for chunk in stream: print(chunk['message']['content'], end='', flush=True) 运行代码后可以得到输出: Ollama在远程服务器上 据我理解,上述方法似乎只能对本地Ollama模型进行调用,如果ollama部署在远程服务器上,则可以使用官网给出的客户端模式: client =Client( host='h
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: ollama serve 启动本地服务后,Python S...
第二步,启动ollama后,开始调用 Ollama 接口,以调用“qwen2.5:3b”为例 启动大模型“qwen2.5:3b”:Win+R调出运行框,输入cmd,在cmd中输入”ollama run qwen2.5:3b“并启动 ` import ollama def api_generate(text: str): print(f'提问:{text}') stream = ollama.generate( stream=True, model='qwen2.5...
5. 助手的流式响应处理 使用stream=True 参数,逐块获取助手的流式响应。 client = Client() model_name = 'qwen2.5:7b' messages = [] def chat_with_ollama(): print("计算助手已启动!输入 '退出' 结束对话。") while True: # 获取用户输入 user_input = input("用户: ") if user_input.lower()...
def test_ollama_chat(): # Test case 1: Test with a simple question messages1 = [{'role': 'user', 'content': 'Aa'}] ollama_embed=ollama.embed(model='llama3.2', input='Aa') ollama_chat= ollama.chat(model='llama3.2', messages=messages1, stream=True) print(ollama_embed) for ...
llama SDK 还支持流式响应,我们可以在发送请求时通过设置stream=True来启用响应流式传输。 实例 fromollamaimportchat stream=chat( model='deepseek-coder', messages=[{'role':'user','content':'你是谁?'}], stream=True, ) # 逐块打印响应内容 ...
llama SDK 还支持流式响应,我们可以在发送请求时通过设置stream=True来启用响应流式传输。 实例 fromollamaimportchat stream=chat( model='deepseek-coder', messages=[{'role':'user','content':'你是谁?'}], stream=True, ) # 逐块打印响应内容 ...
可以通过设置stream=True、修改函数调用以返回 Python 生成器来启用响应流,其中每个部分都是流中的一个对象。 import ollama stream = ollama.chat( model='llama2', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Why is the sky blue?'}], stream=True, ) for chunk in stream: print(chunk['message']...
stream=True ) async for chunk in response: if chunk: content = chunk.choices[0].delta.content if content: await msg.stream_token(content) await msg.update() 运行上述Python代码将显示类似于以下预览的Chainlit AI聊天界面。您现在已准备好使用Ollama和LiteLLM支持的DeepSeek R1模型。要测试不同的AI聊...
Python请求库与OLLAMA处理的示例代码解析 requestsimportjson url="http://localhost:11434/api/generate"headers={"Content-Type":"application/json"}data={"model":"qwen2:0.5b","prompt":"Why is the sky black? Answer in Chinese.","stream":False}response=requests.post(url,headers=headers,data=json...