html网站建设基本流程图,安阳信息港网站,wordpress安装失败,wordpress网站关键词设置API 接口 生成完成 生成聊天完成 创建模型 列出本地模型 显示模型信息 复制模型 删除模型 拉取模型 推送模型 生成嵌入 列出运行中的模型 版本 约定 模型名称 模型名称遵循 model:tag 格式#xff0c;其中 model 可以有一个可选的命名空间#xff0c;例如 ex… API 接口 生成完成 生成聊天完成 创建模型 列出本地模型 显示模型信息 复制模型 删除模型 拉取模型 推送模型 生成嵌入 列出运行中的模型 版本 约定 模型名称 模型名称遵循 model:tag 格式其中 model 可以有一个可选的命名空间例如 example/model。一些示例包括 orca-mini:3b-q4_1 和 llama3:70b。标签是可选的如果未提供则默认为 latest。标签用于标识特定版本。 持续时间 所有持续时间均以纳秒为单位返回。 流式响应 某些接口以 JSON 对象的形式流式传输响应。可以通过为这些接口提供 {stream: false} 来禁用流式传输。 生成完成 POST /api/generate 使用提供的模型为给定提示生成响应。这是一个流式接口因此会有一系列响应。最终的响应对象将包括统计信息和请求的其他数据。 参数 model: 必需模型名称 prompt: 要为其生成响应的提示 suffix: 模型响应后的文本 images: 可选基础64编码的图像列表适用于多模态模型如 llava 高级参数可选 format: 返回响应的格式。格式可以是 json 或 JSON 模式 options: 文档中列出的 Modelfile 的其他模型参数例如 temperature system: 系统消息覆盖在 Modelfile 中定义的内容 template: 要使用的提示模板覆盖在 Modelfile 中定义的内容 stream: 如果为 false则响应将作为单个响应对象返回而不是一系列对象 raw: 如果为 true则不会对提示应用任何格式化。如果您在 API 请求中指定了完整的模板化提示则可以选择使用 raw 参数 keep_alive: 控制模型在请求后保留在内存中的时间默认值5m context已弃用从先前对 /generate 的请求返回的上下文参数可用于保持简短的对话记忆 结构化输出 通过在 format 参数中提供 JSON 模式来支持结构化输出。模型将生成符合该模式的响应。请参阅下面的 请求结构化输出 示例。 JSON 模式 通过将 format 参数设置为 json 来启用 JSON 模式。这将使响应成为一个有效的 JSON 对象。请参阅下面的 JSON 模式 [示例](#请求 JSON 模式)。 [!重要] 在 prompt 中指示模型使用 JSON 非常重要。否则模型可能会生成大量空白。 示例 生成请求流式 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: llama3.2,prompt: 天空为什么是蓝色的 } 响应 返回一系列 JSON 对象 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2023-08-04T08:52:19.385406455-07:00,response: The,done: false } 流中的最终响应还包含有关生成的其他数据 total_duration: 生成响应所花费的时间 load_duration: 加载模型所花费的纳秒时间 prompt_eval_count: 提示中的标记数量 prompt_eval_duration: 评估提示所花费的纳秒时间 eval_count: 响应中的标记数量 eval_duration: 生成响应所花费的纳秒时间 context: 用于此响应的对话编码可以在下一次请求中发送以保持对话记忆 response: 如果响应是流式的则为空如果不是流式的则包含完整的响应 要计算响应生成的速度以每秒标记数表示请将 eval_count 除以 eval_duration * 10^9。 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2023-08-04T19:22:45.499127Z,response: ,done: true,context: [1, 2, 3],total_duration: 10706818083,load_duration: 6338219291,prompt_eval_count: 26,prompt_eval_duration: 130079000,eval_count: 259,eval_duration: 4232710000 } 请求非流式 请求 当关闭流式传输时可以在一次回复中接收响应。 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: llama3.2,prompt: 天空为什么是蓝色的,stream: false } 响应 如果将 stream 设置为 false则响应将是一个单一的 JSON 对象 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2023-08-04T19:22:45.499127Z,response: 天空是蓝色的因为它就是天空的颜色。,done: true,context: [1, 2, 3],total_duration: 5043500667,load_duration: 5025959,prompt_eval_count: 26,prompt_eval_duration: 325953000,eval_count: 290,eval_duration: 4709213000 } 请求带后缀 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: codellama:code,prompt: def compute_gcd(a, b):,suffix: return result,options: {temperature: 0},stream: false } 响应 JSON复制 {model: codellama:code,created_at: 2024-07-22T20:47:51.147561Z,response: \n if a 0:\n return b\n else:\n return compute_gcd(b % a, a)\n\ndef compute_lcm(a, b):\n result (a * b) / compute_gcd(a, b)\n,done: true,done_reason: stop,context: [...],total_duration: 1162761250,load_duration: 6683708,prompt_eval_count: 17,prompt_eval_duration: 201222000,eval_count: 63,eval_duration: 953997000 } 请求结构化输出 请求 Shell复制 curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -H Content-Type: application/json -d {model: llama3.1:8b,prompt: Ollama 22 岁正忙着拯救世界。