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安顺市建设局网站,扬州开发区建设局网站,个人网站认证,做网站与网店运营HuggingFace Inference Endpoints 允许您在云中部署和提供机器学习模型&#xff0c;并通过 API 对其进行访问。 开始使用 有关 HuggingFace Inference Endpoints 的更多详细信息&#xff0c;请访问此处。 前提条件 添加 spring-ai-huggingface 依赖关系&#xff1a; <d…

HuggingFace Inference Endpoints 允许您在云中部署和提供机器学习模型,并通过 API 对其进行访问。

开始使用

有关 HuggingFace Inference Endpoints 的更多详细信息,请访问此处。

前提条件

添加 spring-ai-huggingface 依赖关系:

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-huggingface</artifactId>
</dependency>

获取 HuggingFace API 密钥并将其设置为环境变量

export HUGGINGFACE_API_KEY=your_api_key_here

请参阅 "依赖关系管理 "部分,将 Spring AI BOM 添加到构建文件中。

请注意,该聊天实现还没有 Spring Boot Starter。

获取推理的端点 URL

调用模型

HuggingfaceChatModel chatModel = new HuggingfaceChatModel(apiKey, basePath);
Prompt prompt = new Prompt("Your text here...");
ChatResponse response = chatModel.call(prompt);
System.out.println(response.getGeneration().getText());

示例

使用此处的示例

String mistral7bInstruct = """[INST] You are a helpful code assistant. Your task is to generate a valid JSON object based on the given information:name: Johnlastname: Smithaddress: #1 Samuel St.Just generate the JSON object without explanations:[/INST]""";
Prompt prompt = new Prompt(mistral7bInstruct);
ChatResponse aiResponse = huggingfaceChatModel.call(prompt);
System.out.println(response.getGeneration().getText());

将产生以下输出

{"name": "John","lastname": "Smith","address": "#1 Samuel St."
}

下节:Spring AI 第二讲 之 Chat Model API 第五节Google VertexAI API

代码后期添加

http://www.yayakq.cn/news/363153/

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