Ollama搭建的模型,怎么使用fastapi项目调用

要查看实际的本地 Ollama API 端点,首先需要确认 Ollama 的本地服务是如何配置和运行的。通常情况下,部署 Ollama 时会有配置文件或日志文件显示服务的运行端口和 API 端点信息。

以下是一些步骤和方法,帮助你确认和查看本地 Ollama API 端点:

1. 查看 Ollama 的启动日志

当你启动 Ollama 时,它通常会输出日志信息,其中包含服务运行的端点。例如:

ollama run sqlcoder:70b-alpha-q8_0

启动命令执行后,观察终端输出,寻找类似以下的信息:

Running on http://localhost:5000

这将告诉你 Ollama 服务运行的端点。

2. 查看配置文件

检查 Ollama 的配置文件(如果有),其中可能包含端点和端口配置信息。配置文件通常位于安装目录或 /etc/ollama 等常见目录中。

3. 使用命令行工具

可以使用命令行工具如 netstatlsof 来查看正在监听的端口。例如:

netstat -tuln | grep LISTEN

lsof -iTCP -sTCP:LISTEN -P -n

这些命令会列出所有正在监听的端口,你可以找到 Ollama 服务运行的端口。

4. 查看文档或帮助

查阅 Ollama 的官方文档或帮助命令,通常会提供关于 API 端点的信息。例如:

ollama --help

示例

假设通过启动日志你发现 Ollama 在端口 5000 运行,你可以将端点设置为 http://localhost:5000。如果具体的 API 端点路径未知,可以通过以下方式进行尝试:

  1. 查看默认端点路径:常见的 API 路径如 /api, /predict, /v1/predict 等。
  2. 尝试基本路径:假设为 <
### OllamaFastAPI的集成及使用 #### 集成背景 为了实现更高效的服务部署和管理,在现代微服务架构中,常常会将不同的功能模块通过网关统一管理和路由。对于基于Servlet的应用程序而言,Gateway提供了一种简单而有效的方法来路由到APIs,并提供了诸如安全性、监控/度量以及弹性等横切关注点[^1]。 当涉及到具体的开发框架时,Python社区中的FastAPI因其高性能特性受到了广泛欢迎。与此同时,Ollama作为一个假设性的项目名(如果指的是特定技术栈或工具集,则需具体说明),可能涉及到了某些自动化运维操作或是模型推理优化等方面的工作。 #### 实现方案概述 考虑到上述提到的技术组件,下面给出一种可行的方式来进行OllamaFastAPI之间的集成: ##### 使用`startup.py`作为入口文件启动多个服务实例 可以通过编写类似于`startup.py`的一键启动脚本来简化多服务的同时启动过程。该脚本能够一键启动所有必要的服务,包括但不限于Fastchat服务、API服务以及WebUI服务。这不仅提高了工作效率,还减少了人为错误的可能性[^2]。 ```python import subprocess def start_services(): services = [ "fastapi_service", # 假设这是FastAPI应用的名字 "ollama_service" # 这里代表Ollama相关服务 ] processes = [] for service in services: process = subprocess.Popen(["python", f"{service}.py"]) processes.append(process) if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description="Start all required services.") parser.add_argument('-a', action='store_true', help='start all services') args = parser.parse_args() if args.a: start_services() ``` ##### 结合vLLM命令行接口增强API能力 进一步地,利用vLLM提供的CLI工具可以扩展FastAPI应用程序的功能范围。例如,通过调用`vllm serve`可以在本地快速搭建起兼容OpenAI标准协议的API服务器;或者借助于`vllm complete`根据给定提示生成文本补全结果,从而为用户提供更加智能化的回答体验[^3]。 ```bash # 启动vLLM API服务端口监听8000 $ vllm serve --port=8000 & ``` ```python from fastapi import FastAPI, Request import requests app = FastAPI() @app.post("/generate_text/") async def generate_text(request: Request): body = await request.json() response = requests.post( url="http://localhost:8000/v1/completions", json={ "prompt": body.get('input'), "max_tokens": 50, "temperature": 0.7 } ) return {"result": response.text} ```
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