更新 README.md 為中文版本

- 改為簡單易懂的中文說明
- 加入詳細的使用教學
- 增加常見問題解答
- 提供範例程式碼
- 加入 emoji 讓內容更生動
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README.md
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# Llama API Client
# Llama AI 對話程式
A Python client for connecting to Llama AI models through OpenAI-compatible API endpoints.
一個簡單易用的 Python 程式,用於連接和使用 Llama AI 模型進行對話。
## Features
## 🌟 主要功能
- 🌐 Support for both internal network and external API endpoints
- 🤖 Multiple model support (GPT-OSS-120B, DeepSeek-R1-671B, Qwen3-Embedding-8B)
- 💬 Interactive chat interface with conversation history
- 🔄 Automatic endpoint testing and failover
- 🧹 Automatic response cleaning (removes thinking tags and special markers)
- 📝 Full conversation context management
- **支援內網和外網連接** - 自動偵測可用的 API 端點
- 💬 **互動式對話介面** - 像聊天一樣與 AI 對話
- 🤖 **多模型支援** - GPT-OSS、DeepSeek、Qwen 等多種模型
- 🔄 **自動重試機制** - 連接失敗時自動切換端點
- 🧹 **智慧清理回應** - 自動移除 AI 思考過程的標記
- 📝 **對話歷史管理** - 保持上下文連貫的對話
## Quick Start
## 🚀 快速開始
### Installation
### 1. 安裝需求
確保你的電腦已安裝 Python 3.7 或更新版本。
```bash
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/llama-api-client.git
cd llama-api-client
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# 安裝必要套件
pip install openai
```
### Basic Usage
### 2. 下載程式
```bash
# 複製專案
git clone https://gitea.theaken.com/aken1023/pj_llama.git
cd pj_llama
# 或直接下載 ZIP 檔案解壓縮
```
### 3. 執行對話程式
```bash
# 執行主程式(自動選擇最佳連接)
python llama_full_api.py
# 或執行內網專用版本
python llama_chat.py
```
## 📖 使用說明
### 基本對話
執行程式後,會出現以下畫面:
```
============================================================
Llama API 完整對話程式
時間: 2025-09-19 16:00:00
============================================================
[內網端點測試]
測試 內網端點 1 (21180)... [OK]
測試 內網端點 2 (21181)... [OK]
測試 內網端點 3 (21182)... [OK]
找到 3 個可用端點,請選擇 (預設: 1):
```
選擇端點後即可開始對話:
```
你: 你好
AI: 你好!有什麼我可以幫助你的嗎?
你: 1+1等於多少
AI: 1+1等於2。
```
### 對話指令
在對話中可以使用以下指令:
| 指令 | 功能 |
|-----|------|
| `exit``quit` | 結束對話 |
| `clear` | 清空對話歷史,開始新對話 |
| `model` | 切換使用的 AI 模型 |
## 🔧 程式檔案說明
| 檔案名稱 | 用途說明 |
|---------|---------|
| `llama_full_api.py` | **主程式** - 完整功能版本,支援所有端點 |
| `llama_chat.py` | 內網專用對話程式 |
| `quick_test.py` | 快速測試連接是否正常 |
| `local_api_test.py` | 測試所有端點的工具 |
## 🌐 可用的 API 端點
### 內網端點(公司/學校內部網路)
| 端點 | 地址 | 狀態 |
|-----|------|------|
| 端點 1 | `http://192.168.0.6:21180/v1` | ✅ 正常 |
| 端點 2 | `http://192.168.0.6:21181/v1` | ✅ 正常 |
| 端點 3 | `http://192.168.0.6:21182/v1` | ✅ 正常 |
### 外網端點(需要網路連接)
| 端點 | 地址 | 狀態 |
|-----|------|------|
| 通用端點 | `https://llama.theaken.com/v1` | 📡 需測試 |
## 🤖 支援的 AI 模型
1. **GPT-OSS-120B** - 開源 GPT 模型1200 億參數
2. **DeepSeek-R1-671B** - DeepSeek 推理模型6710 億參數
3. **Qwen3-Embedding-8B** - 通義千問嵌入模型80 億參數
## ❓ 常見問題
### 問題:程式顯示「無法連接」
**解決方法:**
1. 檢查網路連接是否正常
2. 如果在公司/學校,確認是否在內網環境
3. 嘗試執行 `python quick_test.py` 測試連接
### 問題AI 回應包含奇怪的標記
**說明:**
有時 AI 回應會包含 `<think>``<|channel|>` 等標記,這是 AI 的思考過程,程式會自動清理這些內容。
### 問題:對話不連貫
**解決方法:**
使用 `clear` 指令清空對話歷史,開始新的對話。
## 📝 簡單範例程式碼
如果你想在自己的程式中使用,可以參考以下程式碼:
```python
from openai import OpenAI
# Configure API
API_KEY = "paVrIT+XU1NhwCAOb0X4aYi75QKogK5YNMGvQF1dCyo="
BASE_URL = "http://192.168.0.6:21180/v1"
# Create client
client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)
# Send request
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-oss-120b",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
temperature=0.7,
max_tokens=200
# 設定連接
client = OpenAI(
api_key="paVrIT+XU1NhwCAOb0X4aYi75QKogK5YNMGvQF1dCyo=",
base_url="http://192.168.0.6:21180/v1"
)
# 發送訊息
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-oss-120b",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好"}
]
)
# 顯示回應
print(response.choices[0].message.content)
```
### Run Interactive Chat
## 🛠️ 進階設定
```bash
# Full-featured chat with all endpoints
python llama_full_api.py
### 修改 API 金鑰
# Internal network only
python llama_chat.py
如果需要使用不同的 API 金鑰,編輯程式中的:
# Quick test
python quick_test.py
```
## Available Endpoints
### Internal Network (Tested & Working ✅)
| Endpoint | URL | Status |
|----------|-----|--------|
| Internal 1 | `http://192.168.0.6:21180/v1` | ✅ Working |
