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:
csharp
pip install transformers
然后,你可以使用以下Python代码来生成回答:
csharp
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:
csharp
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()