ollama本地api
时间: 2025-01-13 21:53:11 浏览: 63
### 使用Ollama本地API进行开发
对于希望利用 Ollama 平台来部署大模型如 Llama3,并通过 API 进行访问的情况,可以参考 GitHub 上提供的文档说明[^1]。该平台支持私有化部署大型语言模型,并提供了一系列 RESTful 风格的接口用于与这些模型交互。
具体到实现 `askLocalQwen2Model` 方法以便能够向已部署好的 Qwen2 模型发送请求并获取响应的过程如下所示:
#### 创建 askLocalQwen2Model 函数
此函数接收提示(prompt)作为输入参数,并将其封装成 JSON 格式的对象传递给服务器端的 API 接口。为了确保能获得同直接调用 API 工具一致的效果,在构建 HTTP 请求时需要注意设置正确的 URL 路径以及适当的内容类型头(Content-Type)[^2]。
```python
import requests
import json
def askLocalQwen2Model(prompt):
url = "http://localhost:8080/qwen2" # 假设服务运行于本机,默认监听8080端口
payload = {
"prompt": prompt,
"max_tokens": 50, # 可选配置项,定义返回的最大token数量
"temperature": 0.7 # 控制生成文本随机性的温度值
}
headers = {"Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(url=url, data=json.dumps(payload), headers=headers)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return result["choices"][0]["text"]
else:
raise Exception(f"Request failed with status code {response.status_code}")
```
上述代码展示了如何构造 POST 请求并将用户提供的提示信息提交至本地运行的服务实例上;同时处理了可能遇到的成功或失败情况下的逻辑分支。
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