python 调用ollama 使用deepseek 返回的json无法识别
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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Python Django图书管理系统 - 毕业设计
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/d1a7dec80b40 软件开发工具:Pycharm 数据库管理系统:mysql 使用的技术: Django(一种MVT架构,与Java的SSM架构相仿) 时光短暂,Python即兴,今天我们向大家展示一个运用Python语言并基于Django框架构建的图书管理平台。项目的用户界面和后台管理系统模板均为自主设计,前端部分选用Bootstrap框架进行UI开发,而后端则采用EasyUI框架进行UI设计,未采纳Django自动生成的管理后台,因其界面设计过于简陋,令人不悦!该项目的核心功能在于图书资料的增补、修订、满足多种条件的组合式检索以及资料的移除。尽管系统的功能设定并不繁复,但它却是一个极好的学习范例,涵盖了普遍字段的应用,诸如字符串、浮点数、整数、日期、图片、富文本字符串、文件以及下拉框外键关联等字段类型,几乎包含了所有商业项目设计中所需的所有字段种类,堪称商业系统设计原理的集大成者!这无疑也是一项极佳的学习资源,优质内容值得传播,我们极力推荐! 系统中的实体构成: 图书分类:包含图书类别标识、类别描述以及可借阅期限 图书资料:涵盖图书条形码、图书标题、所属分类、图书定价、库存数量、出版时间、出版社信息、图书封面图片、图书内容简介、图书相关文件
OpenCode本地部署指南[代码]
本文详细介绍了如何在Mac系统上本地部署OpenCode,一款终端优先、100%开源、模型无关的AI编程智能体。通过Homebrew安装OpenCode后,使用Ollama进行本地模型管理,包括下载、列出、查看、复制、删除和停止模型等操作。此外,还提供了运行交互式命令的示例,如直接提问、从文件输入和带参数运行等。最后,文章指导如何创建配置文件config.json,配置Ollama本地服务的相关参数和模型限制。OpenCode将GPT-4o/Claude级别的编码能力直接集成到命令行,提升开发效率。
VSCode配置OpenCode指南[源码]
本文详细介绍了如何在Visual Studio Code(VSCode)中配置和使用OpenCode工具,一个开源的AI编程代理。内容涵盖了从安装OpenCode CLI到配置VSCode扩展的完整步骤,包括如何选择模型、设置API密钥以及优化工作流。OpenCode支持多模型切换、终端原生操作和隐私优先设计,适合从简单脚本到复杂项目的开发需求。文章还提供了常见问题的解决方案,如命令行工具安装失败和网络超时等,帮助开发者快速搭建高效、个性化的开发环境。
Win11 使用 Ollama 本地部署 DeepSeek - R1 详细指南.pdf
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Doris RAG知识库搭建指南[源码]
本文介绍了如何利用MaxKB开源工具零代码快速搭建Apache Doris专属RAG知识库,旨在解决开发者、运维人员在海量文档中查找信息效率低下的问题。文章详细阐述了MaxKB的核心优势,包括零代码开箱即用、文档适配性强、中文优化检索精准等,并提供了从前期准备到MaxKB部署、配置大模型、创建知识库、测试问答助手及发布使用的完整步骤指南。通过本文,即使是技术小白也能轻松上手,快速拥有自己的Doris智能问答助手,提升文档检索效率。
deepseek私有化RAG思路 ollama 运行deepseek模型和向量化模型bge-m3,anything 实现喂数据到向量化数据库milvus,deepseek4j结合便可以实现RAG私有
deepseek应用开发思路
Ubuntu安装Deepseek指南[项目代码]
本文详细介绍了在Ubuntu 24.10系统上安装Deepseek的完整流程,包括Ollama的在线和离线安装方法、服务配置、模型下载与配置,以及open-webui的安装与使用。内容涵盖了从基础环境准备到最终应用部署的全过程,提供了详细的命令和配置说明,适合需要在Ubuntu系统上部署AI模型的用户参考。
Cline+DeepSeek本地AI编程助手教程[项目代码]
本教程详细介绍了如何利用Cline插件和DeepSeek模型在VS Code中打造本地AI编程助手,实现代码补全、重构、调试和单元测试等功能。教程从环境准备开始,逐步指导安装Cline插件、配置DeepSeek API或Ollama本地模型,并通过实战演示了代码解释、重构、生成单元测试等核心功能。此外,还涵盖了进阶技巧如自定义系统提示词、多模型切换、快捷键配置以及Docker容器开发集成。该方案不仅免费且保护代码隐私,是Cursor的平替方案,适合希望提升编码效率但不愿支付订阅费用的开发者。