请以 JSON 格式回复,stream: false,format: {type: object,properties: {age: {type: integer},available: {type: boolean}},required: [age,available]} } 响应 JSON复制 {model: llama3.1:8b,created_at: 2024-12-06T00:48:09.983619Z,response: {\n \age\: 22,\n \available\: true\n},done: true,done_reason: stop,context: [1, 2, 3],total_duration: 1075509083,load_duration: 567678166,prompt_eval_count: 28,prompt_eval_duration: 236000000,eval_count: 16,eval_duration: 269000000 } 请求JSON 模式 [!重要] 当 format 设置为 json 时输出将始终是一个格式良好的 JSON 对象。同样重要的是还要指示模型以 JSON 格式回复。 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: llama3.2,prompt: 一天中不同时间天空的颜色是什么请以 JSON 格式回复,format: json,stream: false } 响应 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2023-11-09T21:07:55.186497Z,response: {\n\morning\: {\n\color\: \blue\\n},\n\noon\: {\n\color\: \blue-gray\\n},\n\afternoon\: {\n\color\: \warm gray\\n},\n\evening\: {\n\color\: \orange\\n}\n}\n,done: true,context: [1, 2, 3],total_duration: 4648158584,load_duration: 4071084,prompt_eval_count: 36,prompt_eval_duration: 439038000,eval_count: 180,eval_duration: 4196918000 } response 的值将是一个包含类似以下 JSON 的字符串 JSON复制 {morning: {color: blue},noon: {color: blue-gray},afternoon: {color: warm gray},evening: {color: orange} } 请求带图像 要向多模态模型如 llava 或 bakllava提交图像请提供基础64编码的 images 列表 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: llava,prompt:图片里有什么,stream: false,images: [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] } 响应 JSON复制 {model: llava,created_at: 2023-11-03T15:36:02.583064Z,response: 一个可爱的卡通角色看起来既可爱又快乐。,done: true,context: [1, 2, 3],total_duration: 2938432250,load_duration: 2559292,prompt_eval_count: 1,prompt_eval_duration: 2195557000,eval_count: 44,eval_duration: 736432000 } 请求原始模式 在某些情况下您可能希望绕过模板系统并提供完整的提示。在这种情况下您可以使用 raw 参数来禁用模板化。请注意原始模式不会返回上下文。 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: mistral,prompt: [INST] 为什么天空是蓝色的 [/INST],raw: true,stream: false } 请求可重复输出 为了获得可重复的输出请将 seed 设置为一个数字 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: mistral,prompt: 为什么天空是蓝色的,options: {seed: 123} } 响应 JSON复制 {model: mistral,created_at: 2023-11-03T15:36:02.583064Z,response: 天空看起来是蓝色的这是由于一种称为瑞利散射的现象。,done: true,total_duration: 8493852375,load_duration: 6589624375,prompt_eval_count: 14,prompt_eval_duration: 119039000,eval_count: 110,eval_duration: 1779061000 } 生成请求带选项 如果您希望在运行时而不是在 Modelfile 中为模型设置自定义选项可以使用 options 参数。此示例设置了所有可用选项但您可以单独设置其中任何一个并省略您不想覆盖的选项。 