流式响应 可以通过设置stream=True、修改函数调用以返回 Python 生成器来启用响应流,其中每个部分都是流中的一个对象。 import ollama stream = ollama.chat( model='llama2', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Why is the sky blue?'}], stream=True, ) for chunk in stream: print(chunk['...
Ollama Python example Setup CPU only docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama dockerexec-it ollama /bin/bash ollama pull llama3.1 Run python run.py $ python run.py 地球の大気中には、光を放つ元素が含まれており、その色が青です。
1. python接口调用: ollama.embeddings( model='mxbai-embed-large', prompt='Llamas are members of the camelid family', ) 1. 2. 3. 4. 样例 生成embeddings pip install ollama chromadb 1. 创建文件:example.py: import ollama import chromadb documents = [ "Llamas are members of the camelid ...
Python代码调用: 4,修改配置 修改存储位置及Host地址 更换模型 5 整合试用 MetaGPT整合 Flowise整合 1,介绍: 1.1 Ollama简介 Ollama是一个开源框架,专门设计用于在本地运行大型语言模型。它的主要特点是将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中,从而优化了设置和配置细节,包括GPU使用情况,简化了在本地运行大型模型的...
example, label = tf.decode_csv(value, record_defaults=[['null'], ['null']]) #example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([example,label], #batch_size=1, capacity=200, min_after_dequeue=100, num_threads=2) # 运行Graph ...
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。 编写FastAPI的路由和端点,以便与Ollama服务器进行交互。这个过程包括发送请求给Ollama以处理任务,比如文本生成、语言理解或其他LLM支持的AI任务。以下...
设置stream=True修改函数以返回 Python 异步生成器: import asyncio from ollama import AsyncClient async def chat(): message = {'role': 'user', 'content': 'Why is the sky blue?'} async for part in await AsyncClient().chat(model='llama2', messages=[message], stream=True): print(part[...
del example['chat'] return {"text": output_texts} dataset = dataset.map(formatting_prompts_func, batched=True) 2.安装mlx-lm包 pip install mlx-lm 这个库为微调LLM提供了一个友好的用户交互方式,省去了许多麻烦,并实现更好的效果。 3.创建LoRA配置 ...
## Running the Example1. Ensure you have the `bespoke-minicheck` model installed:```bash ollama pull bespoke-minicheck ```2. Install the dependencies:```bash pip install -r requirements.txt ```3. Run the program:```bash python main.py...
mv.env.example.env NOTE:请确保 .env 中的 THREADS 变量值不超过您本机的 CPU 核心数。 启动LocalAI ``` start with docker-compose $docker-compose up -d --build tail the logs & wait until the build completes docker logs -f langchain-chroma-api-1 ...