DeepSeek API 使用指南[可运行源码]
本文介绍了如何通过第三方平台稳定调用 DeepSeek AI 的 API,解决官方服务不稳定的问题。作者程序员鱼皮分享了使用硅基流动和火山引擎两个平台的详细步骤,包括 API 密钥的获取、代码示例的修改和运行。文章还提供了多个主流平台的对比表格,帮助用户根据需求选择合适的服务。此外,作者推荐了更多编程学习资源和 AI 知识库,供读者进一步学习和探索。
DeepSeek-R1量化部署指南[项目代码]
本文详细介绍了如何在Ollama中部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型的Q4_K_M量化版本。该模型基于Qwen架构,仅70亿参数,在数学推导、代码生成和多步逻辑推理上表现优异,适合在普通笔记本(16GB内存+RTX 3060起步)上运行。教程分为三个主要步骤:确认Ollama安装、拉取并量化模型、验证部署成功。此外,还提供了进阶用法,如通过curl调用API、在VS Code中直接调用模型以及控制生成质量的参数调整。文章还列举了常见问题及解决方案,并对比了Q4_K_M量化版本与其他模型的性能优势。最后,总结了部署后的成果和未来应用场景。
Ollama本地大模型指南[源码]
本文详细介绍了Ollama作为本地大模型的“平替神器”,从入门到实战的全面指南。Ollama的设计理念类似于Docker,用户只需一句命令即可在本地运行大模型,无需复杂的环境配置。文章涵盖了Ollama的安装方法、支持的模型类型(如Llama3、Qwen、DeepSeek等)、Python API调用方式以及如何自定义模型(Modelfile)。此外,还提供了三分钟安装与运行方法(Windows/Mac/Linux)、一行命令拉取并启动本地模型的技巧,以及Python如何调用Ollama进行推理的示例代码。对于进阶用户,文章还介绍了如何通过Modelfile对模型进行微调,使其更符合特定需求。
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。
Claude+Deepseek一键部署脚本
一键部署!避免复杂的安装和环境配置步骤,方便小白极速入门Claude+Deepseek
SpringAIOllama.7z
Ollama.7z
Trae自定义模型接入指南[项目代码]
本文详细介绍了如何在Trae AI编程助手中接入自定义模型,包括DeepSeek、GLM和Qwen等。文章首先解释了为何需要更换模型,并提供了更换前的准备工作,如检查Trae版本和获取API Key。接着,文章分步骤指导了两种方法:直接切换内置模型和手动添加自定义模型。此外,还提供了常见模型的配置参数和常见问题的解决方案。最后,文章分享了一些进阶技巧,如多模型按场景切换、接入本地模型和使用中转服务降低成本。
本地部署QwQ-32B指南[源码]
阿里Qwen团队近日开源了QwQ-32B推理模型,该模型虽仅有32B参数,但性能媲美大参数模型如DeepSeek-R1。QwQ-32B可在消费级显卡如RTX 3090/4090上运行,适合本地部署。文章详细介绍了通过Ollama工具部署QwQ-32B的步骤,包括安装Ollama、下载模型及运行模型的方法。此外,还提供了QwQ-32B在数学和代码方面的基准测试结果,显示其性能接近满血版DeepSeek-R1。文章最后还推荐了多种AI大模型学习资源,帮助读者快速入门和掌握相关技能。
Claude Code Router简介[项目代码]
Claude Code Router是一个开源中间件工具,专为Claude Code设计,旨在解决多AI模型管理和调度的核心问题。它通过智能路由功能自动选择最优模型,支持多提供商如weelinking、DeepSeek、Ollama等,并统一处理不同API格式差异。该工具还支持动态切换模型、CI/CD集成,适用于多模型对比测试、成本优化调度、生产环境部署等场景。安装要求包括Node.js 16.0+和npm或yarn包管理器。配置文件结构详细,支持环境变量配置和自定义路由逻辑。weelinking平台因其国内网络优化、成本控制和多模型聚合等优势被推荐使用。此外,文章还提供了性能优化建议、CI/CD集成实战和常见问题解决方案。
用Java编写一个ai智能体,从0完整实现一个Claude Code.zip
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开源 Coze 智能体私有部署平台.zip
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