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 { "inpu...
1. Chinese-LLaMA-Alpaca-2 A. 部署 a. inference_with_transformers_zh b. text generation webui_zh c. api_calls_zh d. llamacpp_zh e. privategpt_zh f. langchain_zh Tool Github 1. Chinese-LLaMA-Alpaca-2 A. 部署 注意:区分命令行中的本地地址(../llama_from_hf/)和huggingface地址(meta...
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...
Ref:https://replicate.com/blog/run-llama-2-with-an-api
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...
所以,我坚信,最终的用户硬件应该能够完全离线运行,无需额外成本或使用在线 API。(用户可以选择是否使用在线api,但离线服务是必需的) 在本文中,我将展示如何在 Raspberry Pi 上运行 LLaMA-2 GPT 模型和自动语音识别 (ASR)。这使得我们能够向 Raspberry Pi 提出问题并获得答案,所有这一切都将完全离线进...
Llama2系列大语言模型由Meta开发并公开发布,其规模从70亿到700亿参数不等。在DashScope上提供的llama2-7b-chat-v2和llama2-13b-chat-v2,分别为7B和13B规模的Llama2模型,针对对话场景微调优化后的版本。 SDK使用 前提条件 已开通服务并获得API-KEY:API-KEY的获取与配置。
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...
libcwhile aiming to stay ahead of the curve by including the most cutting-edge performance and accuracy enhancements. What llamafile gives you is a fun web GUI chatbot, a turnkey OpenAI API compatible server, and ashell-scriptableCLI interface which together put you in control of artificial ...
Multimodal LLaMA2:in-context&alpacaLlava_llamaQformerv2_13b SPHINX:demo 💡 Now, our model SPHINX supports generating high-quality bounding boxes and then present masks created bySAMfor all objects within an image driven by input prompts. Give it a tryhere! 🚀 ...