PHP 流式调用 ollama 示例
时间: 2025-03-30 21:00:46 浏览: 45
### PHP 调用 Ollama 流式处理示例
在 PHP 中实现对 Ollama API 的流式调用，可以利用 `curl` 库来发送 HTTP 请求并实时读取返回的数据。Ollama 提供了一个支持流式传输的接口，通过设置请求头中的参数控制是否启用流模式。
以下是基于给定引用内容的一个完整的 PHP 实现：
#### 代码示例
```php
<?php
function streamCallOllama($url, $data) {
// 初始化 cURL 会话
$ch = curl_init();
// 设置目标 URL 和 POST 数据
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
// 添加必要的头部信息
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
'Content-Type: application/json',
'Accept: text/event-stream' // 启用 SSE (Server-Sent Events) 支持流式数据
]);
// 不要自动关闭连接，允许持续接收数据
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, false);
// 输出接收到的内容
curl_exec($ch);
// 处理完成后关闭 cURL 连接
curl_close($ch);
}
// 示例：调用 Ollama 接口
$url = "http://localhost:11434/api/generate";
$data = [
"prompt" => "Once upon a time",
"stream" => true // 开启流式传输
];
// 执行函数
streamCallOllama($url, $data);
?>
```
上述代码实现了向指定 URL 发送带有 `"stream": true` 参数的 POST 请求，并通过事件流协议（SSE）实时获取服务器返回的结果[^1]。
---
### 解析与说明
1. **流式传输开启**
在 `$data` 数组中设置了 `"stream": true`，这告诉 Ollama API 返回的是一个连续的 JSON 响应流而不是一次性完成整个响应。
2. **cURL 配置**
使用了 `CURLOPT_HTTPHEADER` 来定义请求头，其中特别指定了 `'Accept: text/event-stream'`，这是为了兼容 Server-Sent Events 协议，从而能够逐块解析来自服务器的数据。
3. **实时输出**
将 `CURLOPT_RETURNTRANSFER` 设为 `false` 是为了让脚本直接打印从远程主机接收到的信息而无需缓存全部内容后再统一显示。
4. **性能优化建议**
如果计划频繁访问此功能，则可能还需要考虑超时时间 (`timeout`) 或者错误重试机制等问题；另外对于生产环境而言，应当加入更完善的异常捕获逻辑以便更好地应对网络波动等情况。
---
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标签“复制 别人 网站 软件”明确指出了这个工具的主要功能，即复制他人网站的软件。
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- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
- [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
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- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
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### 标签知识点
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- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
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- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
用户的问题是计算多头注意力机制的时间