在“Settings”页面中,找到并点击左侧的“API Tokens”或“Access Tokens”选项卡。这个选项卡可能会根据你的账户权限和Hugging Face的界面更新而有所不同,但通常与API密钥相关。 创建并复制新的API密钥: 在API Tokens页面中,你会看到一个“Create a new API key”或类似的按钮。点击
# Hugging Face API 密钥 - model_name: Meta-Llama-3-8B-Instruct litellm_params: model: huggingface/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct api_key: hf_... general_settings: master_key: sk-1234 # 调用的密钥,也是管理员登录密码 # 如果配置 UI 界面,需数据库支持 store_model_in_db: True data...
参考:文本生成API文档请求示例Bash 复制 1curl --location 'https://qianfan.gz.baidubce.com/v2/chat/completions' \ 2--header 'Content-Type: application/json' \ 3--header 'Authorization: Bearer your-api-key' \ 4--data '{ 5 "model": "a9b9vg06_qwen_demo", 6 "messages": [ 7 {"...
密钥可以在您的 Hugging Face 帐户设置 中找到或创建输入完成后可以点击 Test API key 测试 API 密钥是否正常如需替换使用模型，可以通过更改模型端点实现。您可以访问 Hugging Face 网站，找到支持 Inference API 的任意模型端点，在对应页面点击 Deploy -> Inference API，复制 API_URL 字段的 url 地址如需配置高级...
输入https://github.com/huggingface/unity-api.git 安装完成后,将会弹出 Unity API 向导。如未弹出,可以手动导航至Window->Hugging Face API Wizard 在向导窗口输入您的 API 密钥。密钥可以在您的Hugging Face 帐户设置中找到或创建 输入完成后可以点击Test API key测试 API 密钥是否正常 ...
vllm serve NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct--dtype auto--api-key token-abc123 或者使用来自ModelScope的模型,需要设置环境变量: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 exportVLLM_USE_MODELSCOPE=True 另外一种是加载本地模型并运行 ...
client = ZhipuAI(api_key='智普清言的API_KEY') import json import requests def text2speech(message): headers = {"Authorization": "Bearer huggingface的token"} API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/espnet/kan-bayashi_ljspeech_vits" payloads = { "inputs": message } respo...
litellm_params: # no api_base set, sends request to hugging face free inference api https://api-inference.huggingface.co/models/ model: huggingface/maidalun1020/bce-embedding-base_v1 # add huggingface prefix so it routes to hugging face api_key: your_hf_token # api key for hugging face...
首先，设置自己想用的大模型，这里可以用OpenAI的大模型（当然，API要收费）：from transformers import OpenAiAgentagent = OpenAiAgent(model="text-davinci-003", api_key="<your_api_key>")也可以用BigCode或OpenAssistant等免费大模型：from huggingface_hub import loginlogin("<YOUR_TOKEN>")然后，设置...
from openai import OpenAI openai_api_key = "EMPTY" #填 EMPTY openai_api_base = "http://localhost:8989/v1" # 这里在本地 mac 上远程请求部署的推理服务,所以端口是 8989 client = OpenAI(api_key=openai_api_key, base_url=openai_api_base) 4.2. 构造一个 query messages = [ {"role": "sys...