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"...
2 使用prompt模型进行修改 from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "You are world class technical documentation writer."), ("user", "{input}") ]) 3 组成链,并使用链提问。感觉风格有点变,但内容好坏不确定。 chain = prompt | ...
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。
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 ...
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: ...
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=[ ...
Ollama下载+Chatbox模型导入+本地部署超详细手把手教学! 3552 0 02:36 App DeepSeek-R1本地RAG:新增多文件上传和多轮问答 7162 0 01:31 App 【deepseek671b本地部署】紧急通知!准备复现的小伙伴们一定要仔细观看本视频! 11.6万 129 04:48 App 超简单!deepseek一键搭建私人知识库,谁都能实现!
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 ...
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=[ ...
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...