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: llama3.2,prompt: 为什么天空是蓝色的,stream: false,options: {num_keep: 5,seed: 42,num_predict: 100,top_k: 20,top_p: 0.9,min_p: 0.0,typical_p: 0.7,repeat_last_n: 33,temperature: 0.8,repeat_penalty: 1.2,presence_penalty: 1.5,frequency_penalty: 1.0,mirostat: 1,mirostat_tau: 0.8,mirostat_eta: 0.6,penalize_newline: true,stop: [\n, user:],numa: false,num_ctx: 1024,num_batch: 2,num_gpu: 1,main_gpu: 0,low_vram: false,vocab_only: false,use_mmap: true,use_mlock: false,num_thread: 8} } 响应 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2023-08-04T19:22:45.499127Z,response: 天空是蓝色的因为它就是天空的颜色。,done: true,context: [1, 2, 3],total_duration: 4935886791,load_duration: 534986708,prompt_eval_count: 26,prompt_eval_duration: 107345000,eval_count: 237,eval_duration: 4289432000 } 加载模型 如果提供空提示则模型将被加载到内存中。 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: llama3.2 } 响应 返回一个单一的 JSON 对象 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2023-12-18T19:52:07.071755Z,response: ,done: true } 卸载模型 如果提供空提示并且 keep_alive 参数设置为 0则模型将从内存中卸载。 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: llama3.2,keep_alive: 0 } 响应 返回一个单一的 JSON 对象 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2024-09-12T03:54:03.516566Z,response: ,done: true,done_reason: unload } 生成聊天完成 POST /api/chat 使用提供的模型生成聊天中的下一条消息。这是一个流式接口因此会有一系列响应。可以使用 stream: false 禁用流式传输。最终的响应对象将包括统计信息和请求的其他数据。 参数 model: 必需模型名称 messages: 聊天的消息可用于保持聊天记忆 tools: 如果模型支持可以使用的工具列表 message 对象具有以下字段 role: 消息的角色可以是 system、user、assistant 或 tool content: 消息的内容 images可选要包含在消息中的图像列表适用于多模态模型如 llava tool_calls可选模型想要使用的工具列表 高级参数可选 format: 返回响应的格式。格式可以是 json 或 JSON 模式。 options: 文档中列出的 Modelfile 的其他模型参数例如 temperature stream: 如果为 false则响应将作为单个响应对象返回而不是一系列对象 keep_alive: 控制模型在请求后保留在内存中的时间默认值5m 结构化输出 通过在 format 参数中提供 JSON 模式来支持结构化输出。模型将生成符合该模式的响应。请参阅下面的 聊天请求结构化输出 示例。 示例 聊天请求流式 请求 发送带有流式响应的聊天消息。 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/chat -d {model: llama3.2,messages: [{role: user,content: 为什么天空是蓝色的}] } 响应 返回一系列 JSON 对象 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2023-08-04T08:52:19.385406455-07:00,message: {role: assistant,content: The,images: null},done: false } 最终响应 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2023-08-04T19:22:45.499127Z,done: true,total_duration: 4883583458,load_duration: 1334875,prompt_eval_count: 26,prompt_eval_duration: 342546000,eval_count: 282,eval_duration: 4535599000 } 聊天请求非流式 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/chat -d {model: llama3.2,messages: [{role: user,content: 为什么天空是蓝色的}],stream: false } 响应 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2023-12-12T14:13:43.416799Z,message: {role: assistant,content: 你好今天过得怎么样},done: true,total_duration: 5191566416,load_duration: 2154458,prompt_eval_count: 26,prompt_eval_duration: 383809000,eval_count: 298,eval_duration: 4799921000 } 聊天请求结构化输出 请求 Shell复制 curl -X POST http://localhost:11434/api/chat -H Content-Type: application/json -d {model: llama3.1,messages: [{role: user, content: Ollama 22 岁正忙着拯救世界。