Ollama部署的模型,怎么被调用

Ollama API 提供了一个强大的框架,用于本地运行和管理语言模型。以下是其关键功能和使用方法的概述:

  1. 端点和基本操作

    • 生成文本 :使用 /api/generate 端点生成基于提供的提示文本的文本补全。这可以包括各种参数,如模型名称和提示文本。例如:

      bash 复制代码
      curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
        "model": "llama2",
        "prompt": "水是由什么组成的?"
      }'
    • 聊天/api/chat 端点用于生成聊天响应。该端点可以处理流响应,可以使用 stream 参数控制。

    • 模型管理 :你可以使用 ollama list 列出可用模型,使用 ollama show 加载模型,并通过 ollama createollama delete 等命令创建、复制、删除、拉取或推送模型。

  2. 高级参数

    • 你可以使用参数如 temperaturepresence_penaltyfrequency_penalty 自定义响应,这些参数控制输出的创造性和重复性。
    • 流响应允许实时数据处理,对于交互式应用程序非常有用。
  3. Python 集成

    • Ollama Python 库允许轻松集成到 Python 项目中。安装命令如下:

      bash 复制代码
      pip install ollama
    • 生成聊天响应的示例代码:

      python 复制代码
      import ollama
      response = ollama.chat(model='llama3', messages=[{'role': 'user', 'content': '为什么天空是蓝色的?'}])
      print(response['message']['content'])
    • 该库支持同步和异步操作,为不同的应用需求提供灵活性。

  4. 文档和工具

    • GitHub 上提供了详细的 API 文档,提供了关于端点、参数和使用示例的深入信息。
    • Postman 集合也可用于测试和实验 API。

有关更多详细信息和示例,请参考 Ollama GitHub 仓库Postman 文档。这些资源提供了全面的指南和示例,帮助你开始使用 Ollama API【6†source】【7†source】【8†source】【9†source】。

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