阻塞非阻塞，同步异步概念

最新推荐文章于 2025-08-31 20:17:26 发布
转载 最新推荐文章于 2025-08-31 20:17:26 发布 · 117 阅读 · 0
文章标签：

#阻塞 #非阻塞 #异步 #NIO

博客介绍了阻塞非阻塞和同步异步的概念。请求不能立即得到应答需等待为阻塞，反之是非阻塞。同步是按‘甲方请求一次，乙方应答一次’有序处理业务，而异步是甲方有需要就发请求，乙方有请求就接受，请求应答可分开，具有并发特点。

阻塞非阻塞：

  1. 请求不能立即得到应答，需要等待，那就是阻塞；
  2. 否则可以理解为非阻塞。

同步异步：

  1. 某业务需要甲乙甚至多方合作的时候，总是按照“甲方请求一次，乙方应答一次”这样的有序序列处理业务，只有当“一次请求一次应答”的过程结束才可以发生下一次的“一次请求一次应答”，那么就说他们采用的是同步。（同步IO中，对同一个描述符的操作必须是有序的）
  2. 如果甲方只要有需要，就会发送请求，不管上次请求有没有得到乙方应答。而乙方只要甲方有请求就会接受，不是等这次请求处理完毕再接受甲方新请求。这样请求应答分开的序列，就可以认为是异步。异步情况下，请求和应答不需要一致进行，可能甲方后请求的业务，却先得到乙方的应答。同步是线性的，而异步可以认为是并发的。（异步IO中，异步IO可以允许多方同时对同一个描述符发送IO请求，或者一次发多个请求，当然有机制保证如何区分这些请求，）

参考
https://www.zhihu.com/question/19732473/answer/14413599
https://www.zhihu.com/question/19732473/answer/241673170

