详解Ollama api (Windows环境)

最新推荐文章于 2025-03-02 08:44:49 发布
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分类专栏： LLMs AI 文章标签： AIGC llama
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Ollama可以像一个本地软件一样在Windows中运行。通常通过以下两种方法来使用Windows中的Ollama。

  • 在cmd或powershell中输入命令
  • 基于本地主机http://localhost:11434的Ollama API

关于Ollama的安装和命令行的使用方法可以参考我的另一篇博文。这篇博文主要介绍api的使用方法。

在powershell中获取Ollama API

下面是从powershell中获取Ollama API的一个简单示例（在cmd中同样如此）：

(Invoke-WebRequest -method POST -Body '{"model":"llama3.2", "prompt":"Why is the sky blue?", "stream": false}' -uri http:
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Ollama教程——生成内容API：利用Ollama的原生API进行AI应用开发
walkskyer的博客
04-22 1万+
在深入探讨ollama的API接口之前，让我们先了解一下API接口的基本概念及其在软件开发中的作用。API，或称应用程序编程接口，是一套明确定义的通讯方法，允许不同软件应用之间交换数据和功能。它们是现代软件开发不可或缺的一部分，尤其是在构建模块化、可扩展和维护性强的系统时。在使用生成完成（Generate a Completion）API时，精确而具体的提示词将大大提高生成内容的相关性和质量。例如，在构建聊天机器人时，根据上下文和用户的具体问题设计提示词，能够使回答更加准确和自然。
ollama教程——Ollama Tools功能详解实现复杂任务的完整教程
walkskyer的博客
08-19 1530
Ollama是一个开源框架，专门设计用于在本地运行大型语言模型。它通过将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，从而优化了设置和配置细节，包括GPU使用情况，这大大简化了在本地运行大型模型的过程。Ollama支持macOS和Linux操作系统，并且已经为Windows平台发布了预览版。Ollama的一个重要优势是其易用性。安装过程非常简单，例如在macOS上，用户可以直接从官网下载安装包并运行。而对于Windows用户，官方推荐在WSL 2中以Linux方式使用命令安装。
Ollama 提供了一个简单的 API，用于创建、运行和管理语言模型 它还提供了一个预构建模型库，可以轻松集成到您的应用程序中
04-10
在本地运行模型 安装 Ollama 后，您可以运行各种语言模型。 我们以骆驼2为例： 此命令会启动 Llama 2，让您可以与它交互。 但还有哪些其他型号可供选择？ Ollama 支持多种功能，包括 Mistral、Dolphin Phi、Neural Chat 等。 这是一个快速概述： ollama run llama2 Llama 2：用于一般语言任务的 70 亿参数模型。 Mistral：另一个具有独特功能的 70 亿参数模型。 Dolphin Phi：专为特定用例设计的 27 亿参数模型。 神经聊天：用于基于聊天的应用程序的 70 亿参数模型。 您可以使用以下命令下载这些模型： ollama run mistral ollama run dolphin-phi ollama run neural-chat 请记住，70 亿参数模型至少需要 8 GB RAM，而 130 亿参数模型需要 16 GB。 330 亿个参数的模型？ 那么，您需要高达 32 GB 的 RAM。 定制模型 导入模型 Ollama 允许您从各种来源导入模型。您可以使用模型文件导入 GGUF
Ollama在Windows安装，使用，简单调用API
weixin_52454379的博客
09-25 5020
在Windows本地安装ollama，官方网页：https://ollama.com/download/windows下载完安装包，安装就好，默认应该是C盘。应该是没办法改，如果有小伙伴能改，也请告知一下。
Task03:Ollama API 的使用
hello_fengfeng的博客
02-16 1193
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使用Ollama进行大模型的api部署有两种方式：原生接口和openai兼容接口。
Ollama API 交互详解
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csdn122345的博客
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简化配置：Ollama将模型权重、配置和数据捆绑在一起，从而优化了设置和配置细节。用户无需过多关注GPU使用情况，可以专注于模型的应用。易用性：安装过程相对简单，例如macOS用户可以直接从官网下载安装包并运行，而Windows用户则可以通过WSL 2以Linux方式进行安装。这种便捷性使得更多开发者能够轻松上手。支持量化：Ollama支持模型量化，这一特性可以显著降低显存要求。例如，通过4-bit量化，可以将FP16精度的权重参数压缩为4位整数精度，从而大幅减小模型权重体积和推理所需显存。
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02-11 2275
Ollama 的原生 API 提供了丰富的功能，包括模型管理、文本生成、对话交互等。与本地模型交互（如DeepSeek）。构建知识库检索和问答系统。集成到其他应用或服务中（如企业微信、飞书等）。如果需要更高级的功能（如知识库检索），可以结合或Dify等工具，利用它们的 API 接口实现更复杂的业务逻辑。😁 作者：Teddy (公众号：码尚云软件)ok！。。
Ollama API
02-12
### 关于Ollama API文档和使用实例 #### Ollama API概述 Ollama API提供了一系列功能来帮助开发者生成、管理和优化提示词。通过该API，用户可以获得强大的自然语言处理能力，适用于多种应用场景。 #### 使用实例：创建并发送提示词请求 下面是一个简单的例子，展示了如何利用Ollama API创建一个新的提示词，并将其提交给服务器以获取响应： ```python import requests url = "https://api.ollama.com/v1/prompt" headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' } data = { "prompt": "Tell me a joke about programmers", } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) if response.status_code == 200: result = response.json() print(f"Response from server: {result['text']}") else: print(f"Failed to get response with status code: {response.status_code}") ``` 此代码片段说明了向Ollama API发出POST请求的过程，其中包含了必要的头部信息以及具体的提示词内容[^2]。 #### 集成方法 对于希望在其应用程序中集成Ollama服务的开发人员来说，除了上述基本调用外，还需要考虑错误处理机制和服务端返回数据的有效解析等问题。此外，在实际项目里可能还会涉及到身份验证配置等更多细节操作。
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