Ollama宣布OpenAI API完全兼容

Ollama 现已内置兼容 OpenAI Chat Completions API，让你可以在本地用 Ollama 运行更多工具和应用。

首先下载 Ollama 并拉取一个模型，比如 Llama 2 或 Mistral：

ollama pull llama2

要调用 Ollama 的 OpenAI 兼容 API 端点，使用相同的 OpenAI 格式，只需把主机名改成 http://localhost:11434：

curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "llama2",
        "messages": [
            {
                "role": "system",
                "content": "You are a helpful assistant."
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello!"
            }
        ]
    }'

OpenAI Python 库

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url = 'http://localhost:11434/v1',
    api_key='ollama', # required, but unused
)

response = client.chat.completions.create(
  model="llama2",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
    {"role": "assistant", "content": "The LA Dodgers won in 2020."},
    {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
  ]
)
print(response.choices[0].message.content)

OpenAI JavaScript 库

import OpenAI from 'openai'

const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'http://localhost:11434/v1',
  apiKey: 'ollama', // required but unused
})

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: 'llama2',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Why is the sky blue?' }],
})

console.log(completion.choices[0].message.content)

Vercel AI SDK

Vercel AI SDK 是一个用于构建对话流式应用的开源库。要开始使用，用 create-next-app 克隆示例仓库：

npx create-next-app --example https://github.com/vercel/ai/tree/main/examples/next-openai example
cd example

然后在 app/api/chat/route.ts 中进行以下两处编辑，将聊天示例更新为使用 Ollama：

const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'http://localhost:11434/v1',
  apiKey: 'ollama',
});

const response = await openai.chat.completions.create({
  model: 'llama2',
  stream: true,
  messages,
});

npm run dev

最后在浏览器中打开示例应用，访问 http://localhost:3000。

Autogen

Autogen 是微软推出的一个流行开源框架，用于构建多 Agent 应用。对于此示例，我们将使用 Code Llama 模型：

ollama pull codellama

pip install pyautogen

然后创建 Python 脚本 example.py 以在 Autogen 中使用 Ollama：

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

config_list = [
  {
    "model": "codellama",
    "base_url": "http://localhost:11434/v1",
    "api_key": "ollama",
  }
]

assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config={"config_list": config_list})

user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", code_execution_config={"work_dir": "coding", "use_docker": False})
user_proxy.initiate_chat(assistant, message="Plot a chart of NVDA and TESLA stock price change YTD.")

最后运行示例，让 assistant 自动编写绘制图表的代码：

python example.py

这是对 OpenAI API 的初步实验性支持。未来考虑的改进包括：

欢迎提交 GitHub issues！更多信息请参阅 OpenAI 兼容性文档。