
掌握ChatGPT插件与自定义GPT
将Meta开源的AI模型Llama集成到您的内部应用和产品中,能够彻底改变员工使用系统的方式,并提升客户与平台的互动体验。
通过其 API 端点访问和使用大型语言模型 (LLM) 之前,您需要在 Llama 中生成一个唯一的 API 令牌。下面,我们会逐步介绍获取API密钥的方法,并进行初步的可用性测试,以及在使用过程中需要考虑的其他关键因素
登录到Llama 的 API 页面完成账号创建
登录后,您将看到一个提示您创建 API 令牌的屏幕。
继续并单击 + 按钮;为您的 API 令牌命名;然后单击“创建”。
您的 API 令牌现在应该已经自动生成。
您应该将其复制并存储在安全的地方,以防止未经授权的访问。
创建 API 令牌后,您可以复制、更改令牌名称和删除它。您还可以按照上述步骤轻松创建其他令牌。
{
"model": "llama-3.1-405b",
"messages": [{"role": "user", "content": "你是哪家公司开发的人工智能语言模型"}]
}
{
"id": "chatcmpl-2353b432-ad27-4e4d-b7b5-db28997f0441",
"object": "chat.completion",
"created": 1730794494,
"model": "llama-3.1-405b",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "我是 Meta 开发的人工智能语言模型。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": null
}
在构建 Llama 的 API 之前,您还应该研究并了解以下领域:
您的成本将根据您使用的 Llama 3.1 模型和用于管理该模型的云提供商(例如 AWS)而有所不同。
此外,成本以每消耗 100 万个令牌来衡量,并按输入和输出细分。前者是与分析和处理请求相关的成本,而后者是与生成和传递响应相关的成本。
了解有关Llama 3.1 的 API 定价的更多信息。
官方文档中没有说明 Llama 3.1 模型的速率限制以及需要注意的错误,咱们可以通过API来问一下
对于每个用户,聊天平台的速率限制如下:
如果您尝试超过这些限制,您将看到一条错误消息,提示您已达到速率限制。
适用于所有Llama 3.1模型。
在调用我们的模型API时,需要注意以下常见错误:
本文总结了将Meta开源的AI模型Llama集成到内部应用和产品的详细步骤,从创建账户、生成API令牌,到复制和安全存储API令牌,并提供了文本生成的代码示例。同时,文章还探讨了在使用Llama API过程中需要考虑的关键因素,包括价格、速率限制和常见错误处理,帮助开发者更有效地集成Llama模型到应用中,并确保API调用的顺利进行。