Dans ce guide, je vais vous montrer comment utiliser les modèles de visage étreintes comme une API, avec meta llama-3.2-3b-instruct comme exemple. Ce modèle est conçu pour la complétion automatique basée sur le chat et peut gérer efficacement les tâches AI conversationnelles. Installons l'API et commençons!

Étape 1: Choisissez un modèle sur le visage étreint

1. Allez dans des modèles de visage étreintes et recherchez meta llama-3.2-3b-instructe ou tout autre modèle que vous souhaitez expérimenter.
2. Une fois sur la page du modèle, confirme qu'il prend en charge l'API inférentielle , ce qui lui permet d'être utilisé comme point de terminaison de l'API.

Étape 2: Créez un jeton API

Pour accéder aux API du modèle de Face en câlin, vous avez besoin d'un jeton API.

1. Connectez-vous à votre compte de face étreint et accédez à vos paramètres > Access Tokens .

2. Créer un token lisez en sélectionnant nouveau jeton . Cela vous permet d'appeler l'API pour l'inférence sans autorisation pour modifier ou gérer les ressources.

3. Enregistrez votre jeton en toute sécurité, car vous en aurez besoin pour l'authentification de l'API.

Étape 3: Utilisation de l'API d'inférence pour votre modèle

Hugging Face fournit une API d'inférence sans serveur pour accéder aux modèles pré-formés. Ce service est disponible avec des limites de taux pour les utilisateurs gratuits et des quotas améliorés pour les comptes Pro.

1. sur la page du modèle meta llama-3.2-3b-instructif , cliquez sur l'onglet API inférence . Cet onglet fournit des exemples de code et des informations supplémentaires d'utilisation de l'API.

2. Vous pouvez trouver un exemple de code pour commencer. Voici comment configurer un script Python de base pour appeler l'API du modèle.

Étape 4: Gestion des limites de taux et des avantages du compte professionnel

Pour les comptes gratuits, la limite de débit API s'applique et dépasser cela peut entraîner des demandes étrangères. Si vous prévoyez d'utiliser largement l'API ou de nécessiter des réponses plus rapides, considérez un compte pro . Plus de détails sont disponibles sur la page de tarification de l'étreinte.

Résumé

En suivant ces étapes, vous pouvez utiliser meta llama-3.2-3b-instruct ou tout autre modèle de visage étreint via l'API pour des tâches comme le chat automatique de chat, l'IA conversationnel, et plus encore. Cette configuration est très flexible et vous permet d'intégrer les capacités d'IA directement dans vos applications, que ce soit à des fins expérimentales ou de production.

Maintenant, vous êtes prêt à explorer et à construire avec des modèles puissants de l'étreinte!