首先,我们使用 Ollama(pip install ollama==0.4.7)来部署。Ollama 是一个可让用户本地运行开源 LLM 的库,无需依赖云端服务,更好地掌控数据隐私与性能。由于在本地运行,对话数据不会离开你的计算机。 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...
jsonify, Response from llama_index.core import StorageContext, VectorStoreIndex, Settings, Document, SimpleDirectoryReader from llama_index.llms.ollama import Ollama from llama_index.embeddings.ollama import OllamaEmbedding from llama_index.vector_stores.elasticsearch import ElasticsearchStore from llama_i...
6. 使用本地模型(Ollama集成) # 安装扩展包后使用本地模型 pip install llama-index-llms-ollama from llama_index.llms.ollama import Ollama llm = Ollama(model="llama2") index = VectorStoreIndex.from_documents( documents, llm=llm ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 7. 企业级功能示例...
pip install ollama -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 第二步,启动ollama后,开始调用 Ollama 接口,以调用“qwen2.5:3b”为例 启动大模型“qwen2.5:3b”:Win+R调出运行框,输入cmd,在cmd中输入”ollama run qwen2.5:3b“并启动 ` import ollama def api_generate(text: str): print(f'提问:...
https://github.com/ollama/ollama-python 我的体验 虽然使用 Ollama 的客户端、Web UI、插件很多,但我觉得有了 Ollama 库之后,定制自己的程序也不错。 我用Streamlit写了 python 程序来运行本地大模型“yi”。 Streamlit 是一个面向数据科学和机器学习领域的开源Python 库,其主要功能是以简单快速的方式创建和...
return llm.invoke(prompt) prompt = '你好' res = get_completion_ollama(prompt=prompt) print(res) (3)下一步就是右键运行,这里运行可能需要下载一些依赖包,大概需要设置全局镜像源,下的会快一些 pip config –global set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
Ollama:在我们的本地机器上下载并提供定制化的开源 LLM。 步骤1:安装 Python 3 并设置环境 要安装和设置我们的 Python 3 环境,请按照以下步骤操作:在您的机器上下载并设置 Python 3。然后确保您的 Python 3 安装并成功运行: $ python3 --version# Python 3.11.7 ...
概述:Ollama 基本介绍: Ollama 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
系列文章目录 往期文章: 【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 ...
LlamaIndex (GPT Index) is a project that provides a central interface to connect your LLM's with external data. - Python-Z/llama_index