"http://localhost:11434/api/chat", json={ "model": "deepseek-coder", "messages": [ { "role": "user", "content": "你好,你能帮我写一段 Python 代码吗?" } ], "stream": False } ) print(response.json()) JavaScript 使用 fetch API 与 Ollama 交互 案例 // 生成文本 fetch("http:/...
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...
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: ...
api_key = "ollama"#可以不输 ) completion = client.chat.completions.create( model="llama3.1", messages=[{"role":"user","content":"你好,请介绍下自己。"}], temperature=0.2, top_p=0.7, max_tokens=1024, stream=True ) for chunk in completion: ...
sudo apt update && sudo apt install npm python3-pip git -y git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui.git cd ollama-webui cp -RPp example.env .env 在.env中，默认情况下，连接到Ollama API的地址设置为localhost:11434。如果你在与Open WebUI相同的服务器上安装了Ollama API...
url = f"http://{host}:{port}/api/chat" model = "qwen2:1.5b" headers = {"Content-Type": "application/json"} data = { "model": model, #模型选择 "options": { "temperature": 0. #为0表示不让模型自由发挥,输出结果相对较固定,>0的话,输出的结果会比较放飞自我 ...
由于我们采用 LMDeploy 代码来部署模型,因此我们获得了更大的调整灵活性。我们能够针对内存管理、并发处理和负载均衡等多个方面进行细致的优化。此外,LMDeploy 允许我们集成其他 Python 库,以便对模型进行微调并添加自定义层,这些功能进一步提升了我们的定制化能力,确保了模型部署的灵活性和效率。
server:提供模型API服务 1. 2. 3. 不过我们只能需要用到它的模型转换功能,还是以 llama3 举例:首先安装项目依赖,然后调用convert.py实现模型转换: pip install -r requirements.txt python convert.py /root/xxx/Llama3-Chinese-8B-Instruct/ --outtype f16 --vocab-type bpe --outfile ./models/Llama3-FP...
如果使用 API,可以通过向 Ollama 服务器发送空请求来预加载模型。这适用于 /api/generate 和 /api/chat API 端点。 要使用 generate 端点预加载 mistral 模型,请使用: curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "mistral"}' 要使用 chat 完成端点,请使用: curl http://localhost:11434/api...
ollama主要支持Python和JavaScript两种编程语言的库,分别是ollama-python和ollama-js,这两个库使得在相应的语言环境中使用ollama变得更加方便和高效。 ollama-python ollama-python库提供了一个Python接口来与ollama交互,使得Python开发者可以轻松地在他们的项目中集成和运行大型语言模型。安装此库非常简单,只需使用pip...