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获取汽车品牌的API接口及图片链接
Ollama 是一个强大的 AI 大模型平台,用户可以通过该平台下载并运行各种 AI 模型,以提供 API 服务。安装 Ollama 的第一步是访问其官方网站 Ollama 并下载相应的安装包。安装完成后,用户可以通过命令行界面(CLI)进行操作。为了验证安装是否成功,用户可以在终端中运行 ollama --version
命令。
在安装过程中,Ollama 默认会将模型保存在系统特定的目录下,例如 Windows 系统的 C 盘或 MacOS 的 ~/.ollama/models
。为了避免因磁盘空间不足而导致的问题,用户可以通过设置环境变量 OLLAMA_MODELS
来修改模型的存储路径。例如,在 Windows 系统中,可以设置为 E:ollamamodels
,并重启 Ollama 或 PowerShell 以使设置生效。
Docker 是一种轻量级的虚拟化技术,可以用于快速部署和运行 Ollama。用户可以通过以下命令在 Docker 中运行 Ollama:
docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434
此命令会在后台启动一个 Ollama 容器,并通过 11434 端口提供服务。用户需要确保 Docker 已正确安装并支持 GPU 加速,以充分利用 AI 模型的性能。
用户可以通过 Ollama 提供的命令行工具下载和运行 AI 模型。首先,访问 Ollama 模型库,选择所需的模型并运行以下命令进行下载:
ollama run llama3.1
下载完成后,用户可以通过 API 接口进行问答和其他任务。为了提供 API 服务,用户需要安装代理服务并配置相应的环境。
在提供 API 服务之前,用户需要安装代理服务。首先,创建一个新的虚拟环境并激活它:
python -m venv D:/ollama
ollama/Scripts/activate.bat
接下来,安装必要的 Python 包:
(ollama)> pip install litellm
pip install litellm[proxy]
在安装完代理服务后,用户可以使用以下命令运行模型并提供服务:
litellm --model ollama/llama3.1
此时,Ollama 模型已在本地服务器上运行,用户可以通过 API 接口进行交互。
在使用 Ollama 提供服务时,合理配置环境变量可以大大提升其性能和可用性。以下是一些常用的环境变量设置:
OLLAMA_HOST
:设置 Ollama 服务监听的网络地址,默认是 127.0.0.1
。若需对外提供服务,可设置为 0.0.0.0
。OLLAMA_PORT
:指定 Ollama 服务监听的端口,默认是 11434
。若有冲突,可修改为其他端口。OLLAMA_KEEP_ALIVE
:指定模型加载到内存中后的存活时间。建议设置为 24h
提高访问速度。OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS
:限制同时加载到内存中的模型数量,默认是 1
。Ollama 提供两种主要的 API 接口:/api/generate
和 /api/chat
。前者用于生成单个文本片段,而后者则支持对话式的多轮交互。
用户可以通过以下代码片段调用 Ollama 的 API 进行文本生成:
import requests
import json
def generate_text(model, prompt):
url = 'http://localhost:11434/api/generate'
data = {
"model": model,
"prompt": prompt,
}
response = requests.post(url, headers={'Content-Type': 'application/json'}, data=json.dumps(data))
if response.status_code == 200:
result = response.json().get('response', '')
print(result)
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
generate_text('llama3.1', '你好')
以下是使用 Ollama chat
API 的示例代码:
import requests
import json
def chat_with_model(model, messages):
url = 'http://localhost:11434/api/chat'
data = {
"model": model,
"messages": messages,
"stream": True
}
response = requests.post(url, headers={'Content-Type': 'application/json'}, json=data)
for line in response.iter_lines():
if line:
print(json.loads(line)['content'])
chat_with_model('qwen2:latest', [{'role': 'user', 'content': '你好'}])
Ollama 是一个支持多种 AI 模型的平台,用户可以通过它下载和运行模型,并通过 API 提供智能服务。
用户可以通过设置环境变量 OLLAMA_MODELS
来修改模型的存储路径。例如,在 Windows 系统中,可以设置为 E:ollamamodels
。
Ollama 提供 /api/generate
和 /api/chat
两种 API。前者用于生成文本片段,后者用于支持对话的交互。
用户可以使用命令 ollama run <model_name>
下载并运行模型。在 Docker 中运行 Ollama 则需要使用 docker run
命令。
OLLAMA_KEEP_ALIVE
有什么作用?OLLAMA_KEEP_ALIVE
用于设置模型在内存中的存活时间。设置较长的时间可以提高访问速度,避免频繁加载模型。