在ollama python sdk 的最近更新中,支持传递python 函数到chat 调用中,以下是一个简单示例 参考使用 app.py from ollama import chat from ollama import ChatResponse def add_two_numbers(a: int, b: int) -> int: """ Add two numbers Args: a (int): The first number b (int): The second nu...
在ollama python sdk 的最近更新中,支持传递python 函数到chat 调用中,以下是一个简单示例 参考使用 app.py from ollama import chat from ollama import ChatResponse def add_two_numbers(a: int, b: int) -> int: """ Add two numbers Args: a (int): The first number b (int): The second nu...
整个命令的作用是,调用 Python 解释器的命令,-c 后面的字符串作为 Python 代码,这行代码从 modelscope 模块中导入了 snapshot_download 函数,阿里云的modelscope是为我们提供模型下载功能的 Python 包,而 snapshot_download 函数用于下载模型。在当前目录下创建一个名为 models 的文件夹(如果它还不存在的话),并下载...
ollama-python安装 pipinstallollama 用法 import ollama response = ollama.chat(model='llama3.1', messages=[ {'role':'user','content':'Why is the sky blue?', }, ])print(response['message']['content']) 流式处理响应 可以通过设置 来启用响应流式处理,修改函数调用以返回 Python 生成器,其中...
本地部署大模型的也可以联网搜索 python flask+html构建聊天页面手机一样可以访问 还是需要ollama服务器哦 所以小白也能快速上手 1134 0 00:16 App Dify1.0.0本地化部署,搭建ollama无法添加模型无法保存问题解决 6940 3 11:25 App DeepSeek本地部署大模型分享给局域网其他用户使用,DeepSeek使用教程 7790 100...
curl--location'http://127.0.0.1:8000/chat/llama3'\--header'Content-Type: application/json'\--data '{"model":"llama3","prompt":"为什么天空是蓝色的?"}' 通过API发送Curl请求 API日志 3. 部署 当你对REST API的功能和性能感到满意后,可以将此服务部署到生产环境。这可能涉及将其部署到云平台、使用...
dockerrun-d--name=downloader-v`pwd`:/models python:3.10-slimtail-f/etc/hosts 使用下面的命令,进入容器的命令行环境: 代码语言:bash AI代码解释 dockerexec-itdownloaderbash 接着,进行一些简单的软件源加速配置: 代码语言:bash AI代码解释 sed-i's/snapshot.debian.org/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/g'/...
首先我们创建一个新的python环境,并安装ollama的python库 conda create -n ollama python=3.11conda activate ollamapip3 install ollama 接着我们把相关的依赖包安装进去,比如langchain(提示词工程)、beautifulsoup4(爬取html)、chromadb(处理词嵌入)、gradio(图形化界面),然后创建python文件。
return current_price 接下来,将这个函数作为工具告知 Ollama。 import ollama # Want the current price of Microsoft - ticker symbol MSFT response = ollama.chat( model='llama3.1', messages=[{'role': 'user','content': 'What is the current price of MSFT'}], # provide a tool to get the ...
messages = [{"role":"system", "content":prompt}] while True: ## User q = input(' >') if q == "quit": break messages.append( {"role":"user", "content":q} ) ## Model agent_res = ollama.chat(model=llm, messages=messages, tools=[]) res = agent_res["message"]["content"...