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在本文中,我们将讨论如何使用LlamaIndex与Anthropic的Claude 3模型进行文本生成。LlamaIndex是一个强大的工具,结合Anthropic的最新模型Claude 3,可以实现高效的自然语言处理任务。本文将详细介绍如何安装LlamaIndex,设置tokenizer,以及如何调用API进行文本生成。
首先,如果你是在Google Colab上运行代码,你可能需要安装LlamaIndex。
%pip install llama-index-llms-anthropic
!pip install llama-index
不同于TikToken,Claude 3的tokenizer稍有不同。需要注意的是,Claude 3的tokenizer尚未更新,所以我们暂时将最大token数量设置为180k。
from llama_index.llms.anthropic import Anthropic
from llama_index.core import Settings
tokenizer = Anthropic().tokenizer
Settings.tokenizer = tokenizer
设置好环境变量后,可以调用API进行文本生成。这里以生成关于Paul Graham的信息为例。
import os
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "YOUR ANTHROPIC API KEY"
from llama_index.llms.anthropic import Anthropic
llm = Anthropic(model="claude-3-opus-20240229")
resp = llm.complete("Paul Graham is ")
print(resp)
我们还可以使用聊天功能,传入一系列消息,并生成相应的回复。
from llama_index.core.llms import ChatMessage
from llama_index.llms.anthropic import Anthropic
messages = [
ChatMessage(
role="system", content="You are a pirate with a colorful personality"
),
ChatMessage(role="user", content="Tell me a story"),
]
llm = Anthropic(model="claude-3-opus-20240229")
resp = llm.chat(messages)
print(resp)
在一些实时应用中,使用流式生成可以提供更好的用户体验。
from llama_index.llms.anthropic import Anthropic
llm = Anthropic(model="claude-3-opus-20240229", max_tokens=100)
resp = llm.stream_complete("Paul Graham is ")
for r in resp:
print(r.delta, end="")
对于一些需要并发处理的应用,异步调用是不错的选择。
from llama_index.llms.anthropic import Anthropic
llm = Anthropic("claude-3-sonnet-20240229")
resp = await llm.acomplete("Paul Graham is ")
print(resp)
pip install
命令进行安装。参考资料:
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