接着,我们准备了输入数据并调用ollama.chat方法进行推理。最后,我们根据是否流式输出处理了输出结果。 请注意,你需要确保Ollama模型已经在本地启动并运行,同时模型名称应该与你在本地安装的模型名称一致。此外,根据Ollama的版本和更新情况,API接口和参数可能会有所变化,因此建议查阅最新的官方文档以获取最准确的信息。
在ollama python sdk 的最近更新中,支持传递python 函数到chat 调用中,以下是一个简单示例 参考使用 app.py from ollama import chat from ollama import ChatResponse def add_two_numbers(a: int, b: int) -> int: """ Add two numbers Args: a (int): The first number b (int): The second nu...
首先,从 ollama 库中导入 chat 和 ChatResponse: fromollamaimportchatfromollamaimportChatResponse 通过Python SDK,你可以向指定的模型发送请求,生成文本或对话: 实例 fromollamaimportchat fromollamaimportChatResponse response: ChatResponse=chat(model='deepseek-coder',messages=[ { 'role':'user', 'content...
messages = [{"role":"system", "content":prompt}] while True: ## User q = input(' >') if q == "quit": break messages.append( {"role":"user", "content":q} ) ## Model agent_res = ollama.chat(model=llm, messages=messages, tools=[]) res = agent_res["message"]["content"...
import ollama response = ollama.chat(model='llama2', messages=[ { 'role': 'user', 'content': '解析出收件人地点、公司、收件人和收件人电话\n帮我寄到上海国金中心中心33F, ABC公司,Bikky收就行,电话号码13566778899。我的电话是18988998899,上海杨浦区。', ...
Get and run the llama3.2 model from the ollama model library cd goal_install_dir/bin(目标的安装文件夹下的bin) ./ollama run llama3.2 python调用 安装Ollama Python library pip install ollama 使用 import ollama from ollama import embed def test_ollama_chat(): # Test case 1: Test with ...
通过1.1安装ollama软件后,我们可以轻松在本地部署适合自己的大模型。 如果我们想要通过python调用大模型,将ai结合到程序中,那么只需python下载ollama库,就可以调用本地部署的大模型了。 命令行运行下面名 在chat包下创建OLLAMA.py文件,创建OLLAMA_AI类,和之前访问联网的类结构类似 ...
pip install ollama #1 ollama库的基本使用 import ollama # 普通输出(请先按照准备工作中的要求安装模型) back = ollama.chat(model="你的模型名称",messages=[{"role": "user","content": "生成一句简短的话"}], stream = False, # 是否流式输出) ...
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。 import requests headers = { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY', 'Content-Type': 'application/json' } data = '{"model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [{"role": "user",...
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", "content": "你好...