首先,从官网下载 Ollama。 然后在终端使用命令下载选定的 LLM。我这里选择了阿里巴巴的 Qwen 模型,既智能又轻量。 下载完成后,我们就可以开始写 Python 代码了: import ollama llm = "qwen2.5" 测试LLM 是否运行正常: stream = ollama.generate(model=llm, prompt='''what time is
1、安装依赖: pip install langchain pip install langchain_community 2、调用示例 from langchain_community.llms import Ollama host="xxx" port="xxx" #默认的端口号为11434 llm=Ollama(base_url=f"http://{host}:{port}", model="qwen2:1.5b",temperature=0) res=llm.invoke("你是谁") print(r...
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。
通过安装LangChain(pip install langchain)你可以使用所有模块。 langchain:包含链、代理以及检索策略的主包 langchain-core:包含langchain使用的基本抽象(如 LLM、向量存储、检索器) langchain-community:由社区维护的第三方集成 langchain-experimental:包含较为“危险”的内容(例如允许代理执行代码的工具) 合作包如lan...
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...
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...
上链接 https://github.com/langchain-ai/langchain 到此为止,其实万事俱备,我们就是要通过ollama+langchain+通义千问搞一把自己的大模型。 安装ollama 下载并安装 现在官网其实没有那么多乱七八糟的,直接一进去就是一个下载按钮,点就是了 点进去下载安装包,即可mac,linux,windows都行 ...
(本地部署) API_URL = 'http://【IP】:11434/api/generate' # 请求头 headers = { 'Content-Type': 'application/json' } # 请求体,根据 Ollama 的 API 文档填写 payload = { "model": "deepseek-r1:32b", # 模型名称 "prompt":"请介绍一下网络自动化", "stream" : False # 启用流式输出 ...
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。