ollama-r1 本地api调用
时间: 2025-02-19 07:31:42 浏览: 145
### 本地调用 Ollama-r1 API 方法
对于希望在本地环境中调用Ollama-r1 API的情况,可以采用Python脚本来实现这一目标。具体来说,通过`requests`库发送HTTP POST请求至指定URL来完成API交互[^2]。
```python
import requests
import json
url = "http://localhost:11434/api/generate"
data = {
"model": "ollama-r1",
"prompt": "你想询问的内容"
}
response = requests.post(url, json=data)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
print(result["response"])
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
```
此段代码展示了如何构建一个简单的客户端程序用于向运行于本地服务器上的Ollama-r1模型发起查询请求并处理返回的结果。需要注意的是,在实际应用中应当替换 `"你想询问的内容"` 为具体的输入文本,并确保API服务已正确配置且监听在 `http://localhost:11434` 地址上[^1]。
当涉及到非本机部署时,则需调整 `spring.ai.ollama.base-url` 参数指向正确的远程主机地址。
相关问题
API调用失败,状态码:404,响应内容:{"error":"model 'ollama-deepseek-r1:1.5b' not found"}
### 可能的原因分析
当遇到API调用返回404错误,提示`model 'ollama-deepseek-r1:1.5b' not found`时,这通常意味着请求试图访问的资源不存在于服务器上。具体原因可能有:
- 请求路径或模型名称拼写错误。
- 所需版本的模型尚未上传至远程仓库或者已被删除。
- 用户权限不足,无法获取指定模型。
针对上述情况,建议采取以下措施来解决问题[^1]。
### 解决方案
#### 验证模型名准确性
仔细核对官方文档中的模型命名规则以及大小写的敏感度,确保使用的模型名为最新且正确的版本号。
#### 更新Ollama客户端
有时旧版客户端可能会因为内部缓存或其他因素而找不到最新的模型文件。尝试更新到最新稳定版本后再执行操作。
```bash
pip install --upgrade ollama
```
#### 清除本地缓存并重试
清除之前下载失败留下的残留数据有助于排除因损坏文件引起的加载异常。
```bash
ollama cache clear
```
之后再次尝试拉取所需模型。
#### 使用绝对路径而非相对路径
如果是在脚本中动态构建命令字符串,则应考虑采用绝对路径代替相对路径以减少不确定性带来的影响。
#### 调整网络设置
考虑到可能存在由于代理配置不当造成的连接问题,在环境变量里适当调整HTTP_PROXY和HTTPS_PROXY参数值,或者干脆禁用它们看看效果如何变化[^2]。
#### 检查是否有替代镜像源可用
部分情况下国内用户会受到国际互联网线路的影响而导致某些国外站点难以正常访问;此时不妨寻找一些可靠的第三方镜像站作为备选方案之一。
---
deepseek-r1本地API
### DeepSeek-R1 本地 API 使用说明
对于未按照《deepseek-r1本地部署指南》使用Ollama方式进行安装的用户而言,关于DeepSeek-R1的API信息、安装、配置以及使用方法等内容应当参照open-web-ui官方文档[^1]。
#### 安装过程中的注意事项
通常情况下,通过遵循目标平台特定的指导方针来设置环境变量并确保依赖项已正确解析是必要的。由于具体的安装细节会依据所选路径的不同而有所变化,在此推荐访问上述提及的GitHub页面获取最新最详尽的操作指引。
#### 配置要点概述
配置阶段主要涉及调整参数以优化性能表现或是适配不同的硬件条件。这可能包括但不限于修改网络接口绑定地址、端口号设定以及其他影响服务运行的关键属性。具体选项及其含义同样可以在open-web-ui项目主页找到详细的解释。
#### 使用实例展示
一旦完成前期准备工作之后,则可以通过调用相应的RESTful风格HTTP请求与本地部署的服务交互。下面给出了一段Python脚本作为示例:
```python
import requests
url = "http://localhost:8080/api/v1/predict"
data = {"input": ["example input text"]}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())
```
该片段展示了如何向位于`localhost:8080`处监听着预测请求处理程序发送POST消息,并打印返回的结果数据结构体。
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