Ollama中下载大语言模型,在本试验中,将使用Ollama部署本地模型Qwen:14b,通过ollama pull qwen:14b即可下载,在本机运行这个模型推荐16G内存/显存,如果内存或显存不够,可以下载qwen:7b版本,但Function Call效果可能会下降【测试表明,如果没有足够的显示,模型响应速度会很慢】。 2.2 申请相关的API_KEY 申请高德API,...
Ollama支持OpenAI格式API的tool参数,在tool参数中,如果functions提供了参数,Qwen将会决定何时调用什么样的函数,不过Ollama目前还不支持强制使用特定函数的参数tool_choice。 注:本文测试用例参考OpenAI cookbook:https://cookbook.openai.com/examples/how_to_call_functions_with_chat_models 本文主要包含以下三个部分: 模...
为了使用Ollama进行模型部署和API_KEY获取，首先，你需要在Ollama上下载本地模型Qwen:14b，16GB内存/显存是推荐配置，如不足，可选择较小版本但可能影响Function Call性能。高德API用于天气查询，申请地址是console.amap.com/dev/ke...；Tavily API Key则用于优化的搜索，免费用户每月有一定调用额度，可...
spring cloud alibaba ai for qwen 目前无法支持。因为 ollama 的 api 不支持 tools 和 tools_choice 字段。但是可以参考以下文档自己实现。(不推荐但是可用,以下两种方式都可以实现ollama的function call。) langchain ollama function call qwen agent funciton call ...
这里比较核心的部分就是将LLM回调的内容使用JSON序列化来检测是否涉及到函数调用,简单来讲由于类似qwen这样没有专门针对function calling专项微调过的(glm-4-9b原生支持function calling)模型,其function calling并不是每次都能准确的回调,所以这里我们需要对回调的内容进行反序列化和信息抽取,确保模型的调用符合回调函数的...
spring: ai: ollama: init: pull-model-strategy: always chat: additional-models: - llama3.2 - qwen2.5 如果您只想对特定类型的模型应用拉取策略,您可以将聊天模型从初始化任务中排除: spring: ai: ollama: init: pull-model-strategy: always chat: include: false 此配置将拉取策略应用于所有模型,除了...
Model: ollama/codeqwen Function calling: False Context window: 8000 Max tokens: 1200 Auto run: False API base: None Offline: True Curl output: Not local # Messages System Message: You are Open Interpreter, a world-class programmer that can execute code on the user's machine. ...
基于Qwen2.5训练最强表格模型,适配excel、csv和数据库等结构化数据,查询、分析、可视化、建模无压力 14:16 一键部署LightRAG!基于Qwen2.5-3Bb,原理解析+模型部署+源码解读,过程可视化呈现,详细的实操演示,带你一步步了解LightRAG的原理和流程。 31:03 Ollama+MaxKB:搭建私有化知识库问答系统!手把手从0-1构建本...
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'qwen2.5:1.5b', messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}], tools=[add_two_numbers, subtract_two_numbers_tool], ) if response.message.tool_calls: # There may be multiple tool calls in the response for tool in response.message.tool_calls: ...