当再次有API访问,则会再次自动激活模型。 如果keep_alive的值为零0,则是主动将模型下线。比如: curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ "model": "llama3.1", "messages": [], "keep_alive": 0 }' 1. 2. 3. 4. 5. 七、python调用 temperature:用于调整生成结果的创造性程度,设置越高,生成...
现在让我们使用ONNX运行时的Python api来计算输出。 这部分通常可以在单独的进程或另一台机器上完成,但我们将继续在同一进程中进行,以便验证ONNX运行时和PyTorch为网络计算的值是否相同。 为了使用ONNX运行时运行模型,我们需要使用所选的配置参数(这里我们使用默认配置)为模型创建一个推断会话。 创建会话之后,我们使用...
curl http://localhost:11434/api/chat -d'{"model": "llama3.2","messages": [{ "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }]}' See theAPI documentationfor all endpoints. Community Integrations Web & Desktop Cloud Terminal ...
curl http://localhost:11434/api/chat -d'{"model": "llama3.2","messages": [{ "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }]}' See theAPI documentationfor all endpoints. Community Integrations Web & Desktop Cloud Terminal ...
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ "model": "mistral", "messages": [ { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" } ] }' See theAPI documentationfor all endpoints. Community Integrations Web & Desktop Lollms-Webui ...
drifkin/thinking-api-support brucemacd/runner-completion mxyng/qwen3 jessegross/vision_graph jessegross/post_predict brucemacd/runner-test jmorganca/qwen25vl drifkin/array-head-count-simple brucemacd/model-forward-test-ext parth/python-function-parsing jmorganca/cuda-compression-none drifkin/num-pa...
Ollama-python库是为Python开发者提供的,用于与Ollama服务进行交互的工具。这个库使得Python开发者能够轻松地在他们的项目中集成和运行大型语言模型。 主要功能 模型管理:通过Python脚本管理模型的创建、拉取、删除和复制。 模型运行:在Python环境中运行Ollama模型,并处理模型的输入输出。 自定义模型:支持通过Python脚本自...
官方安装地址:https://docs.openwebui.com/getting-started/ 有两种安装方式,docker和源码。 熟悉docker的同学可以采用该方式。 本文以源码的形式进行安装。 环境要求 熟练使用python 🐰 Node.js >= 20.10 🐍 Python >= 3.11 步骤 代码语言:javascript ...
To learn more about theollamapackage, checktheir documentation. Building a File Assistant Using Gemma 3 In this section, we learn how to build a Python script that allows us to ask questions about the content of a text file right from the terminal. This script will be handy for tasks like...
最初是奔着LLM调用自定义函数/API这个功能去的,快速看下来,一个比较可行的方案是LangChain。 参考页面 后来大致明白, langchain是一个前端的使用包, langserver则是后端服务。先搭好服务,然后才能在前端使用。 教程里的几种方式,都需要一个大语言后端支持,为了避免后续的麻烦,所以我决定搭建一下ollama。