response = requests.get(url,headers=headers) return response.json().get("models",[]) 输出 实战 一、文本补全 接口说明 API:/generate 功能: 生成指定模型的文本补全。输入提示词后,模型根据提示生成文本结果 请求方法:POST API参数: model: 必填 如llama3.1 prompt:必填 生成文本所使用的提示词 suffix: 可...
变量名:OLLAMA_MODELS 变量值(路径):D:\Program-Data\Ollama-Models 配置Ollama的运行端口(可选): Ollama API的默认访问地址和侦听端口:http://localhost:11434 只能在装有 Ollama 的系统中直接调用。 如果要在网络中提供服务,请修改 API 的侦听地址和端口(在系统环境变量里设置): 变量名:OLLAMA_HOST(要监...
4,然后回到cmd ,输入 ollama list, 可以查看当前的模型,然后找到你想要下载的模型,运行 ollama run your_model -》your_model 就是你的模型名称 比如用的就是ollama run qwen2:0.5b-instruct-q8_0 5,下载完成后,本地运行ollama list,如下图 6,这里我们其实就可以在本地对qwen2大模型进行对话了 ollama ...
安装Ollama并启动 官方教程 有sudo权限 直接代码安装。官方教程 Install curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh Start Ollama Start Ollama and verify it is running: sudo sy
list(): 列出模型 show(): 显示模型信息 create(): 创建模型 copy(): 复制模型 delete(): 删除模型 pull(): 拉取模型 push(): 推送模型 embed(): 生成嵌入向量 ps(): 查看进程状态 错误处理 try: ollama.chat('does-not-exist-model')
Ollama本地大模型管理软件的配置和应用 Ollama大模型 Web 界面对话客户端配置和使用 Miniconda 安装和配置 Miniconda和pip都是 Python 生态中的两个不同的包管理工具,它们都用于安装和管理 Python 包。但是在大模型相关的应用研发中,老牛同学推荐使用Miniconda的原因: ...
Ollama Python 库的API 是围绕Ollama REST API设计的 聊天 ollama.chat(model='llama2', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Why is the sky blue?'}]) 新增 ollama.generate(model='llama2', prompt='Why is the sky blue?') 列表 ollama.list() 展示 ollama.show('llama2') 创建 mo...
首先,我们需要安装 Ollama 的 Python SDK。 可以使用 pip 安装: pip install ollama 确保你的环境中已安装了 Python 3.x,并且网络环境能够访问 Ollama 本地服务。 启动本地服务 在使用 Python SDK 之前,确保 Ollama 本地服务已经启动。 你可以使用命令行工具来启动它: ...
Python ollama库详细 lambda表达式 lambda关键字的使用 Python允许使用lambda关键字来创建匿名函数 基本语法:使用冒号(:)分隔函数的参数及返回值,冒号左边放置函数的参数,如果有多个参数,使用逗号(,)分隔即可;冒号右边是函数的返回值 执行完lambda语句后实际上返回一个函数对象,如果要对它进行调用,只需要给它绑定一个...
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 print(response.json().get("response")) ...