返回一个包含年龄和可用性的 JSON 对象}],stream: false,format: {type: object,properties: {age: {type: integer},available: {type: boolean}},required: [age,available]},options: {temperature: 0} } 响应 JSON复制 {model: llama3.1,created_at: 2024-12-06T00:46:58.265747Z,message: { role: assistant, content: {\age\: 22, \available\: false} },done_reason: stop,done: true,total_duration: 2254970291,load_duration: 574751416,prompt_eval_count: 34,prompt_eval_duration: 1502000000,eval_count: 12,eval_duration: 175000000 } 聊天请求带历史记录 发送带有对话历史记录的聊天消息。您可以使用相同的方法使用多轮提示或链式思考提示来开始对话。 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/chat -d {model: llama3.2,messages: [{role: user,content: 为什么天空是蓝色的},{role: assistant,content: 由于瑞利散射。},{role: user,content: 这与米氏散射有什么不同}] } 响应 返回一系列 JSON 对象 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2023-08-04T08:52:19.385406455-07:00,message: {role: assistant,content: The},done: false } 最终响应 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2023-08-04T19:22:45.499127Z,done: true,total_duration: 8113331500,load_duration: 6396458,prompt_eval_count: 61,prompt_eval_duration: 398801000,eval_count: 468,eval_duration: 7701267000 } 聊天请求带图像 请求 发送带有图像的聊天消息。图像应作为数组提供其中单个图像以 Base64 编码。 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/chat -d {model: llava,messages: [{role: user,content: 图片里有什么,images: [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] } ] } ##### 响应json {model: llava,created_at: 2023-12-13T22:42:50.203334Z,message: {role: assistant,content: 图片中是一个可爱的卡通小猪表情愤怒。它穿着一件印有爱心的衬衫正在空中挥舞。这个场景看起来像是一个绘画或素描项目的一部分。,images: null},done: true,total_duration: 1668506709,load_duration: 1986209,prompt_eval_count: 26,prompt_eval_duration: 359682000,eval_count: 83,eval_duration: 1303285000 } 聊天请求可重复输出 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/chat -d {model: llama3.2,messages: [{role: user,content: 你好}],options: {seed: 101,temperature: 0} } 响应 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2023-12-12T14:13:43.416799Z,message: {role: assistant,content: 你好今天过得怎么样},done: true,total_duration: 5191566416,load_duration: 2154458,prompt_eval_count: 26,prompt_eval_duration: 383809000,eval_count: 298,eval_duration: 4799921000 } 聊天请求带工具 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/chat -d {model: llama3.2,messages: [{role: user,content: 今天巴黎的天气如何}],stream: false,tools: [{type: function,function: {name: get_current_weather,description: 获取某个位置的当前天气,parameters: {type: object,properties: {location: {type: string,description: 要获取天气的位置例如旧金山加利福尼亚州},format: {type: string,description: 返回天气的格式例如 摄氏度 或 华氏度,enum: [摄氏度, 华氏度]}},required: [location, format]}}}] } 响应 JSON复制 {model: llama3.2,created_at: 2024-07-22T20:33:28.123648Z,message: {role: assistant,content: ,tool_calls: [{function: {name: get_current_weather,arguments: {format: 摄氏度,location: 巴黎法国}}}]},done_reason: stop,done: true,total_duration: 885095291,load_duration: 3753500,prompt_eval_count: 122,prompt_eval_duration: 328493000,eval_count: 33,eval_duration: 552222000 } 加载模型 如果消息数组为空则模型将被加载到内存中。 