pip3 install ollama -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pip3 install langchain_community -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pip3 install beautifulsoup4 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
langchain-community # 在langchain框架中是使用ollama pip install langchain-ollama #不使用langchian框架,直接使用本地大模型 pip install ollama 直接使用ollama的第一个程序 from ollama import chat from ollama import ChatResponse response:ChatResponse = chat(model="llama3.1:latest",messages=[{"role...
https://github.com/ollama/ollama https://github.com/ollama/ollama/tree/main/examples/langchain-python-rag-document 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...
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...
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。
langchain其实是一套规范化的API,实现了标准化对模型的集成、接入、组件化等工作,通过langchain用户可以很轻松打造属于自己的大模型产品。langchain很早就出来了,大模型出来的时候,因为对使用大模型的定制做了封装,也是一下子火爆起来了。 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...
概述:LangChain : LLM (大语言模型)编程框架 X 参考文献 回到顶部(Back to Top) 概述:LangChain :LLM(大语言模型)编程框架 基本介绍:LangChain LangChain就是一个LLM(大语言模型)编程框架 你想开发一个基于LLM应用,需要什么组件它都有,直接使用就行; ...
【LLM】一、利用ollama本地部署大模型 目录 文章目录 前言 一、ollama库调用 二、langchain调用 三、requests调用 四、相关参数说明: 总结 前言 本地部署了大模型,下一步任务便是如何调用的问题,实际场景中个人感觉用http请求的方式较为合理,本篇文章也将通过http请求的方式来调用我们本地部署的大模型,正文开始。
上链接 https://ollama.com/ 中文大模型 阿里巴巴的通义千问,开源国产的,听得懂中文 上链接 https://github.com/QwenLM 用户友好API接口 langchain其实是一套规范化的API,实现了标准化对模型的集成、接入、组件化等工作,通过langchain用户可以很轻松打造属于自己的大模型产品。langchain很早就出来了,大模型出来的...
如下代码通过LangChain框架模拟OpenAI接口调用本地部署的Qwen-7B模型,实现本地化的大语言模型服务调用。代码结构可拆解为四个关键配置模块: llm = ChatOpenAI( temperature=0.8, # 文本随机性控制 model="Qwen-7B", # 指定本地模型 openai_api_key="EMPTY", # 本地服务免认证 ...