我们已经知道,Python 与在线 AI 大模型交互式,可以采用 API 形式。Ollama 是一个用于本地部署和管理大模型的工具。当你用 ollama 部署 deepseek 时,ollama 会在本地启动一个服务,这个服务会暴露一个 API 端点,供其他程序调用。因此,Python 与离线 AI 大模型交互时,也可以采用 API 形式。 在目前的实践场景中...
1. 确认 Ollama 是否正确运行 如果你使用Ollama部署了DeepSeek,默认 API 运行在11434 端口。首先,检查 Ollama 是否正常运行: curl http://localhost:11434/api/tags 如果返回: {"models":["deepseek-coder:latest","deepseek-chat:latest"]} 说明Ollama 运行正常,并且已安装 DeepSeek 模型。 2. Python 调用...
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 【实用】Pyt...
使用generateapi主要是生成一次内容,这个并没有记录功能,实现代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import requests # Ollama API 的 URL url = "http://localhost:11434/api/generate" res = requests.post( url=url, json={ "Model":"deepseek-r1:8b", "prompt":"写一首关于爱情的诗", "stream":...
使用Python调用Ollama API并调用deepseek-r1:8b模型 在现代人工智能和机器学习领域,API的使用已成为开发者日常工作中的重要部分。Ollama API作为一种强大的接口,提供了访问多种机器学习模型的能力,其中包括deepseek-r1:8b模型。本文将详细介绍如何使用Python调用Ollama API,并进一步调用deepseek-r1:8b模型,帮助开发者...
第二步，安装deepseek-coder，推荐使用ollama管理本地大模型，目前使用最多的管理工具之一。关于安装ollama和ollama安装在本地安装大模型的系统介绍，我在此前几篇文章都有详细教程，在此不再重复，没看过的参考：自己电脑搭建AI大模型详细教程，支持通义千问、Llama3、接口调用等。安装完成后，可以做个简单测试：...
data 是我们要发送的“信件内容”。这里是一个JSON格式的字符串,告诉AI我们想问的问题("你好,你是谁?")和使用的模型("deepseek-r1:7b")。.encode() 是把字符串变成字节格式,方便发送。 第四步:发送请求 response = requests.post('http://127.0.0.1:11434/api/generate', headers=headers, data=data) ...
（二）安装DeepSeek 相关工具 安装ollama（用于管理本地大模型）：如果选择使用ollama 管理本地的 deepseek-coder 模型，可以参考相关教程进行安装。安装完成后，使用 ollama 安装 deepseek-coder 模型。安装CodeGPT 插件：以Pycharm 为例，打开 Pycharm，在 Windows 系统中，点击 “文件” 菜单下的 “设置”；在...
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"deepseek-r1:7b","prompt":"你好"}'20秒后，聊天框弹出："您好！ 我是DeepSeek-R1，有什么可以帮您？ "第三步：彻底卸载 某天想换新版本，点卸载按钮就行。程序会做三件事：删除安装目录、清除注册表项、复原环境变量。实测卸载速度比手动操作快...
"model": "deepseek-r1:8b", # 指定模型 "prompt": prompt # 提供输入 }, stream=True # 启用流式响应 ) # 检查响应状态码 if response.status_code != 200: return jsonify({ 'error': 'Failed to call Ollama API', 'status_code': response.status_code, ...