原本的数据只有一个 COCO 数据集,通过预处理步骤,将数据整合成一个 .h5 的训练文件 这里使用的代码是 基于 keras 的 openpose,源码网址在: https://github.com/kevinlin311tw/keras-openpose-reproduce import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm as c import os...
示例1:调用在线AI接口 如果你想调用一个在线的AI接口,比如OpenAI的ChatGPT,只需要把目标地址换成API的URL,然后调整headers和data。 importrequestsheaders={'Authorization':'Bearer YOUR_API_KEY','Content-Type':'application/json'}data='{"model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [{"role": "user"...
response = requests.post('http://127.0.0.1:11434/api/generate', headers=headers, data=data) 这一步是让“信使”出发!requests.post 是发送一个POST请求(就像发一封邮件)。我们把目标地址(http://127.0.0.1:11434/api/generate)、headers 和 data 都交给它,然后它就会去和对方交流。 第五步:获取结果 pri...
缩写:df:任意的Pandas DataFrame对象 s:任意的Pandas Series对象 导入包:import pandas as pd import numpy as np导入数据 pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object...
model="ollama/qwen2:1.5b", messages=[{"content":"Hello, how are you?","role":"user"}] ) print(response) 效果 实际api 调用( 通过wireshark 分析的) 说明 litellm ollama python 代码模型的运行也是通过基于ollama 提供的接口调用,只是对于model 格式上有一个比较明确的定义,ollama/qwen2:1.5b其...
使用Ollama 和 FastAPI 部署 Python AI 应用 一个在本地构建的 AI 项目,可能使用了像 Ollama 和 FastAPI 这样的库,最终需要部署到服务器上,以便更广泛地访问或实现可靠的 24/7 运行。本文档详细介绍了将这样一个基于 Python 的 AI 应用部署到 Linux 服务器上的常用流程。
在我们的前几个 AI 大模型实验中,联网使用时,我们通过 API 密钥 进行操作;而在本地离线环境下,我们直接通过访问 ollama 提供的本地 API 端点,以 HTTP 交互的方式进行操作。无论采用哪种方式,我们都使用了 Python 的一个第三方库——openai。 【实用】使用 DeepSeek 等大模型 API,实践网络自动化 ...
在LLMPerference输入框中输入ollama,选择ollama,其他信息都是默认的。 下一步 创建工作区: 2.3 上传文件 选择工作区上传按钮,在弹窗中上传文件。 建立一个文档,文档内容输入“李四是条狗”。然后加载到工作区。 2.4 测试模型 3.Python访问API 我们已经初步知道了如何在AnythingLLM客户端中训练AI以及和AI对话,下面我...
2. 获取Ollama API的URL和认证信息 你需要从Ollama API的文档或提供商那里获取API的URL、API密钥或任何必要的认证信息。这些信息将用于构建和发送请求。 API URL: 假设为 https://api.ollama.com/v1/some-endpoint API密钥: 假设为 your_api_key_here 3. 构建包含所需参数的API请求 根据你的需求,你可能需...
使用Python 调用 Ollama API 并调用 deepseek-r1:8b 模型 准备工作 调用Ollama API 使用generate 实现多轮对话并保留对话的记忆 ollama 是一个强大的本地大语言模型工具,支持多种开源模型,例如 deepseek-r1:8b。通过 Ollama 的 API,我们可以轻松调用这些模型来完成文本生成、对话等任务。这里记录一下如何使用 Py...