API for Open LLMs 开源大模型的统一后端接口,与 OpenAI 的响应保持一致 api-for-open-llmgithub.com/xusenlinzy/api-for-open-llm 模型 支持多种开源大模型 ChatGLM Chinese-LLaMA-Alpaca Phoenix MOSS 环境配置 1. docker启动(推荐) 构建镜像 docker build -t llm-api:pytorch . 启动容器 docker...
OPENAI_API_BASE: 后端启动的接口地址,如: 聊天界面 cd streamlit-demo pip install -r requirements.txt streamlit run streamlit_app.py openai v1.1.0 👉 Chat Completions fromopenaiimportOpenAI client = OpenAI( api_key="EMPTY", base_url="http://192.168.20.59:7891/v1/", )# Chat completion API...
Openai style api for open large language models, using LLMs just as chatgpt! Support for LLaMA, LLaMA-2, BLOOM, Falcon, Baichuan, Qwen etc. 开源大模型的统一后端接口 - api-for-open-llm/tests/completion.py at master · luchenwei9266/api-for-open-llm
Openai style api for open large language models, using LLMs just as chatgpt! Support for LLaMA, LLaMA-2, BLOOM, Falcon, Baichuan, Qwen etc. 开源大模型的统一后端接口 - api-for-open-llm/tests/embedding.py at master · luchenwei9266/api-for-open-llm
测试好api-for-open-llm项目提供的核心接口后,我们就可以使用LangChain来调用我们部署在本地或者私有网络中的AI大模型了。以LangChain的quickstart为例,步骤如下: 首先安装Langchain包 # 安装Langchain包 pip install langchain # Use OpenAI's model APIs ...
英智LLM推理API 英智LLM推理API是一种基于人工智能大语言模型的推理API服务，它可以帮助开发者简单灵活地使用市面上的所有人工智能大语言模型，为企业定制专属的智能化解决方案。目前已支持包括Llama 3.1、Mistral Large 2、Qwen 2等在内的主流开源大模型的最新版本，同时兼容OpenAI API。平台功能 在线使用：支持在线...
from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import APIChain from langchain.chains.api import open_meteo_docs llm = OpenAI(temperature=0) chain = APIChain.from_llm_and_api_docs(llm, open_meteo_docs.OPEN_METEO_DOCS, verbose=True) chain.run('目前在德国慕尼黑的天气是多少华氏度?'...
OpenAI近期召开了开发者大会,同时也发布和开放了一些新的功能特性,比如新版本GPT-4 Turbo,支持128k上下文,知识截止更新到2023年4月,视觉能力、DALL·E3,文字转语音TTS等等全都对API开放,GPTs商店已经对Plus账户开放。 接下来将对OpenAI截止到目前的大部分开放API能力进行介绍,注意的是这里使用的账号必须是绑定了信用卡...
数据与代码链接：https://github.com/OpenBMB/ToolBench 开源模型下载链接：https://huggingface.co/ToolBench ToolLLM 框架包括如何获取高质量工具学习训练数据、模型训练代码和模型自动评测的全流程。其中，作者构建了 ToolBench 数据集，该数据集囊括 16464 个真实世界 API。目前 ToolLLM 的所有相关代码均已开源，...
因为我们 OpenAI API 进阶,所以我们后面的范例使用的 LLM 都是以Open AI 为例,后面大家可以根据自己任务的需要换成自己需要的 LLM 模型即可。 当然,在这篇文章的末尾,全部的全部代码都会被保存为一个 colab 的 ipynb 文件提供给大家来学习。 建议大家按顺序去看每个例子,因为下一个例子会用到上一个例子里面的知...