Ref:https://replicate.com/blog/run-llama-2-with-an-api
2.在“添加触发器”对话框中选择“API 网关”菜单项 3. 填写 API Gateway 对话框,如下所示,然后单击“添加” 4. 成功创建 API 端点后,您可以在“配置”选项卡和“触发器”侧栏下查看 API URL 第5 步:使用新的 LLM API 测试您的品牌 使用以下 JSON 正文向您的 API URL 发出 POST 或 GET 请求 { "in...
但这种方式有几个缺点:首先,云api要求设备始终在线,这对于部分需要在无互联网接入的情况运行的设备很不友好;其次,云api的调用需要消耗流量费,用户可能不想支付这部分费用;最后,如果几年后,项目组被关停,API接口被关闭,那么用户花大价钱购买的智能硬件将成为一块砖头。所以,我坚信,最终的用户硬件应该能...
fromhttpimportHTTPStatusimportosimportdashscopedefcall_with_messages(): messages = [{'role':'system','content':'You are a helpful assistant.'}, {'role':'user','content':'介绍一下自己'}] response = dashscope.Generation.call( api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'), model='llama3.3-70b...
和这个工作的几位作者很熟,也给他们打过不少call。不过他们的手速还是震惊到我了。当大家都在开repo占坑的时候,作者的千万数据instruction tuning就已经完成了,在LLaMA2开源当天其实就玩到了这个支持中文的model,而且中文能力正经不错。 同时,团队非常落地,没有执着于刷榜和pr,而是相继推出了非常实用的docker一键部署...
2、通过 API 使用Llama 2模型 首先进入AWS Lambda创建Lambda函数,lambda 函数将用于调用 LLM 模型的端点。 在AWS控制台搜索栏中搜索Lambda服务,然后单击Lambda服务 单击“Create Function”: 输入正确的函数名称(无论什么),选择Python 3.10作为运行时和x86_64架构。 然后点击创建函数 ...
今天PAI平台也对Llama2-7b做了支持,提供了相关的镜像可以直接部署。模型部署后,用户可以在服务详情页面通过“查看Web应用”按钮来在网页端直接和模型推理交互。让我们来体验一下吧! 部署完成后: 进入Web页面来测试一下: 此外,也支持了通过API形式直接推理,但需要前往EAS服务并将服务运行命令更新为python api/api_ser...
Apis:提供易用的api接口,训练模型、推理模型只需要简单调用几个接口即可。其中最重要的是initialize接口,用来初始化引擎,参数中配置训练参数及优化技术等。配置参数一般保存在config.json文件中。 Runtime:运行时组件,是DeepSpeed管理、执行和性能优化的核心组件。比如部署训练任务到分布式设备、数据分区、模型分区、系统优化...
llama-cli -m model.gguf -n 256 --grammar-file grammars/json.gbnf -p'Request: schedule a call at 8pm; Command:'#{"appointmentTime": "8pm", "appointmentDetails": "schedule a a call"} llama-server A lightweight,OpenAI APIcompatible, HTTP server for serving LLMs. ...
LLamaWorker 是一个基于 LLamaSharp 项目开发的可以在本地运行大模型服务,并提供与 OpenAI / Azure OpenAI 兼容的 API。同时,通过工具提示词的配置,提供函数调用 Function Call 能力,为开发者提供更多的可能。 1. 背景 在人工智能领域,大型语言模型(LLM)正在以其强大的自然语言处理能力改变游戏规则。为了满足开发者...