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/chat -d {model: llama3.2,messages: [] } 响应 JSON复制 {model: llama3.2,created_at:2024-09-12T21:17:29.110811Z,message: {role: assistant,content: },done_reason: load,done: true } 卸载模型 如果消息数组为空并且 keep_alive 参数设置为 0则模型将从内存中卸载。 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/chat -d {model: llama3.2,messages: [],keep_alive: 0 } 响应 返回一个单一的 JSON 对象 JSON复制 {model: llama3.2,created_at:2024-09-12T21:33:17.547535Z,message: {role: assistant,content: },done_reason: unload,done: true } 创建模型 POST /api/create 从以下内容创建模型 另一个模型 一个 safetensors 目录或 一个 GGUF 文件。 如果您是从 safetensors 目录或 GGUF 文件创建模型则必须 [创建一个 blob](#创建一个 blob) 用于每个文件然后在 files 字段中使用与每个 blob 相关联的文件名和 SHA256 摘要。 参数 model: 要创建的模型名称 from: 可选要从中创建新模型的现有模型名称 files: 可选一个字典包含文件名到 blob 摘要的 SHA256 摘要用于创建模型 adapters: 可选一个字典包含文件名到 blob 摘要的 SHA256 摘要用于 LORA 适配器 template: 可选模型的提示模板 license: 可选包含模型许可证或许可证列表的字符串 system: 可选模型的系统提示字符串 parameters: 可选模型的参数字典请参阅 Modelfile 以获取参数列表 messages: 可选用于创建对话的消息对象列表 stream: 可选如果为 false则响应将作为单个响应对象返回而不是一系列对象 quantize可选量化一个非量化例如 float16模型 量化类型 类型推荐q2_Kq3_K_Lq3_K_Mq3_K_Sq4_0q4_1q4_K_M*q4_K_Sq5_0q5_1q5_K_Mq5_K_Sq6_Kq8_0* 示例 创建新模型 从现有模型创建一个新模型。 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/create -d {model: mario,from: llama3.2,system: 你是超级马里奥中的马里奥。 } 响应 返回一系列 JSON 对象 JSON复制 {status:reading model metadata} {status:creating system layer} {status:using already created layer sha256:22f7f8ef5f4c791c1b03d7eb414399294764d7cc82c7e94aa81a1feb80a983a2} {status:using already created layer sha256:8c17c2ebb0ea011be9981cc3922db8ca8fa61e828c5d3f44cb6ae342bf80460b} {status:using already created layer sha256:7c23fb36d80141c4ab8cdbb61ee4790102ebd2bf7aeff414453177d4f2110e5d} {status:using already created layer sha256:2e0493f67d0c8c9c68a8aeacdf6a38a2151cb3c4c1d42accf296e19810527988} {status:using already created layer sha256:2759286baa875dc22de5394b4a925701b1896a7e3f8e53275c36f75a877a82c9} {status:writing layer sha256:df30045fe90f0d750db82a058109cecd6d4de9c90a3d75b19c09e5f64580bb42} {status:writing layer sha256:f18a68eb09bf925bb1b669490407c1b1251c5db98dc4d3d81f3088498ea55690} {status:writing manifest} {status:success} 量化模型 量化一个非量化模型。 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/create -d {model: llama3.1:quantized,from: llama3.1:8b-instruct-fp16,quantize: q4_K_M } 响应 返回一系列 JSON 对象 JSON复制 {status:quantizing F16 model to Q4_K_M} {status:creating new layer sha256:667b0c1932bc6ffc593ed1d03f895bf2dc8dc6df21db3042284a6f4416b06a29} {status:using existing layer sha256:11ce4ee3e170f6adebac9a991c22e22ab3f8530e154ee669954c4bc73061c258} {status:using existing layer sha256:0ba8f0e314b4264dfd19df045cde9d4c394a52474bf92ed6a3de22a4ca31a177} {status:using existing layer sha256:56bb8bd477a519ffa694fc449c2413c6f0e1d3b1c88fa7e3c9d88d3ae49d4dcb} {status:creating new layer sha256:455f34728c9b5dd3376378bfb809ee166c145b0b4c1f1a6feca069055066ef9a} {status:writing manifest} {status:success} 从 GGUF 创建模型 从 GGUF 文件创建模型。