如何用python调用ollama中的嵌入模型
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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一个将 Ollama 与 Flask 框架结合的 Python 源码
一个将 Ollama 与 Flask 框架结合的 Python 源码,创建一个 Web 服务,用户可以通过浏览器或其他工具向该服务发送请求,调用 Ollama 模型生成文本。
一个与 Ollama 相结合的 Python 源码,实现了一个命令行聊天机器人功能
一个与 Ollama 相结合的 Python 源码,它实现了一个命令行聊天机器人功能,允许用户持续与 Ollama 中的模型进行对话,并且可以选择不同的模型进行交互。
Python搭建智能体指南[项目源码]
本文详细介绍了如何使用Python搭建智能体(Agent),包括智能体的定义、核心模块(感知、思考、行动、记忆)、Python的优势(生态完整、调用模型方便、易于扩展)、基本架构设计、从零开始手写一个最小Agent的步骤、进阶功能如函数调用和记忆系统的加入、规划能力的提升、多工具Agent的实现、推荐框架(LangChain和AutoGen)、工业级Agent架构、优化方向(Prompt Engineering、RAG、缓存、多Agent协作)、实际应用场景(AI客服、数据分析助手、自动化运维、AI内容生产)、常见问题及解决方案(幻觉问题、工具调用错误、成本过高、延迟高),以及总结和下一步建议。文章内容全面,适合对AI智能体开发感兴趣的读者。
Python调用Ollama指南[项目代码]
本文详细介绍了如何使用Python语言高效调用Ollama,涵盖了从环境部署到多种调用方式的全面指南。文章首先强调了Python 3.8以上版本的必要性,并提供了安装ollama模块的具体步骤。随后,通过丰富的代码示例展示了与Ollama交互的多种方法,包括普通聊天、远端模型聊天、异步聊天、流式输出、保留聊天记录等。此外,还介绍了文本生成、函数调用、多模态模型聊天、格式化输出等高级功能。文章内容详实,适合不同水平的开发者学习,帮助读者充分利用Ollama在文本处理、模型推理等方面的强大能力。
Python调用Ollama+DeepSeek[可运行源码]
本文详细介绍了使用Python三种不同API方式调用本地Ollama和DeepSeek模型的方法。首先回顾了前几篇关于本地AI部署和知识库搭建的文章,然后重点讲解了在vsCode开发环境中通过OpenAI API、requests库和Ollama API三种方式与本地DeepSeek模型进行交互的具体步骤和代码示例。每种方式都提供了详细的配置说明、代码片段和执行界面截图,并针对可能出现的错误给出了参考解决方案。文章还对比了Ollama API中/api/generate和/api/chat两种端点的不同用途和适用场景,为开发者提供了灵活的选择。
Python调用Ollama API指南[可运行源码]
本文详细介绍了如何使用Python调用Ollama本地大模型API。Ollama是一个开源工具,允许开发者在本地运行主流大语言模型(如Llama、Mistral、Gemma等),并提供HTTP API服务。文章从前提准备开始,包括安装Ollama和下载模型,然后介绍了Ollama的核心API接口(如/api/generate和/api/chat)。接着,通过Python代码示例展示了如何进行基础对话和多轮对话,并解释了关键参数(如model、messages、stream等)。此外,文章还提供了常见问题排查方法,如连接失败、模型未找到等问题的解决方案。最后,介绍了流式响应的实现方法,并总结了Ollama API的核心优势,如无需联网、支持多种开源模型等。
Python调用Ollama库详解[可运行源码]
本文详细介绍了如何使用Python调用Ollama库,包括基本使用和进阶功能。首先,文章指导读者如何安装Ollama软件和库,并提供了基本的使用示例,如普通输出和流式输出的实现方法。进阶部分则重点讲解了options参数的设置,包括温度、上下文窗口大小等关键参数的详细说明及其影响。此外,文章还解析了返回的JSON对象结构,帮助用户判断输出是否完成,并提供了计算响应速度的方法。最后,作者分享了官方释义的链接,并感谢读者的支持。
用python编写的用于下载并运行ollama上模型的脚本
ollama资源。用python编写的用于下载并运行ollama上模型的脚本。这是一个用Python编写的脚本,旨在简化从Ollama平台下载和运行模型的过程。脚本通过Ollama的API接口,允许用户指定模型名称和版本,自动完成模型的下载、加载和运行。它还提供了日志记录功能,方便用户跟踪模型运行状态。
Python调用本地DeepSeek模型API[源码]
本文详细介绍了如何在本地部署DeepSeek模型,并通过Python调用其API实现智能问答功能。首先,文章指导读者下载并安装Ollama软件,然后选择合适的DeepSeek模型版本进行本地部署。接着,文章提供了两种Python调用本地模型API的方法:使用requests库和ollama库,并附上了完整的代码示例和运行结果。此外,文章还强调了本地部署的优势,如无需网络连接、节省费用等,并建议在资源充足的情况下使用更高版本的模型以获得更好的效果。最后,文章提到这种方法不仅适用于DeepSeek模型,还可用于其他本地部署的模型。
