
使用场景
开发者使用Llama Stack构建了一个能够自动生成文章的AI写作助手。
企业利用Llama Stack的API开发了一个用于客户服务的智能聊天机器人。
科研人员使用Llama Stack的模型推理API来加速他们的机器学习实验。
产品特色
Inference(推理): 提供模型推理的API。
Safety(安全性): 确保AI应用的安全性。
Memory(记忆): 管理AI代理的记忆和上下文。
Agentic System(代理系统): 构建和运行AI代理。
Evaluation(评估): 对AI模型进行评估。
Post Training(训练后处理): 模型训练后的优化和调整。
Synthetic Data Generation(合成数据生成): 生成合成数据以用于训练。
Reward Scoring(奖励评分): 对模型输出进行奖励评分。
使用教程
1. 访问Llama Stack的GitHub页面,了解项目详情。
2. 克隆或下载Llama Stack的源代码到本地。
3. 根据README文档中的指引,设置开发环境。
4. 阅读API文档,了解各个API的功能和使用方法。
5. 选择需要的API,根据文档进行调用和集成。
6. 利用Llama Stack提供的CLI工具,简化开发流程。
7. 开发完成后,进行测试和评估,确保AI应用的质量和安全性。
8. 将开发好的AI应用部署到生产环境。
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