api_key='ollama',#实际上本地模型不需要api_key)completion=client.chat.completions.create(messages=[{'role':'user','content':'段子赏析:爱一个人的眼神是藏不住的,爱两个人就一定要藏住。',}],model='qwen2',stream=True# add this line to ena
3. 初始化langchain提供的Ollama对象 fromlangchain_community.llmsimportOllamafromlangchain.callbacks.managerimportCallbackManagerfromlangchain.callbacks.streaming_stdoutimportStreamingStdOutCallbackHandler# 1. 初始化llm, 让其流式输出llm=Ollama(model="llama3",temperature=0.1,top_p=0.4,callback_manager=Cal...
Streaming responses Response streaming can be enabled by setting stream=True. from ollama import chat stream = chat( model='llama3.2', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Why is the sky blue?'}], stream=True, ) for chunk in stream: print(chunk['message']['content'], end='',...
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 qwen2"]process=subprocess.Popen(cmd,stdout...
tools: refactor tool call parsing and enable streaming (ollama#10415) May 24, 2025 types create blobs in parallel (ollama#10135) May 6, 2025 version add version Aug 23, 2023 .dockerignore next build (ollama#8539) Jan 30, 2025 .gitattributes ...
from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler llm = Ollama( model="llama3", callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()] ), stop=["<|eot_id|>"], ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
🐍 Python >= 3.11 conda我用的是24.5.0 启动成功后,在浏览器上输入http://localhost:8080/,注册一个用户名登陆进来之后界面如下所示 可以直接选择模型进行对话,类似ChatGPT那种对话风格。 C#整合Ollama# 上面我们了解到了Ollama的基本安装和使用,明白了它的调用是基于Http接口来完成的。其实我也可以参考接口文档...
fromlangchain.callbacks.streaming_stdoutimportStreamingStdOutCallbackHandler # 1. 初始化llm, 让其流式输出 llm = Ollama(model='llama3', temperature=0.1, top_p=0.4, callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()]) ) temperature控制文本生成的创造性,为0时响应是可预测,始终选择下...
然后,你可以使用以下 Python 代码来创建一个简单的 AI 助理: import requests# Ollama 服务的 URL,假设它运行在本地的 11434 端口ollama_url = 'http://localhost:11434'# 选择一个已经部署的模型,例如 'llama2'model_name = 'llama2'# 定义一个函数来发送请求并获取模型的响应def ask_ollama(question):...
(官方文档在:https://python.langchain.com/docs/integrations/llms/ollama。) 在Langchain中使用Ollama 要在LangChain应用程序中使用Ollama,首先要从langchain_community.llmspackage导入相应的模块: fromlangchain_community.llmsimportOllama 然后,初始化一个Ollama模型实例: ...