Konko

与 Konko 相关的所有功能

Konko AI 提供全面托管的 API，帮助应用程序开发人员

1. 选择 适合其应用程序的开源或专有 LLM
2. 更快地构建 应用程序，与领先的应用程序框架和全面托管的 API 集成
3. 微调 较小的开源 LLM，以以较低的成本实现行业领先的性能
4. 部署生产级 API，满足安全性、隐私、吞吐量和延迟 SLA，无需基础设施设置或管理，使用 Konko AI 的 SOC 2 合规多云基础设施

安装与设置

1. 登录我们的网络应用以创建 API 密钥，通过我们的端点访问聊天完成和完成模型。
2. 启用 Python3.8+ 环境
3. 安装 SDK

pip install konko

4. 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。每个模型针对不同的使用案例和能力。

找到运行在 Konko 实例上的模型列表的另一种方法是通过这个 端点。

查看使用 示例。

端点使用示例

• 使用 mistralai/Mistral-7B-v0.1 的完成：

  from langchain.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

查看使用 示例。

• 使用 Mistral-7B 的 ChatCompletion:

  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 [email protected] 或加入我们的 Discord。