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Konko

与 Konko 相关的所有功能

Konko AI 提供完全托管的 API，以帮助应用程序开发者

  1. 选择适合其应用程序的开源或专有大型语言模型 (LLM)
  2. 通过与领先的应用程序框架和完全托管的 API 集成，更快地构建应用程序
  3. 微调较小的开源大型语言模型 (LLM)，以极低的成本实现行业领先的性能
  4. 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，即可部署生产规模的 API，满足安全性、隐私性、吞吐量和延迟服务水平协议 (SLA)

安装与设置​

  1. 登录我们的网络应用程序以创建 API 密钥，通过我们的聊天补全和补全端点访问模型。
  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 文档了解更多详情。

LLM​

探索可用模型： 首先浏览 Konko 上可用的模型。每个模型都适用于不同的用例和功能。

另一种查找 Konko 实例上运行的模型列表的方法是通过此端点。

请参阅使用示例。

端点使用示例​

  • 使用 mistralai/Mistral-7B-v0.1 进行补全

    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​

请参阅使用示例。

  • 使用 Mistral-7B 进行聊天补全

    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。