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今日推荐:C# 一分钟浅谈:GraphQL 中的缓存策略
文章链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/2474070
通过这篇文章,你将能够深入了解并介绍GraphQL,GraphQL 作为一种数据查询和操作语言,提供了比传统 REST API 更灵活的数据获取方式。然而,随着请求量的增加,性能问题逐渐显现,缓存策略成为优化 GraphQL 性能的关键手段之一。本文将从基础概念入手,逐步深入探讨 GraphQL 中的缓存策略,并通过 C# 示例代码进行说明。
近年来,人工智能技术的快速发展推动了大语言模型的广泛应用。无论是日常生活中的智能助手,还是行业中的自动化解决方案,大语言模型都扮演着越来越重要的角色。2024年,X-AI推出了新一代的大模型——Grok-2,这款模型因其卓越的性能和多样化的应用场景而备受瞩目。本篇博客将带您深入了解Grok-2的技术特点和实际使用方法,并帮助您快速上手这款强大的工具
下面我粗略的介绍了一下这个大模型
Grok-2是X-AI推出的新一代人工智能大语言模型,专为多模态理解与生成任务设计。与上一代模型相比,Grok-2在模型规模、数据处理能力和任务适应性上实现了显著提升。以下是Grok-2的核心特点:
首先我们进入X-AI的官网
接下来我们点击Try now
接下来我们可以根据自己的实际情况进行注册
等待一会,我们进行一下验证
这里我选择使用Google账号登录,若不会注册的小伙伴可以私聊博主,接下来我们进行等待即可
这里打上,然后继续即可
等待一会我们就可以进到官网的主页面了,我们每个月有25美金的使用额度
接下来我们点击生成就可以创建API key了
之后我们打开Pycharm或者你喜欢的IDE进行测试一下吧,这里我们可以查看代码例子
curl https://api.x.ai/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer 《your API Key》" -d '{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a test assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Testing. Just say hi and hello world and nothing else."
}
],
"model": "grok-beta",
"stream": false,
"temperature": 0
}'
我们使用Python代码测试一下
import requests
import json
# 设置API的URL和Headers
url = "https://api.x.ai/v1/chat/completions"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer 《your API Key》"
}
# 初始消息
conversation_history = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}
]
while True:
# 获取用户输入
user_input = input("You: ")
if user_input.lower() in ["exit", "quit"]:
print("Exiting the chat. Goodbye!")
break
# 添加用户输入到对话历史
conversation_history.append({"role": "user", "content": user_input})
# 构建请求数据
payload = {
"messages": conversation_history,
"model": "grok-beta",
"stream": False,
"temperature": 0
}
# 发送POST请求
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
if response.status_code == 200:
# 获取助手回复
assistant_reply = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
print(f"Assistant: {assistant_reply}")
# 将助手回复添加到对话历史
conversation_history.append({"role": "assistant", "content": assistant_reply})
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
print(response.text)
下面是案例演示,我们这里问:我想要用水果做沙拉
这里可以看到我们的使用额度剩余
现如今大模型太多了,一款优质的大模型对我们的日常生活还是有十分重要的影响,但是话又说回来了,针对不同的人群例如你是一个业余爱好者,或者你是一位开发小白,或者资深的码农等等吧,对于大模型的选择可能是不同的,本节博客主要是体验一下埃隆马斯克X-AI旗下的Grok大模型,若感兴趣的小伙伴可以自行去体验~
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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