用deepseek-r1:8b模型,帮助开发者...
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...
当然!以下是使用Python调用OpenAI的LLama API(假设你指的是GPT或其他基于LLaMA模型的API,因为OpenAI直接提供的API服务主要是GPT系列)的基本步骤。这些步骤包括设置环境、安装必要的库、获取API密钥以及编写代码来调用API。 步骤1: 设置你的开发环境 确保你已经安装了Python。你可以从Python官方网站下载并安装最新版本的Pyth...
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python 库 pip install ollama 基础对话 import ollama response = ollama.chat( model='deepseek-r1:...
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':'application/json'}data='{"model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [{"role": "user"...