files 参数应填写您希望使用的 GGUF 文件的文件名和 SHA256 摘要。在调用此 API 之前请使用 [/api/blobs/:digest](#推送一个 blob) 将 GGUF 文件推送到服务器。 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/create -d {model: my-gguf-model,files: {test.gguf: sha256:432f310a77f4650a88d0fd59ecdd7cebed8d684bafea53cbff0473542964f0c3} } 响应 返回一系列 JSON 对象 JSON复制 {status:parsing GGUF} {status:using existing layer sha256:432f310a77f4650a88d0fd59ecdd7cebed8d684bafea53cbff0473542964f0c3} {status:writing manifest} {status:success} 从 Safetensors 目录创建模型 files 参数应包含一个字典其中包含 safetensors 模型的文件包括文件名和每个文件的 SHA256 摘要。在调用此 API 之前请使用 [/api/blobs/:digest](#推送一个 blob) 将每个文件推送到服务器。文件将保留在缓存中直到 Ollama 服务器重新启动。 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/create -d {model: fred,files: {config.json: sha256:dd3443e529fb2290423a0c65c2d633e67b419d273f170259e27297219828e389,generation_config.json: sha256:88effbb63300dbbc7390143fbbdd9d9fa50587b37e8bfd16c8c90d4970a74a36,special_tokens_map.json: sha256:b7455f0e8f00539108837bfa586c4fbf424e31f8717819a6798be74bef813d05,tokenizer.json: sha256:bbc1904d35169c542dffbe1f7589a5994ec7426d9e5b609d07bab876f32e97ab,tokenizer_config.json: sha256:24e8a6dc2547164b7002e3125f10b415105644fcf02bf9ad8b674c87b1eaaed6,model.safetensors: sha256:1ff795ff6a07e6a68085d206fb84417da2f083f68391c2843cd2b8ac6df8538f} } 响应 返回一系列 JSON 对象 Shell复制 {status:converting model} {status:creating new layer sha256:05ca5b813af4a53d2c2922933936e398958855c44ee534858fcfd830940618b6} {status:using autodetected template llama3-instruct} {status:using existing layer sha256:56bb8bd477a519ffa694fc449c2413c6f0e1d3b1c88fa7e3c9d88d3ae49d4dcb} {status:writing manifest} {status:success} 检查 Blob 是否存在 Shell复制 HEAD /api/blobs/:digest 确保用于创建模型的文件 blob二进制大对象存在于服务器上。这会检查您的 Ollama 服务器而不是 ollama.com。 查询参数 digest: blob 的 SHA256 摘要 示例 请求 Shell复制 curl -I http://localhost:11434/api/blobs/sha256:29fdb92e57cf0827ded04ae6461b5931d01fa595843f55d36f5b275a52087dd2 响应 如果 blob 存在则返回 200 OK如果不存在则返回 404 Not Found。 推送一个 Blob POST /api/blobs/:digest 将文件推送到 Ollama 服务器以创建一个 blob二进制大对象。 查询参数 digest: 文件的预期 SHA256 摘要 示例 请求 Shell复制 curl -T model.gguf -X POST http://localhost:11434/api/blobs/sha256:29fdb92e57cf0827ded04ae6461b5931d01fa595843f55d36f5b275a52087dd2 响应 如果 blob 成功创建则返回 201 Created如果使用的摘要不正确则返回 400 Bad Request。 列出本地模型 GET /api/tags 列出本地可用的模型。 示例 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/tags 响应 返回一个单一的 JSON 对象。 JSON复制 {models: [{name: codellama:13b,modified_at: 2023-11-04T14:56:49.277302595-07:00,size: 7365960935,digest: 9f438cb9cd581fc025612d27f7c1a6669ff83a8bb0ed86c94fcf4c5440555697,details: {format: gguf,family: llama,families: null,parameter_size: 13B,quantization_level: Q4_0}},{name: llama3:latest,modified_at: 2023-12-07T09:32:18.757212583-08:00,size: 3825819519,digest: fe938a131f40e6f6d40083c9f0f430a515233eb2edaa6d72eb85c50d64f2300e,details: {format: gguf,family: llama,families: null,parameter_size: 7B,quantization_level: Q4_0}}] } 显示模型信息 POST /api/show 显示模型的信息包括详细信息、modelfile、模板、参数、许可证、系统提示等。 