Python环境:安装Python 3.x版本,并配置好相关的库和依赖。 TensorFlow或PyTorch框架:Llama2模型通常基于这两个深度学习框架之一,您需要选择其中一个进行安装。 API框架:为了创建API接口,您可以选择Flask、Django等Python Web框架。 三、模型部署 下载Llama2模型文件:从官方网站或相关资源下载Llama2模型的预训练权重文件。
第二部分 — 通过 API 使用模型 步骤1: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 2. 单击创建函数 3. 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 第2 步:指定模型的端点 输入第 I...
curl -s http://localhost:4040/api/tunnels|python3 -c"import sys, json; print(json.load(sys.stdin)['tunnels'][0]['public_url'])" 2.5、关闭服务 要关闭进程,请在一个新的单元格中运行以下命令: !pkill uvicorn !pkill ngrok [Google Colab 代码] https://colab.research.google.com/drive/1Hhq...
Running Llama 2 with Python You can run Llama 2 with our official Python client: import replicate output = replicate.run( "replicate/llama-2-70b-chat:2c1608e18606fad2812020dc541930f2d0495ce32eee50074220b87300bc16e1", input={"prompt": ...} ) # The replicate/llama-2-70b-chat model can...
说明:目前官方还没有提供UI界面或是API脚本代码给咱使用,还没法进行对话交互,如果有懂python的友友,可以自行加个UI界面,欢迎大家留言讨论。 4.下载更多模型 llama代码里有download.sh脚本可以下载其他模型,但是下载需要的URL需要自行获取。下载步骤如下:
本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-DSW模块针对 Llama-2-7B-Chat 进行全参数微调。PAI-DSW是交互式建模平台,该实践适合需要定制化微调模型,并追求模型调优效果的开发者。 一、运行环境要求 Python环境3.9以上,GPU推荐使用A100(80GB),该资源比较紧俏,建议多刷新几次。
说明:目前官方还没有提供UI界面或是API脚本代码给咱使用,还没法进行对话交互,如果有懂python的友友,可以自行加个UI界面,欢迎大家留言讨论。 4.下载更多模型 llama代码里有download.sh脚本可以下载其他模型,但是下载需要的URL需要自行获取。下载步骤如下:
通过 Llama 2,开发人员可以更加高效地编写、调试和测试代码,从而提升开发效率和产品质量。 二、Llama 2 的特点 丰富的编程语言支持:Llama 2 支持多种主流编程语言,包括 Java、Python、JavaScript、C++、C# 等。同时,它还提供了丰富的语言插件,以满足开发人员不同的编程需求。 高效的代码编辑器:Llama 2 的代码编辑...
4使用 requests 库获取 API 数据 如果你了解过网页爬取或 API 交互,那么你应该对 requests 库并不陌生,requests 是一个常用于发送 HTTP 请求并处理响应的 Python 库,其中requests.get()和requests.post()是常用的两个函数,它们分别用于发送 GET 请求和 POST 请求。
本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-DSW模块针对 Llama-2-7B-Chat 进行全参数微调。PAI-DSW是交互式建模平台,该实践适合需要定制化微调模型,并追求模型调优效果的开发者。 一、运行环境要求 Python环境3.9以上,GPU推荐使用A100(80GB),该资源比较紧俏,建议多刷新几次。