python llm/llama.cpp/convert.py ./model --outtype f16 --outfile converted.bin (4). 量化模型 llm/llama.cpp/quantize converted.bin quantized.bin q4_0 (5). 步骤 3:编写 Modelfile 接下来,为您的模型创建一个 Modelfile: FROM quantized.bin TEMPLATE "[INST] {{ .Prompt }} [/INST]" (6)....
1. **统一的API接口规范**Ollama通过标准化的REST API和客户端协议对模型交互进行抽象:- 输入强制统一为`/api/generate`端点,接受相同的参数结构(prompt、temperature等)- 输出强制封装为标准JSON响应体,包含`response`、`created_at`等固定字段- 流式传输统一采用Server-Sent Events协议分块返回2. **模型封装层(...
第一步:设置个人的API Key 第二步:设置base_url 第三步:使用python访问模型 fromopenaiimportOpenAI client = OpenAI( api_key="sk-7800dc8fded44016b70814bf80f4c78f", base_url="http://localhost:11434/v1") models = client.models.list()print(models) 运行之后的结果为 SyncPage[Model](data=[Mod...
"prompt":"Why is the sky blue?" }' curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ "model": "songfy/llama3.1:8b", "messages": [ { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" } ] }' 安装open-webui vim /etc/systemd/system/ollama.service, 增加Environment vim /etc/syst...
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 ...
Models from the Ollama library can be customized with a prompt. For example, to customize thellama3.2model: ollama pull llama3.2 Create aModelfile: FROM llama3.2 # set the temperature to 1 [higher is more creative, lower is more coherent] PARAMETER temperature 1 # set the system message ...
fromollama_python.endpointsimportGenerateAPIapi=GenerateAPI(base_url="http://localhost:8000",model="mistral")forresinapi.generate(prompt="Hello World",options=dict(num_tokens=10),format="json",stream=True):print(res.response) fromollama_python.endpointsimportGenerateAPIapi=GenerateAPI(base_url="...
编辑vim /etc/systemd/system/ollama.service文件来对ollama进行配置 1.更改HOST 由于Ollama的默认参数配置,启动时设置了仅本地访问,因此需要对HOST进行配置,开启监听任何来源IP [Service]# 配置远程访问Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0" 1. 2. 3.
Ollama提供服务的本质还是http接口,我们可以通过http接口的方式来调用/api/generate接口 curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ 'model': 'qwen2:7b', 'prompt': '请你告诉我你知道的天气有哪些?用json格式输出', 'stream': false }'
{{ .System }}<|im_end|>{{ end }}<|im_start|>user {{ .Prompt }}<|im_end|> <|im_start|>assistant """ PARAMETER stop "<|im_start|>" PARAMETER stop "<|im_end|>" 最后选择一个分类就可以保存了,稍等一会儿就可以在聊天界面选择本地的模型。