使用他,Deepseek、OpenAI等很多模型的API访问都可以 pip3 install openpyxl #这个是用Python生成Excel的库 pip3 install Presentation #这个是Python生成PPT文件的库,相当好用,还可以用预定义好的PPT模板 pip3 install requests #HTTP请求包,用于访问DS开放平台 pip
一、DeepSeek 1.5b 的意义 二、本地模型 API 调用 2.1 Ollama API 2.2 Python 调用 2.3 网络自动化实践 2.4 资源推荐 三、本文总结 哈喽,大家好,我又来了。 之前,我们已尝试了如何使用 Python 联动DeepSeek 等在线 AI 大模型 。 【实用】使用 DeepSeek 等大模型 API,实践网络自动化 上篇,我们也讨论了如何...
LLM构建工具无关:Streamlit支持所有流行的AI应用构建应用程序,如LangChain、Embedchain、LlamaIndex和代理框架。 2.2 构建Streamlit UI以本地运行模型 本地LLM工具如LmStudio或Ollama非常适合通过应用程序界面和命令行离线运行模型,如DeepSeek R1。然而,在大多数情况下,您可能更喜欢拥有一个自己构建的UI来与LLM本地交互。
对于我们使用的Ollama,有两种方式创建外部调用工具:使用LangChain提供的标准装饰器(这是最常见的方法)。 fromlangchain_core.toolsimporttoolfromlangchain_community.toolsimportDuckDuckGoSearchRun@tool("tool_browser")deftool_browser(q:str)->str:"""Search on DuckDuckGo browser by passing the input `q`"""re...
Ollama是一个由Meta公司(原Facebook公司)开发的、支持在Windows、Linux和MacOS上本地运行的、轻量且高效的、【大语言模型】框架。 它旨在帮助研究人员和开发人员更轻松地在自己的硬件上部署和运行LLM,而无需依赖专门的云计算资源。 它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如Qwen模型等。
ollama run deepseek-r1:8bollama run bge-m3:latest 三、DeepSeek+Python搭建了文档问答系统 3.1 简单demo 3.1.1 导入相关包 from langchain.llms import Ollamafrom langchain.document_loaders import PyPDFLoaderfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain.embeddings import...
在这个示例中,我们首先通过pip install ollama langchain安装了所需的库。然后,我们初始化了Ollama模型,并使用它进行了文本生成。接着,我们使用了LangChain的SimpleLLMChain构建了一个简单的自然语言处理流水线,并通过该流水线处理了相同的输入文本。 这样,你就可以在Python中结合使用Ollama和LangChain进行各种自然语言...
简介:全民上手大模型--ollama+langchain+通义千问零费用java+python跑通本机大模型 开源大模型运行平台 Ollama,这是是一个开源的大语言模型平台,它允许用户在本地环境中运行、创建和共享大型语言模型。Ollama提供了丰富的功能和特性,使得用户可以在自己的计算机上轻松地部署和运行大型语言模型。注意啦,是自己的机器...
ollama run deepseek-r1:8bollama run bge-m3:latest 三、Python+本地deepseek写作AI源码 由于大型语言模型在生成内容时存在 token 数量的限制,直接生成一整本书不仅难以实现,而且生成的内容质量可能无法保证。 为了解决这一问题,我们通过 Python 代码巧妙地规避了 token 限制,分步骤、分章节地生成书籍内容,从而确...
► 1.智能体大脑的构建 使用OllamaModel类模拟模型大脑，首先，我们需要为智能体装上一个强大的“大脑”，即构建一个能够处理文本生成任务的模型。在这个示例中，我们使用了OllamaModel类来模拟这一过程。在类的初始化方法中，我们设置了模型端点（model_endpoint）和请求头（headers），以便与LLM进行交互。通过生成...