| Internal 2 | `http://192.168.0.6:21181/v1` | ✅ Working |
| Internal 3 | `http://192.168.0.6:21182/v1` | ✅ Working |
| Internal 4 | `http://192.168.0.6:21183/v1` | ❌ Error 500 |
### External Network
| Endpoint | URL | Status |
|----------|-----|--------|
| GPT-OSS | `https://llama.theaken.com/v1/gpt-oss-120b` | 🔄 Pending |
| DeepSeek | `https://llama.theaken.com/v1/deepseek-r1-671b` | 🔄 Pending |
| General | `https://llama.theaken.com/v1` | 🔄 Pending |
## Project Structure
```
llama-api-client/
├── README.md # This file
├── requirements.txt # Python dependencies
├── 操作指南.md # Chinese operation guide
├── llama_full_api.py # Full-featured chat client
├── llama_chat.py # Internal network chat client
├── local_api_test.py # Endpoint testing tool
├── quick_test.py # Quick connection test
├── test_all_models.py # Model testing script
└── demo_chat.py # Demo chat with fallback
```
## Chat Commands
During chat sessions, you can use these commands:
- `exit` or `quit` - End the conversation
- `clear` - Clear conversation history
- `model` - Switch between available models
## Configuration
### API Key
```python
API_KEY = "paVrIT+XU1NhwCAOb0X4aYi75QKogK5YNMGvQF1dCyo="
API_KEY = "你的新金鑰"
```
### Available Models
- `gpt-oss-120b` - GPT Open Source 120B parameters
- `deepseek-r1-671b` - DeepSeek R1 671B parameters
- `qwen3-embedding-8b` - Qwen3 Embedding 8B parameters
### 新增端點
## Troubleshooting
`llama_full_api.py` 中的 `ENDPOINTS` 加入新端點:
### Issue: 502 Bad Gateway
**Cause**: External API server is offline
**Solution**: Use internal network endpoints
### Issue: Connection Error
**Cause**: Not on internal network or incorrect IP
**Solution**:
1. Verify network connectivity: `ping 192.168.0.6`
2. Check firewall settings
3. Ensure you're on the same network
### Issue: Encoding Error
**Cause**: Windows terminal encoding issues
**Solution**: Use English for conversations or modify terminal encoding
### Issue: Response Contains Special Markers
**Description**: Responses may contain `<think>`, `<|channel|>` tags
**Solution**: The client automatically removes these markers
## Response Cleaning
The client automatically removes these special markers from AI responses:
- `<think>...</think>` - Thinking process
- `<|channel|>...<|message|>` - Channel markers
- `<|end|>`, `<|start|>` - End/start markers
## Requirements
- Python 3.7+
- openai>=1.0.0
- requests (optional, for direct API calls)
## Development
### Testing Connection
```python
python -c "from openai import OpenAI; client = OpenAI(api_key='YOUR_KEY', base_url='YOUR_URL'); print(client.chat.completions.create(model='gpt-oss-120b', messages=[{'role': 'user', 'content': 'test'}], max_tokens=5).choices[0].message.content)"
"內網": [
{
"name": "新端點",
"url": "http://新的地址/v1",
"models": ["gpt-oss-120b"]
}
]
```
### Adding New Endpoints
Edit `ENDPOINTS` dictionary in `llama_full_api.py`:
```python
ENDPOINTS = {
"internal": [
{
"name": "New Endpoint",
"url": "http://new-endpoint/v1",
"models": ["gpt-oss-120b"]
}
]
}
```
## 📄 授權條款
## License
本專案採用 MIT 授權條款,可自由使用、修改和分發。
MIT License - See LICENSE file for details
## 🤝 問題回報
## Contributing
如果遇到問題或有建議,歡迎在 Gitea 上開 Issue
https://gitea.theaken.com/aken1023/pj_llama/issues
1. Fork the repository
2. Create your feature branch (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
3. Commit your changes (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
4. Push to the branch (`git push origin feature/amazing-feature`)
5. Open a Pull Request
## 📊 測試狀態
## Support
For issues or questions:
1. Check the [操作指南.md](操作指南.md) for detailed Chinese documentation
2. Open an issue on GitHub
3. Contact the API administrator for server-related issues
## Acknowledgments
- Built with OpenAI Python SDK
- Compatible with OpenAI API format
- Supports multiple Llama model variants
最後測試時間2025-09-19
- ✅ 內網端點 1-3全部正常
- ❌ 外網端點暫時無法使用502 錯誤)
---
**Last Updated**: 2025-09-19
**Version**: 1.0.0
**Status**: Internal endpoints working, external endpoints pending
**版本**: 1.0.0
**作者**: Aken
**專案網址**: https://gitea.theaken.com/aken1023/pj_llama