如果你希望异步执行请求,可以使用 AsyncClient 类,适用于需要并发的场景。 实例 importasyncio fromollamaimportAsyncClient asyncdefchat(): message={'role':'user','content':'你是谁?'} response=await AsyncClient().chat(model='deepseek-coder',
打开终端命令窗口,运行命令:ollama pull ollama run qwen2.5-coder:7b ,即可将模型下载到本地。 下面介绍两个例子,展示如何使用 Ollama 的 python sdk,调用 Qwen2.5-Coder 模型来生成代码片段。 去除字符串中的非ASCII字符 代码函数目标:移除字符串中的非 ASCII 字符。 创建了一个 Client 实例,用于与 Ollama ...
Ollama 提供了与 OpenAI API 部分功能的实验性兼容性,以帮助将现有应用程序连接到 Ollama。 1. 使用方法 (1). OpenAI Python库 from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url='http://localhost:11434/v1/', # 必需但被忽略 api_key='ollama', ) chat_completion = client.chat.completions.crea...
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...
alvarobartt changed the title feat: update ollama integration with python client Use ollama Python client within OllamaLLM Jan 31, 2024 sdiazlor added 2 commits January 31, 2024 09:51 update: argilla to 1.23 51657a9 update: argilla verison in imports c22b096 Contributor Author sdiazlo...
我们就可以用Python代码和qwen2做交互了。 我们可以选择ollama官方出的 ollama-python的库的接口进行交互,也可以使用openai这个库的接口进行交互。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importsubprocess #后台启动一个qwen2模型服务,相当于 在命令行中运行`ollama run qwen2`cmd=["ollama","run ...
python ollama api调用 python如何调用api 1API 获取数据的流程 上文提到,API 是一组定义了不同软件组件之间交互的规范,交互过程中 API 可以使用不同的通信协议,其中最常用的是 HTTP。HTTP (“Hypertext Transfer Protocol”,超文本传输协议) 是一种用于在网络上发送和接收超文本的协议,它提供了一种可靠的方式来...
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 ...
OpenLLM 提供了一个内置的 Python 客户端,允许您与模型进行交互。在不同的终端窗口或 Jupyter notebook 中,创建一个客户端以开始与模型交互: importopenllm client = openllm.client.HTTPClient('http://localhost:3000') client.query('Explain to me the difference between "further" and "farther"') ...
OpenLLM 提供了一个内置的 Python 客户端,允许您与模型进行交互。在不同的终端窗口或 Jupyter notebook 中,创建一个客户端以开始与模型交互: import openllm client = openllm.client.HTTPClient('http://localhost:3000') client.query('Explain to me the difference between "further" and "farther"') ...