2 Python调用API的代码实现 导入相关包: import json import random import requests 1. 2. 3. 设置好相关参数。这里的id对应的即上面的API Key,secret对应的是上面的Secret Key client_id = "byKLF3DzDpYGQDPifrymq14j" client_secret = "dZGTviCbBKr8FWzo2HjL7Qs5LMGFAki1" 1. 2. 编写函数unit_chat。
这里,predict_with_llama3 函数应该是你调用LLaMA 3模型进行预测的封装函数。 步骤二:从Python客户端调用API 现在,你可以使用Python的requests库来调用刚才设置的Flask API。 import requests url = 'http://localhost:5000/llama3/predict' headers = {'Content-Type': 'application/json'} payload = {'text': ...
LLaMA 3作为Meta AI推出的先进模型,以其卓越的文本生成能力和高效的推理速度受到了广泛关注。本文将指导你如何在Python环境中调用训练好的LLaMA 3模型。 准备工作 环境配置 首先,确保你的Python环境已经安装好了必要的库。对于LLaMA 3这样的模型,我们通常会使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架进行加载和推理。此外,由于...
if (argc != 2) { std::cout << "WARNING: Input Args missing" << std::endl; return 0; } std::string model_path = argv[1]; // Model_path *.pb file // TensorName pre-defined in python file, Need to extract values from tensors std::string input_tensor_name = "inputs"; std...
使用Python 下载并调用 Llama 模型 1. 安装依赖 在运行代码前,需要安装必要的 Python 库: pip install transformers torch 2. 代码实现 以下是一个简单的调用示例,将 Hugging Face Token 替换为你自己的 Token 即可运行。 创建一个名为demo.py的文件,粘贴以下代码: ...
本文使用AutoDL搭建环境,使用一块3090,pytorch版本为2.1.0,python版本为3.10。 配置好镜像后,在cmd中依次输入如下命令,安装相关库: # 升级pip python -m pip install --upgrade pip # 更换 pypi 源加速库的安装 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
1. github仓库clone后,https://github.com/meta-llama/llama3 安装python,pip相关的包,官网在线填写个人信息申请模型下载链接 2. LM-studio 3. ollama 其中以ollama部署最为便捷和友好,部署时间可在5分钟内完成。本篇就介绍ollama本地部署llama3模型。
pip install llama-cpp-python[server]==0.2.62pip install openai 注意:需要 OpenAI 库只是因为我们将使用 llama-cpp 附带的内置兼容 OpenAPI 服务器。这将使你为未来的 Streamlit 或 Gradio 应用程序做好准备。 配备Nvidia GPU 如果你有 NVidia GPU,则必须在调用 pip 命令之前设置编译器的标志: ...
下载范例程序：然后运行：python llama3_webui.py 运行结果如下：总结 Optimum Intel工具包简单易用，仅需三步即可完成开发环境搭建、LLama模型INT4量化和推理程序开发。基于Optimum Intel工具包开发Llama3推理程序仅需调用六个API函数，方便快捷的实现将Llama3本地化部署在基于英特尔处理器的算力魔方上。