第二步,启动ollama后,开始调用 Ollama 接口,以调用“qwen2.5:3b”为例 启动大模型“qwen2.5:3b”:Win+R调出运行框,输入cmd,在cmd中输入”ollama run qwen2.5:3b“并启动 ` import ollama def api_generate(text: str): print(f'提问:{text}') stream = ollama
Python请求库与OLLAMA处理的示例代码解析 requestsimportjson url="http://localhost:11434/api/generate"headers={"Content-Type":"application/json"}data={"model":"qwen2:0.5b","prompt":"Why is the sky black? Answer in Chinese.","stream":False}response=requests.post(url,headers=headers,data=json....
2)准备ollama库 如果您还未安装ollama库,请使用pip安装: pip install ollama #1 ollama库的基本使用 import ollama # 普通输出(请先按照准备工作中的要求安装模型) back = ollama.chat(model="你的模型名称",messages=[{"role": "user","content": "生成一句简短的话"}], stream = False, # 是否流...
https://github.com/ollama/ollama-python 我的体验 虽然使用 Ollama 的客户端、Web UI、插件很多,但我觉得有了 Ollama 库之后,定制自己的程序也不错。 我用Streamlit写了 python 程序来运行本地大模型“yi”。 Streamlit 是一个面向数据科学和机器学习领域的开源Python 库,其主要功能是以简单快速的方式创建和...
安装Python依赖包：```pip install ollama ```然后，使用Ollama接口，支持流式输出：```python import ollama 流式输出函数 def generate_text(prompt):stream = ollama.generate(stream=True, model='qwen0.5b', prompt=prompt)for chunk in stream:if not chunk['done']:print(chunk['response'], end=...
ollama 是一个强大的本地大语言模型工具,支持多种开源模型,例如 deepseek-r1:8b。通过 Ollama 的 API,我们可以轻松调用这些模型来完成文本生成、对话等任务。这里记录一下如何使用 Python 调用 Ollama API,并调用 deepseek-r1:8b 模型生成文本。 准备工作 ...
第一步,安装 Python 依赖包: 在pycharm终端输入: pip install ollama 下载不了可以用镜像下载: pip install ollama -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 第二步,调用 Ollama 接口,以调用【llama3.1:8b】为例(代码种有两处需要修改大模型名称) ...
curl http://localhost:11434/api/generate -d "{\"model\": \"llama3:latest\",\"prompt\": \"hi\",\"stream\":true}" 3、python代码测试 from ollama import Client ai_model = "ollama" ollama_url = "http://localhost:11434" ollama_model = "llama3:latest" messages = [ { "role":...
Python调用ollama模型 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) ...
对于异步操作的支持，Ollama Python库允许你通过设置stream=True，将函数调用调整为返回Python异步生成器，这在处理大规模数据或需要高并发处理的场景中尤为重要。然而，尽管功能强大，但也要注意潜在的错误。在使用过程中，任何请求返回错误状态或在流式传输中检测到问题，Ollama Python库都会抛出异常，确保...