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...
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions...
Your can call the HTTP API directly with tools like cURL: curl -s -X POST \ -d '{"version": "2c1608e18606fad2812020dc541930f2d0495ce32eee50074220b87300bc16e1", "input": {"prompt": "Write a poem..."}}' \ -H "Authorization: Token $REPLICATE_API_TOKEN" \ "https://api.repli...
4、将Lambda 函数接入 AWS API Gateway 转到Lambda 函数的主屏幕并单击添加触发器 在“添加触发器”对话框中选择“API 网关”菜单项 填写API Gateway 对话框,如下所示,然后单击“添加” 成功创建 API 端点后,你可以在“配置”选项卡和“触发器”侧栏下查看 API URL 5、测试Llama2 API 使用以下 JSON 正文向你...
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...
1、Prompt 的提炼:我觉得还是要设计一个更优的适配 Llama2 的 Prompt,确保 LLM 指令响应的成功率。 2、模型推理能力:在硬件允许的情况下换成参数更多,推理能力更强的大模型。 3、网络检索的 parser:这里我是基于 bing search API 做联网检索,直接返回结果,还是有不少广告等垃圾信息,所以这些信息干扰让 这个机器...
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...
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...
response = dashscope.Generation.call( api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'), model='llama3.3-70b-instruct', messages=messages, result_format='message',# set the result to be "message" format.)ifresponse.status_code == HTTPStatus.OK:print(response)else:print('Request id: %s, Status cod...
ollama api调用python python调用call 在Python中,函数其实是一个对象: >>> f = abs >>> f.__name__ 'abs' >>> f(-) 由于f 可以被调用,所以,f 被称为可调用对象。 所有的函数都是可调用对象。 一个类实例也可以变成一个可调用对象,只需要实现一个特殊方法__call__()。