python与ollama大模型交互
当我们使用ollama在Windows上部署大模型后,就要与大模型进行交互,而要开发大模型的AI应用,采用python编程是很常见的,本文介绍在Python中与Ollama API(windows)交互的方法:使用官方ollama库、通过request调用原生REST API
Ollama本地大模型WebAPI调用[可运行源码]
本文详细介绍了如何通过Ollama快速部署本地大模型,并利用WebAPI进行调用。首先,通过Docker安装和部署Ollama,然后下载qwen2.5:0.5b模型。接着,文章详细说明了Python环境的准备工作,包括安装requests模块和初始化API配置。随后,文章详细介绍了Ollama提供的多种API功能,包括生成文本补全、流式生成文本补全、生成对话补全、生成文本嵌入等,并提供了每种API的调用示例和参数说明。此外,文章还介绍了模型的增删改查功能,包括列出本地模型、查看模型信息、创建模型、拉取模型和删除模型等操作。这些功能为开发者提供了全面的工具,以便在本地环境中高效地使用和定制大模型。
基于Tornado的Ollama大语言中模型(LLM)能力调用的api框架.zip
基于Tornado的Ollama大语言中模型(LLM)能力调用的api框架.zip
Ollama API对话实现[代码]
本文介绍了如何通过Ollama API实现对话功能,首先展示了使用curl命令进行对话的示例,随后提供了对应的Python代码实现。代码中通过requests库发送POST请求,构建包含模型名称和对话记录的JSON数据,实现与AI模型的交互。用户输入被添加到对话记录中,AI的回复也会被记录以便后续对话。文章还包含了错误处理逻辑,确保在API请求失败时能够输出错误信息。
ollama 多模态模型做图片、文件分析
ollama 多模态模型做图片、文件分析 文章见 https://blog.csdn.net/csdnliuxin123524/article/details/161545882?sharetype=blogdetail&sharerId=161545882&sharerefer=PC&sharesource=csdnliuxin123524&spm=1011.2480.3001.8118
Ollama本地大模型部署[可运行源码]
本文详细介绍了如何使用Ollama在本地部署开源大模型(如Llama 3.3、Qwen 2.5等),并结合Python实现API调用、流式输出、多轮对话等功能。文章从为什么要在本地部署大模型开始,分析了数据隐私与安全、成本优势、定制化能力和离线可用等核心优势。随后详细讲解了Ollama的安装方法(包括Windows、macOS和Linux系统),特别提供了针对国内网络环境的加速方案。文章还包含了Python集成Ollama的完整示例代码,涵盖基础对话、流式输出、多轮对话管理和高级参数调整等实用功能。最后通过一个实战项目演示了如何构建功能完整的本地AI助手,并提供了常见问题的解决方案。
本地安装BGE-M3模型[可运行源码]
本文详细介绍了如何在本地安装和使用BGE-M3嵌入模型。首先,通过Ollama官网下载并安装Ollama工具,然后拉取BGE-M3模型。接着,使用Python调用该模型进行文本向量化处理,包括文档解析、分片和向量化存储。文中提供了具体的代码示例,展示了如何通过langchain-community库初始化嵌入模型并生成文本嵌入向量。整个过程涵盖了从环境搭建到实际应用的完整步骤,适合需要本地部署嵌入模型的开发者参考。
视觉机器人\ollama
相关文章地址:https://blog.csdn.net/csdnliuxin123524/article/details/161546704?spm=1011.2415.3001.5331
基于Flask框架构建的API接口服务系统_通过集成ollama与anything-llm技术栈实现智能文档处理与工作区全生命周期管理_旨在为开发者提供一套自动化可编程的文档嵌入.zip
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从零搭建本地AI知识库:RAGFlow+Ollama.md
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海光DCU部署ollama+deepseek[可运行源码]
本文详细介绍了在海光DCU K100_AI环境下部署ollama和deepseek的完整流程。作者首先吐槽了CSDN上相关教程收费或模糊的问题,随后提供了从驱动安装、DCU环境配置到ollama编译和运行的详细步骤。内容包括系统环境要求(Kylin Linux Advanced Server V10)、驱动版本选择注意事项、容器化部署的优势、ollama源码编译方法、环境变量设置以及最终制作Docker镜像的完整过程。文章还提供了测试API接口的方法和多个参考链接,为国产化硬件环境下的AI部署提供了实用指南。
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