这里我们把服务暴露到8000端口上去,等待服务启动成功即可,然后我们去改造Microsoft.SemanticKernel.Connectors.HuggingFace的代码如下所示 //这里我们传递刚才自行构建的fastapi服务地址varkernel = Kernel.CreateBuilder().AddHuggingFaceImageToText("Salesforce
Microsoft.SemanticKernel.HttpOperationException:“由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败。 (api-inference.huggingface.co:443)” 原因也很简单,我本地连接不了huggingface,这个需要换种上网方式才能解决。看来默认是请求的api-inference.huggingface.co:443这个地址,在源码中求证了一下...
kernel = sk.Kernel() # Configure LLM service kernel.config.add_text_completion_service( "gpt2", sk_hf.HuggingFaceTextCompletion("gpt2", task="text-generation") ) kernel.config.add_text_embedding_generation_service( "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2", sk_hf.HuggingFaceTextEmbedding("sente...
Semantic Kernel 是微软推出的大模型应用框架,支持 C#, Python 和 Java 等开发环境,通过 Semantic Kernel 集成的API接口,开发者可以直接调用 OpenAI 或是 Hugging Face 中的大语言模型,进一步构建上层应用任务,例如 Chat Copilot 或是 Code completion ,等。顾名思义,Semantic Kernel 的核心就在于由 Kernel 所连接...
Microsoft.SemanticKernel.Connectors.HuggingFace Here’s a glimpse of the C# code snippet required to kickstart the integration: Copy // Initializes the Kernelvarkernel = Kernel .CreateBuilder() .AddHuggingFaceImageToText("Salesforce/blip-image-captioning-base") ...
using System.IO;using Microsoft.SemanticKernel;using Microsoft.SemanticKernel.Skills.Core;using Microsoft.SemanticKernel.Planning;using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.AI.HuggingFace;using Microsoft.Extensions.Logging;using Globant.Plugins;var builder = new KernelBuilder();// OpenAIbuilder.WithOpenAIChatComp...
前几日在浏览devblogs.microsoft.com[1]的时候,看到了一篇名为Image to Text with Semantic Kernel and HuggingFace[2]的文章。这篇文章大致的内容讲的是,使用Semantic Kernel结合HuggingFace来实现图片内容识别。注意,这里说的是图片内容识别,并非是OCR,而是它可以大致的描述图片里的主要内容。我个人对这些还是有点兴...
Semantic Kernel SDK 附带一些预定义的连接器,可分为两个部分: 与AI 模型的集成: HuggingFaceMicrosoft.SemanticKernel.Connectors.AI.HuggingFace OobaboogaMicrosoft.SemanticKernel.Connectors.AI.Oobabooga OpenAIMicrosoft.SemanticKernel.Connectors.AO.OpenAI
此外,从 HuggingFace Transfomers 库中导出的 Embedding 模型是不包含 mean_pooling 和归一化操作的,因此我们需要在获取模型推理结果后,再实现这部分后处理任务。并将其作为 callback function 与 AsyncInferQueue 进行绑定。 def postprocess(request, userdata): ...
依然是和上一篇博客一样准备好 Phi-3 模型的文件夹,本文这里我放在C:\lindexi\Phi3\directml-int4-awq-block-128路径下。如何大家下载时拉取不下来https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct-onnx/tree/main?clone=true仓库,可以发送邮件向我要,我将通过网盘分享给大家 ...