在AnythingLLM 的 API 调用中,你需要确保 API 支持流式响应(通常通过Content-Type: text/event-stream或类似机制实现)。 2.代码实现 以下是一个完整的 Python 示例,展示如何使用requests库实现流式输出: importrequestsimportjsondefask_anythingllm(question,workspace_name,api_key):url=f"http://ip:port/api/v...
2.AnythingLLM安装 我们刚才已经创建了本地的模型,但还没有对它进行自己独特的训练,这就需要我们安装AnythingLLM了。 2.1 下载安装 官方下载地址:https://anythingllm.com,点击Download for desktop按钮,根据自己的系统选择安装包下载,下载好后正常双击安装就好。 2.2 设置模型 在LLMPerference输入框中输入ollama,选择o...
使用代理服务器: importopenaiclient=openai.OpenAI(api_key="anything",base_url="http://0.0.0.0:4000")response=client.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role":"user","content":"This is a test request, write a short poem"}]) 高级功能 异常处理: LiteLLM将所有支持的提...
# Nebius API Key (or your LLM provider's details)NEBIUS_API_KEY='YOUR_NEBIUS_API_KEY'NEBIUS_BASE_URL="https://api.studio.nebius.com/v1/" # Or your provider's base URLNEBIUS_MODEL="microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct" # Or your chosen model# Lemon Squeezy CredentialsLEMONSQUEEZY_...
QAnything/README.md at qanything-python · netease-youdao/QAnything · GitHub 使用这个命令启动 这个就报错,因为还没有配置apikey,这里官方文档也没有说 这里需要修改这里,替换成自己的apikey就可以了(我这个是一个失效的key,没有调用量了) 该模型在本地跑不起来,有错误。官方的教程是针对M1的。所以需要探...
使用DeepSeek-R1 与 AnythingLLM 搭建本地知识库 轻松搭建本地大模型 Web 交互界面 - Ollama + Open WebUI 【超详细】Deepseek R1解限教程 LM studio安装使用教程 让模型对话更丰富 小白也能看懂的教程 如何在本地部署一个类chatGPT的模型并通过API接口方式访问chatGLM DeepSeek R1本地部署(一)完全破限!
4月 8 日,有道知识库问答引擎 QAnything 更新至 1.3.0 版本,该版本带来了两大主要功能升级:发布纯 python 的轻量级的版本,该版本支持在 Mac 上运行,也可以在纯 CPU 机器上运行;同时支持 BM25 + embedding 混合检索,可以实现更精准的语义检索和关键字搜索。本次更新后,QAnything 能为开发者探索大模型落地提供更...
科技周报|便捷日志查看工具;AMD GPU 运行 CUDA;开源 LLMOps 平台 04:30 [科技周报] 网页版 AE;命令行 Postman 替代品;微软开源 GraphRAG 03:38 [科技周报] 智能 UI 组件;高质量数据解析器;Ubuntu 配置工具 04:00 [科技周报] K8s 包管理器;Solid JS 通知组件;下一代 dotenv 03:09 [科技周报] Cla...
用python调用ollama接口python调用api接口 一、API 和 Web API API(Application Programming Interface)应用程序编程接口重点是接口"I".Web API是一个一URL 为控件的接口,对于非程序员来说,最常见和最容易访问的是REST和RESTful API。普通的URL会返回在浏览器中设计精美的页面和内容,而Web API URL会返回一些纯粹的...
1.Lite LLM— 调用任何使用OpenAI格式的 LLM 等 LiteLLM 直观且非侵入式的设计允许与各种模型无缝集成,为输入和输出提供统一的格式,而不管底层的LLM是什么。对于需要快速适应大型语言模型快速变化的环境的开发人员来说,这种灵活性是一个游戏规则改变者。