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...
创建SemanticKernel 构建器时调用feiyun0112.SemanticKernel.Connectors.OnnxRuntimeGenAI.DirectML库提供的 AddOnnxRuntimeGenAIChatCompletion 扩展方法,如以下代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 // create kernelvarbuilder=Kernel.CreateBuilder();builder.AddOnnxRuntimeGenAIChatCompletion(modelPath...
The application provides an interactive feature where you can click on each image. Upon clicking, the application employs the Semantic Kernel’s HuggingFace ImageToText Service to fetch a descriptive analysis of the clicked image. A critical aspect of the implementation is how the application captures...
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。如果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 ...
作为主要面向 RAG 任务方向的框架,Semantic Kernel 可以简化大模型应用开发过程,而在 RAG 任务中最常用的深度学习模型就是 Embedding 和 Text completion,分别实现文本的语义向量化和文本生成,因此本文主要会分享如何在Semantic Kernel 中调用 OpenVINO™ runtime 部署 Embedding 和Text completion 模型。
Microsoft.SemanticKernel.Connectors.HuggingFace HuggingFaceChatCompletionMetadata HuggingFaceChatCompletionService HuggingFaceImageToTextService HuggingFacePromptExecutionSettings HuggingFaceTextEmbeddingGenerationService HuggingFaceTextGenerationMetadata HuggingFaceTextGenerationService ...
Using Semantic Kernel in Java The quickest way to get started with the basics is to get an API key from either OpenAI or Azure OpenAI and to run one of the C#, Python, and Java console applications/scripts below. For C Go to the Quick start page here and follow the steps to dive ...
Semantic Kernel进阶:多模型的支持 实战教学:用Semantic Kernel框架集成腾讯混元大模型应用 又或者,你可以使用LLamaSharp在本地直接使用模型(这个也支持Semantic Kernel和Kernel Memory) 深入浅出LLamaSharp:打造智能.NET应用,不需GPU也能玩转LLaMA模型 轻松在.NET环境下运行本地AI模型:无需GPU也能有高效表现!
Microsoft.SemanticKernel.Connectors.AI.HuggingFace.*Microsoft.SemanticKernel.Connectors.HuggingFace 核心 建立和使用Kernel實例的程式碼已經簡化。IKernel介面已被淘汰,因為開發人員不應需要建立自己的Kernel實作。 類別Kernel代表服務和外掛程式的集合。 目前Kernel實例隨處可見,這與語意核心背後的設計理念一致。