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Konko

所有与Konko相关的功能

Konko AI 提供了一个完全托管的API，以帮助应用程序开发者

  1. 选择适合其应用的开源或专有LLMs
  2. 构建应用程序更快，通过集成领先的应用程序框架和完全托管的API
  3. 微调较小的开源LLMs，以极低的成本实现行业领先的性能
  4. 部署生产规模的API，使用Konko AI符合SOC 2标准的多云基础设施，无需基础设施设置或管理，即可满足安全性、隐私性、吞吐量和延迟的SLA要求

安装与设置​

  1. 登录我们的网页应用以创建API密钥，通过我们的端点访问模型以进行聊天补全和补全。
  2. 启用 Python3.8+ 环境
  3. 安装SDK
pip install konko
  1. 将API密钥设置为环境变量(KONKO_API_KEY,OPENAI_API_KEY)
export KONKO_API_KEY={your_KONKO_API_KEY_here}
export OPENAI_API_KEY={your_OPENAI_API_KEY_here} #Optional

请参阅Konko文档以获取更多详细信息。

LLM​

探索可用模型：首先浏览Konko上的可用模型。每个模型都针对不同的用例和能力。

另一种查找在Konko实例上运行的模型列表的方法是通过这个endpoint。

查看一个使用示例。

端点使用示例​

  • Completion with mistralai/Mistral-7B-v0.1:

    from langchain_community.llms import Konko
    llm = Konko(max_tokens=800, model='mistralai/Mistral-7B-v0.1')
    prompt = "Generate a Product Description for Apple Iphone 15"
    response = llm.invoke(prompt)

聊天模型​

查看一个使用示例。

  • ChatCompletion with Mistral-7B:

    from langchain_core.messages import HumanMessage
    from langchain_community.chat_models import ChatKonko
    chat_instance = ChatKonko(max_tokens=10, model = 'mistralai/mistral-7b-instruct-v0.1')
    msg = HumanMessage(content="Hi")
    chat_response = chat_instance([msg])

如需进一步帮助，请联系 support@konko.ai 或加入我们的 Discord。

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