将 Llama 3 与 Ollama 和 Python 结合使用 使用 Ollama API 访问这一领先模型
iCloudEnd的博客
05-04 2955
Meta 最近发布的新法学硕士 Llama 3 在人工智能领域引起了轰动。例如，请查看我对下面型号的 70B 版本的评论和测试。在我的测试中，Llama 3 令人印象深刻，但它们是使用聊天界面进行的。如果您想对此模型进行编程以执行有用的任务或使用 Python 创建您自己的模型聊天界面，该怎么办？本文将向您准确展示如何使用 Ollama 来做到这一点。如果您不知道 Ollama 是什么，这是一个允许您在本地下载 Llama 3 等开源模型的网站。
使用 Python 调用 Ollama API 并调用 deepseek-r1:8b 模型
qq_35485206的博客
03-04 1374
使用 Python 调用 Ollama API 并调用 deepseek-r1:8b 模型准备工作调用 Ollama API使用generate实现多轮对话并保留对话的记忆 ollama 是一个强大的本地大语言模型工具，支持多种开源模型，例如 deepseek-r1:8b。通过 Ollama 的 API，我们可以轻松调用这...
通过python连接Ollama服务，调用本地部署Deepseek模型的API接口，方法步骤详细教学，简单实用，一起来学习吧！！！
@优快云盲敲代码的阿豪的博客
04-06 3144
本篇文章我将教会大家如何使用python代码调用Deepseek的API接口，实现AI模型的自动化启动，并进行交互式对话。windows使用Ollama本地部署Deepseek详细教学检查Ollama服务是否运行确认防火墙允许本地11434端口通信验证模型名称是否正确调整temperature参数（0.3-0.7适合技术问答）增加num_predict获取更长回复在system_prompt中明确格式要求模型未找到现象：Error: model ‘deepseek’ not found。
python调用ollamaAPI 模型名称【llama2-chinese:latest】
qq_32594047的博客
04-03 2776
【代码】python调用ollamaAPI 模型名称【llama2-chinese:latest】
Ollama API使用
最新发布
qq_38048065的博客
08-31 1301
Ollama 将大语言模型（LLM）的强大功能封装成本地 API 服务，使得开发者可以极其方便地在自己的 Python 应用中集成和使用，无需依赖云端服务。这不仅保障了数据隐私，也提供了极大的灵活性。与本地 Ollama 服务交互主要有两种方式，开发者可以根据需求选择最适合的方案。这是最基础的交互方式，能帮助我们理解 Ollama API 的底层工作原理。官方库是对 HTTP API 的优雅封装，隐藏了底层的复杂性。实时获取 token，用户体验更佳，是构建交互式应用的首选。Ollama 服务默认运行在。
在 Python 中使用 Ollama API
AllYoung_362的博客
02-16 2441
可以通过通过ollama实例化Client或来创建自定义客户端。host: 要连接的 Ollama 主机timeout: 请求超时时间所有关键字参数参见httpx.Client。
python调用ollama
yzj5464的博客
07-31 824
print(ollama("中文回答什么是人工智能"))利用langchain调用；
如何使用Python调用Ollama API？图文详细教程
weixin_45017726的博客
04-28 420
如何使用Python调用Ollama API？你可以直接用 Python、JavaScript 等主流编程语言调用 Ollama API，将其集成到你的 Web 应用、聊天机器人或者自动化脚本中。
使用 Ollama API 生成 Python 代码的实现过程
大白菜代码的博客
12-11 1008
本文介绍如何使用 Ollama API 来自动生成 Python 代码。我们将以生成一个计算数字列表总和的函数为例，展示整个实现过程。
使用Python调用Ollama的API
无风听海
05-07 576
我们定义了一个加法函数和一个减法函数，然后通过tool参数传递个qwen大模型；直接调用generate并使用deepseek-r1模型生成一段文本；使用deepseek-r1模型并调用generate；
【LLM】二、python调用本地的ollama部署的大模型
热门推荐
qq_55068938的博客
07-08 3万+
本地部署了大模型，下一步任务便是如何调用的问题，实际场景中个人感觉用http请求的方式较为合理，本篇文章也将通过http请求的方式来调用我们本地部署的大模型，正文开始。
手把手教你 AI 顾投：在 Ollama 中使用 Python 调用金融 API 服务
weixin_70955880的博客
08-16 1731
尽管Ollama本身不是一个大型语言模型（LLM）开发工具，而是一个LLM的平台。但它最近宣布了其系统中直接使用工具调用的功能，本文主要介绍了最新版本的主要更新，特别是关于功能调用的使用，并演示了如何在Ollama 中使用 Python 调用外部 API 服务。
Ollama（3）：API 交互、Python 使用
游王子og的博客
03-05 2085
你还可以创建自定义客户端，来进一步控制请求配置，比如设置自定义的 headers 或指定本地服务的 URL。通过 Client，你可以自定义请求的设置（如请求头、URL 等），并发送请求。'content': '你是谁?',},])
本地大模型5：在pycharm用python调用ollama本地大模型
weixin_74825941的博客
09-12 7846
python调用ollama本地大模型
Python 调用 Ollama 库：本地大语言模型使用详解
kdayjj966的博客
01-15 9246
是一个用于调用本地大语言模型（Large Language Models，LLMs）的 Python 库，旨在提供简单、高效的 API 接口，以便开发者能够方便地与本地的大语言模型进行交互。提供了与本地大语言模型（如 llama 或其他模型）交互的简单方法，主要是通过 API 调用模型来生成文本、回答问题等。调用模型时，可以传递一些自定义参数来调整模型的行为，比如最大生成长度、生成的温度等。如果你已经在本地训练了自定义模型，或者下载了其他模型，可以通过指定模型路径来使用它。返回结果会是模型生成的回答。
python调用ollama库详解
2201_75335496的博客
12-14 9983
python调用ollama库详解，包含： 准备Ollama软件、准备ollama库 ollama库的基本使用 ollama库的进阶使用：options参数设置、返回的json对象处理
Ollama 的代码（Python）调用
JovaZou的成长之路
03-09 3264
在人工智能蓬勃发展的当下，Ollama 以其独特的魅力崭露头角。本篇深入探讨了如何借助 Python 语言高效调用 Ollama。通过详实的代码示例和深入浅出的讲解，无论是编程新手还是经验丰富的开发者，都能从中掌握利用 Python 与 Ollama 交互的技巧，挖掘 Ollama 在文本处理、模型推理等多方面的强大潜力，开启 AI 应用开发的新篇章。
Python中使用Ollama
08-11
在 Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型（LLM）工具，它支持多种模型，如 Llama 2、Mistral 等，并且可以通过简单的 API 与 Python 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先，需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来，安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包，可以通过 `pip` 安装： ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后，可以使用 `ollama` 模块来调用 Ollama 的 API。以下是一个简单的示例，展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本： ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的？') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中，`model` 参数指定了要使用的模型（例如 `llama3`），`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本，并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型，可以使用以下代码： ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话（Chat） Ollama 还支持更复杂的对话模式，允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例： ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好，你能帮我做什么？'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好！我可以帮助你回答问题、提供建议，甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗？'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗？'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中，`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表，每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中，建议添加错误处理逻辑，以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况： ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的？') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值