你需要注册一个Ollama API的账户,并获取访问密钥或令牌。这个密钥将用于验证你的身份,以便能够调用API。 编写Python代码来调用Ollama API: 使用requests库来构建和发送HTTP请求,以调用Ollama API。以下是一个简单的示例代码,展示如何调用Ollama API: python import requests # Ollama API的URL url = "https://...
ollama.create(model='example', modelfile=modelfile) 复制模型 ollama.copy('llama3.1', 'user/llama3.1') 删除模型 ollama.delete('llama3.1') 拉取模型 ollama.pull('llama3.1') 推送模型 ollama.push('user/llama3.1') 生成嵌入 ollama.embeddings(model='qwen05b', prompt='天空是蓝色的因为瑞利散...
ollama api调用python python调用call 在Python中,函数其实是一个对象: >>> f = abs >>> f.__name__ 'abs' >>> f(-) 由于f 可以被调用,所以,f 被称为可调用对象。 所有的函数都是可调用对象。 一个类实例也可以变成一个可调用对象,只需要实现一个特殊方法__call__()。 我们把 Person 类变成一...
1、安装 Ollama 及R1本地测试 打开ollama官网 点击download,根据系统选择对应的安装包 下载后点击Install安装 通过Win+R打开命令行 cmd 输入代码测试安装成功,同时查看相关命令 ollama -v 下面回到ollama官网点击左上角Models 如果你的显卡有8G以上显存或8G以上内存,可以尝试7b的模型,如果没有就直接选择1.5b模型。...
'error': 'Failed to call Ollama API', 'status_code': response.status_code, 'details': response.text }), 500 # 定义一个生成器函数,逐步返回流式响应 def generate_stream(): for chunk in response.iter_lines(): if chunk: # 解析每个 chunk 的 JSON 数据 ...
;window.currentAbortController=controller;constdata=JSON.stringify(msg)constself=thisfetch(this.apiUrl,{method:"post",body:data,headers:{'Content-Type':'application/json'},signal:msgSignal}).then((response)=>{// 处理流数据constreader=response.body.getReader();constdecoder=newTextDecoder("utf-8")...
利用Ollama与Llama模型交互 在接下来的实验里,我将在本地运行我们的AI Agent,使用Ollama框架,并选择使用Meta的Llama 3.1,因为它是可以在无GPU环境下运行的最强大LLM。 pip install ollama 与ollama交互的代码段为: import ollama llm = "llama3.1" q = '''who died on September 9, 2024?''' res = o...
利用Ollama与Llama模型交互 在接下来的实验里,我将在本地运行我们的AI Agent,使用Ollama框架,并选择使用Meta的Llama 3.1,因为它是可以在无GPU环境下运行的最强大LLM。 pip install ollama 与ollama交互的代码段为: importollama llm="llama3.1"q='''who died on September 9, 2024?'''res=ollama.chat(mod...
See ollama/docs/api.md for full API documentation Chat - Chat with a model chat.py async-chat.py chat-stream.py - Streamed outputs chat-with-history.py - Chat with model and maintain history of the conversation Generate - Generate text with a model generate.py async-generate.py generate...
https://github.com/ollama/ollama/blob/main/examples/langchain-python-rag-document/main.py 首先,导入了一系列需要的模块和类,这些模块包括用于加载文档、提取文本、处理自然语言、构建问答链条等功能。 创建了一个SuppressStdout类,该类的作用是临时抑制标准输出和标准错误,以防止在加载PDF等操作时产生多余的输出...