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参考:
https://blog.51cto.com/u_16175437/9317548
方法一:
要在Python中调用Llama.ai模型来生成回答,你可以使用transformers库,它提供了调用不同的预训练模型的接口。以下是一个简单的例子,展示了如何使用transformers库中的pipeline函数来生成回答。
首先,确保安装了transformers库:
pip install transformers
然后,你可以使用以下Python代码来生成回答:
from transformers import pipeline
# 创建一个llama.ai的问答生成管道
llama_pipeline = pipeline('text-generation', model='Llama2-7B', tokenizer_name='Llama2-7B')
# 用户的问题
question = "Python是一种什么样的语言?"
# 生成回答
answer = llama_pipeline(question, max_length=50)[0]['text_generation']
# 打印生成的回答
print(answer)
请注意,Llama.ai的模型可能会更新,因此你可能需要检查transformers库的文档以确认使用的模型名称是最新的。此外,max_length参数可以根据你想要生成的回答长度来调整。
方法二:
import llama def callback(message): print(f"Received message: {message}") def main(): llama.init() llama.set_callback(callback) llama.start() while True: message = input("Enter message to send: ") llama.send_message(message) if __name__ == "__main__": main()
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