دمج بايثون مع Meta Llama 3 للذكاء الاصطناعي

ما الذي سنبنيه

في هذا الدرس التقني، سنستكشف كيفية دمج بايثون مع Meta Llama 3، أحدث نموذج لغوي كبير من Meta AI. هدفنا هو بناء تطبيق ذكاء اصطناعي بسيط يمكنه معالجة الاستفسارات اللغوية الطبيعية وتقديم ردود ذكية باستخدام قدرات Llama 3.

بحلول نهاية هذا الدرس، سيكون لديك تطبيق يعمل يمكن أن يكون أساسًا لحلول أكثر تعقيدًا مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. سيظهر هذا التطبيق استخدام API لـ Meta Llama 3 لمهام معالجة اللغة الطبيعية، مما يبرز إمكاناته في التطبيقات الواقعية، بما في ذلك تلك المتعلقة بمبادرات التحول الرقمي في منطقة الخليج مثل رؤية السعودية ٢٠٣٠.

الإعداد والتثبيت

لبدء العمل، نحتاج إلى إعداد بيئة التطوير لدينا عن طريق تثبيت مكتبات بايثون الضرورية وتكوين الوصول إلى API لـ Meta Llama 3. يتضمن ذلك تثبيت بعض الحزم وإعداد متغيرات البيئة.

pip install torch torchtune requests

بعد ذلك، نحتاج إلى تكوين متغيرات البيئة لدينا لتخزين مفاتيح API والمعلومات الحساسة الأخرى بشكل آمن. أنشئ ملف .env في دليل المشروع الخاص بك وأضف ما يلي:

    META_LLAMA3_API_KEY=your_api_key_here
    

تأكد من استبدال your_api_key_here بمفتاح API الفعلي الخاص بك من Meta Llama 3.

الخطوة ١: الاتصال بـ Meta Llama 3 API

في هذه الخطوة، سنكتب سكربت بايثون لإنشاء اتصال مع API لـ Meta Llama 3. سيسمح لنا هذا الاتصال بإرسال الطلبات واستقبال الردود من نموذج Llama 3.

import os
import requests
from dotenv import load_dotenv# Load environment variables
load_dotenv()# Retrieve the API key
API_KEY = os.getenv('META_LLAMA3_API_KEY')
BASE_URL = 'https://api.meta.com/llama3/v1'# Function to make a request to the Llama 3 API
def query_llama3(prompt):
headers = {
'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
...
تابع القراءة
سجل دخولك مجاناً لقراءة المقال كاملاً والوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي.
تسجيل الدخول / إنشاء حساب