参数 model: 要显示的模型名称 verbose: 可选如果设置为 true则返回详细的响应字段数据 示例 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/show -d {model: llama3.2 } 响应 JSON复制 {modelfile: # Modelfile generated by \ollama show\\n# To build a new Modelfile based on this one, replace the FROM line with:\n# FROM llava:latest\n\nFROM /Users/matt/.ollama/models/blobs/sha256:200765e1283640ffbd013184bf496e261032fa75b99498a9613be4e94d63ad52\nTEMPLATE \\\{{ .System }}\nUSER: {{ .Prompt }}\nASSISTANT: \\\\nPARAMETER num_ctx 4096\nPARAMETER stop \\u003c/s\u003e\\nPARAMETER stop \USER:\\nPARAMETER stop \ASSISTANT:\,parameters: num_keep 24\nstop \|start_header_id|\\nstop \|end_header_id|\\nstop \|eot_id|\,template: {{ if .System }}|start_header_id|system|end_header_id|\n\n{{ .System }}|eot_id|{{ end }}{{ if .Prompt }}|start_header_id|user|end_header_id|\n\n{{ .Prompt }}|eot_id|{{ end }}|start_header_id|assistant|end_header_id|\n\n{{ .Response }}|eot_id|,details: {parent_model: ,format: gguf,family: llama,families: [llama],parameter_size: 8.0B,quantization_level: Q4_0},model_info: {general.architecture: llama,general.file_type: 2,general.parameter_count: 8030261248,general.quantization_version: 2,llama.attention.head_count: 32,llama.attention.head_count_kv: 8,llama.attention.layer_norm_rms_epsilon: 0.00001,llama.block_count: 32,llama.context_length: 8192,llama.embedding_length: 4096,llama.feed_forward_length: 14336,llama.rope.dimension_count: 128,llama.rope.freq_base: 500000,llama.vocab_size: 128256,tokenizer.ggml.bos_token_id: 128000,tokenizer.ggml.eos_token_id: 128009,tokenizer.ggml.merges: [], // 如果 verbosetrue则填充tokenizer.ggml.model: gpt2,tokenizer.ggml.pre: llama-bpe,tokenizer.ggml.token_type: [], // 如果 verbosetrue则填充tokenizer.ggml.tokens: [] // 如果 verbosetrue则填充} } 复制模型 POST /api/copy 复制模型。从现有模型创建一个具有另一个名称的模型。 示例 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/copy -d {source: llama3.2,destination: llama3-backup } 响应 如果成功则返回 200 OK如果源模型不存在则返回 404 Not Found。 删除模型 DELETE /api/delete 删除模型及其数据。 参数 model: 要删除的模型名称 示例 请求 Shell复制 curl -X DELETE http://localhost:11434/api/delete -d {model: llama3:13b } 响应 如果成功则返回 200 OK如果要删除的模型不存在则返回 404 Not Found。 拉取模型 POST /api/pull 从 ollama 库下载模型。取消的拉取操作将从上次中断的地方继续多次调用将共享相同的下载进度。 参数 model: 要拉取的模型名称 insecure: 可选允许与库的不安全连接。仅在开发期间从您自己的库拉取时使用此选项。 stream: 可选如果为 false则响应将作为单个响应对象返回而不是一系列对象 示例 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/pull -d {model: llama3.2 } 响应 如果未指定 stream或者设置为 true则返回一系列 JSON 对象 第一个对象是清单 JSON复制 {status: pulling manifest } 然后是一系列下载响应。在任何下载完成之前completed 键可能不会包含。要下载的文件数量取决于清单中指定的层数。 JSON复制 {status: downloading digestname,digest: digestname,total: 2142590208,completed: 241970 } 所有文件下载完成后最终响应为 JSON复制 {status: verifying sha256 digest } {status: writing manifest } {status: removing any unused layers } {status: success } 如果 stream 设置为 false则响应是一个单一的 JSON 对象 JSON复制 {status: success } 推送模型 POST /api/push 将模型上传到模型库。