ifname== 'main': api_generate(text='湖水为什么是绿色的?')#流式 content = ollama.generate(model='qwen2.5:3b', prompt='湖水为什么是绿色的?') # 非流式 ` 运行结果如下图:
Python请求库与OLLAMA处理的示例代码解析 requestsimportjson url="http://localhost:11434/api/generate"headers={"Content-Type":"application/json"}data={"model":"qwen2:0.5b","prompt":"Why is the sky black? Answer in Chinese.","stream":False}response=requests.post(url,headers=headers,data=json....
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"llama3","prompt":"为什么天空是蓝色的?","stream":false}' 2. 设置FastAPI 接下来,设置一个Python的FastAPI应用。FastAPI是一个现代、快速(高性能)的Web框架,基于标准的Python类型提示,支持Python 3.7及以上版本。它是构建稳健高效API的理想选择。
curl http://localhost:11434/api/generate-d '{"model":"llama3","prompt":"为什么天空是蓝色的?","stream":false}' 2. 设置FastAPI 接下来,设置一个Python的FastAPI应用。FastAPI是一个现代、快速(高性能)的Web框架,基于标准的Python类型提示,支持Python 3.7及以上版本。它是构建稳健高效API的理想选择。
API 调用 开启远程连接之后，您就可以远程调用 API 了，示例如下：curl http://106.12.151.249:8888/api/generate -d '{ "model": "llama3.1:8b","prompt": "你好啊"}'流式输出：Web UI 上面的对话测试，我们都是通过命令行来进行交互的，当然肯定有可视化的 UI 界面，而且很多，这里介绍两个。Open ...
六、API服务 七、python调用 ollama库调用 langchain调用 requests调用 aiohttp调用 八、模型添加方式 1.线上pull 2.导入 GGUF 模型文件 3.导入 safetensors 模型文件 九、部署Open WebUI 一、官网 在macOS 上下载 Ollama - Ollama 中文 二、安装方式一:window10版本下载 ...
python generate.py \ --model_path output/llama-7b-alpaca \ --prompt "What is the capital of France?" 当然,微调过程也可以在可视化界面上进行。首先需要启动GUI界面。 python web_ui.py 4.基准测试 LLaMA-Factory 包含了基于各种评估数据集进行基准测试的脚本: ...
步骤一:使用API接口测试 Ollama提供了类似OpenAI的API接口,你可以使用HTTP请求向模型发送文本并获取回复。例如,使用curl命令测试生成接口: curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "llama3", "prompt": "Hello, how are you?"}' 或者测试聊天接口: curl http://localhost:11434/api/chat ...
下载完成后,我们就可以开始写 Python 代码了: import ollama llm = "qwen2.5" 测试LLM 是否运行正常: stream = ollama.generate(model=llm, prompt='''what time is it?''', stream=True) for chunk in stream: print(chunk['response'], end='', flush=True) 时间序列 时间序列是一组按时间顺序测量...
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")拿到我们想要的答案。