In diesem Leitfaden zeige ich Ihnen, wie Sie mit Meta llama-3.2-3b-Instruct als Beispiel umarmen können. Dieses Modell ist für die chat-basierte Autokonfliege konzipiert und kann effektiv mit Konversations-KI-Aufgaben umgehen. Lassen Sie uns die API einrichten und loslegen!

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Schritt 1: Wählen Sie ein Modell für das Umarmungsgesicht

1. Gehen Sie zu umarmten Gesichtsmodelle und suchen Auf der Seite des Modells bestätigen Sie, dass es die Inferenz -API
unterstützt, die es ermöglicht, als API -Endpunkt verwendet zu werden.
Schritt 2: Erstellen Sie ein API -Token

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Um auf Umarmung des Modells von Face zugreifen zu können, brauchen Sie ein API -Token.

Melden Sie sich bei Ihrem umarmenden Gesichtskonto an und navigieren Sie zu Ihren

Einstellungen

>
1. Zugriff auf tokens . erstellen Sie eine
read
2. token, indem Sie

   New Token auswählen. Auf diese Weise können Sie die API für Inferenz ohne Berechtigungen zur Änderung oder Verwaltung von Ressourcen anrufen.

   speichern Sie Ihr Token sicher, da Sie es für die API -Authentifizierung benötigen.

Schritt 3: Verwenden der Inferenz -API für Ihr Modell

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Umarmung Face bietet eine serverlose Inferenz-API

, um auf vorgebreitete Modelle zuzugreifen. Dieser Dienst ist mit Tarifbegrenzungen für kostenlose Benutzer und verbesserte Quoten für Pro -Konten verfügbar.

auf der

meta llama-3.2-3b-instruct

modelseite, klicken Sie auf die Registerkarte
1. Inferenz-API

   . Diese Registerkarte enthält Code -Beispiele und zusätzliche API -Nutzungsinformationen. Sie können Beispielcode finden, um loszulegen. Hier erfahren Sie, wie Sie ein grundlegendes Python -Skript einrichten, um die API des Modells zu nennen.

Schritt 4: Umgangszinsgrenzen und Pro -Konto -Vorteile

Für kostenlose Konten gilt die API -Ratenlimit, und dies kann zu gedrosselten Anfragen führen. Wenn Sie vorhaben, die API ausführlich zu verwenden oder schnellere Antworten zu benötigen, sollten Sie einen

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pro account

in Betracht ziehen. Weitere Details finden Sie auf der Preisseite von Face.

.

Zusammenfassung

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Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie

Meta llama-3.2-3b-instruct

oder ein anderes umarmendes Gesichtsmodell über API für Aufgaben wie CHAT-Autokapostion, Konversations-KI und mehr verwenden. Dieses Setup ist sehr flexibel und ermöglicht es Ihnen, KI -Funktionen direkt in Ihre Anwendungen zu integrieren, sei es für experimentelle oder Produktionszwecke.

Jetzt bist du bereit zu erkunden und mit umarmenden mächtigen Modellen von Face zu bauen!