需要在 ollama.ai 上注册并添加公钥。 参数 model: 要推送的模型名称格式为 namespace/model:tag insecure: 可选允许与库的不安全连接。仅在开发期间向您的库推送时使用此选项。 stream: 可选如果为 false则响应将作为单个响应对象返回而不是一系列对象 示例 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/push -d {model: mattw/pygmalion:latest } 响应 如果未指定 stream或者设置为 true则返回一系列 JSON 对象 JSON复制 { status: retrieving manifest } 然后是 JSON复制 {status: starting upload,digest: sha256:bc07c81de745696fdf5afca05e065818a8149fb0c77266fb584d9b2cba3711ab,total: 1928429856 } 然后是一系列上传响应 JSON复制 {status: starting upload,digest: sha256:bc07c81de745696fdf5afca05e065818a8149fb0c77266fb584d9b2cba3711ab,total: 1928429856 } 最后当上传完成时 JSON复制 {status:pushing manifest} {status:success} 如果 stream 设置为 false则响应是一个单一的 JSON 对象 JSON复制 { status: success } 生成嵌入 POST /api/embed 从模型生成嵌入。 参数 model: 用于生成嵌入的模型名称 input: 要生成嵌入的文本或文本列表 高级参数 truncate: 将每个输入的末尾截断以适应上下文长度。如果设置为 false 并且上下文长度超出则返回错误。默认值为 true options: 文档中列出的 Modelfile 的其他模型参数例如 temperature keep_alive: 控制模型在请求后保留在内存中的时间默认值5m 示例 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/embed -d {model: all-minilm,input: 天空为什么是蓝色的 } 响应 JSON复制 {model: all-minilm,embeddings: [[0.010071029, -0.0017594862, 0.05007221, 0.04692972, 0.054916814,0.008599704, 0.105441414, -0.025878139, 0.12958129, 0.031952348]],total_duration: 14143917,load_duration: 1019500,prompt_eval_count: 8 } 请求多个输入 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/embed -d {model: all-minilm,input: [天空为什么是蓝色的, 草地为什么是绿色的] } 响应 JSON复制 {model: all-minilm,embeddings: [[0.010071029, -0.0017594862, 0.05007221, 0.04692972, 0.054916814,0.008599704, 0.105441414, -0.025878139, 0.12958129, 0.031952348],[-0.0098027075, 0.06042469, 0.025257962, -0.006364387, 0.07272725,0.017194884, 0.09032035, -0.051705178, 0.09951512, 0.09072481]] } 列出运行中的模型 GET /api/ps 列出当前加载到内存中的模型。 示例 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/ps 响应 返回一个单一的 JSON 对象。 JSON复制 {models: [{name: mistral:latest,model: mistral:latest,size: 5137025024,digest: 2ae6f6dd7a3dd734790bbbf58b8909a606e0e7e97e94b7604e0aa7ae4490e6d8,details: {parent_model: ,format: gguf,family: llama,families: [llama],parameter_size: 7.2B,quantization_level: Q4_0},expires_at: 2024-06-04T14:38:31.83753-07:00,size_vram: 5137025024}] } 生成嵌入 注意此接口已被 /api/embed 替代 POST /api/embeddings 从模型生成嵌入。 参数 model: 用于生成嵌入的模型名称 prompt: 要生成嵌入的文本 高级参数 options: 文档中列出的 Modelfile 的其他模型参数例如 temperature keep_alive: 控制模型在请求后保留在内存中的时间默认值5m 示例 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/embeddings -d {model: all-minilm,prompt: 这是一篇关于骆驼的文章…… } 响应 JSON复制 {embedding: [0.5670403838157654, 0.009260174818336964, 0.23178744316101074, -0.2916173040866852, -0.8924556970596313,0.8785552978515625, -0.34576427936553955, 0.5742510557174683, -0.04222835972905159, -0.137906014919281] } 版本 GET /api/version 检索 Ollama 版本 示例 请求 Shell复制 curl http://localhost:11434/api/version 响应 JSON复制 {version: 0.5.1 }