Cohere Command R : 전체 단계별 자습서

이 자습서는 최첨단 대형 언어 모델 (LLM) 인 Cohere Command R을 탐색하여 온라인, 로컬 및 코셔 Python API를 통해 사용하는 것을 보여줍니다. 우리는 Langchain과 Tavily를 사용하여 다단계 작업을 수행하는 AI 에이전트를 구축 할 것입니다. 코어 모델에 익숙한 사람들의 경우 프로젝트 섹션으로 이동하십시오. 초보자는 AI 기초 트랙을 탐색하여 Chatgpt, LLM 및 Generative AI에 대해 배울 수 있습니다.

코어 명령 r?

란 무엇입니까? Command R은 Cohere의 고급 LLM이며 대화 상호 작용과 장기 텍스트 작업이 뛰어납니다. 복잡한 검색 증강 생성 (RAG) 워크 플로 및 다단계 도구 사용에 대한 최적화는 엔터프라이즈 애플리케이션에 이상적입니다.

Cohere Command R : 의 주요 특징 확장 컨텍스트 :

최대 128k 토큰을 처리하여 품질과 안정성의 이전 모델을 초과합니다 (4K 토큰 출력 한계). 다국어 지원 :

는 다양한 다국어 코포라로 훈련되어 영어, 프랑스어, 스페인어, 이탈리아어, 독일어 등을 위해 최적화되었습니다. 교차-언어 기능 :

번역 및 교차 질문 응답을 수행합니다

내장 헝겊 : 외부 프레임 워크없이 걸레를 용이하게합니다. 인용에 대한 문맥 상 응답에 대한 문서를 제공합니다. 다중 단계 도구 사용 :

최신 응답을 위해 검색 엔진 및 사용자 정의 도구 (데이터베이스, API)와 통합.

Cohere 모델에 대한 포괄적 인 이해는 Cohere API 튜토리얼 : Cohere 모델로 시작하는 것을 참조하십시오. Cohere 명령에 액세스 할 수 있습니다 몇 가지 방법이 존재하며, 많은 비용은 무료입니다 온라인 액세스 (HuggingChat) : vist https://www.php.cn/link/217ffec3caf17a44bf340fc11d93e8ab "모델"을 선택한 다음 "C4ai-Command-r-Plus." 쿼리를 입력하십시오. 빠르고 정확한 응답을 기대하십시오. 6 개의 도구 (이미지 생성, 인터넷 검색 등)도 통합됩니다.

로컬 액세스 (Jan) :
• 에서 Jan을 다운로드하여 설치하십시오 모델 허브 (왼쪽 패널)에 액세스하십시오 "PMYSL/C4AI-COMMAND-R-PLUS-GGUF"(& gt; 30GB RAM) "Q4_K_M 버전"(~ 31.24GB)을 다운로드하여 사용하십시오
API Access (Cohere API가있는 Jan) :
로 로그인하십시오 "대시 보드"로 이동 한 다음 "API 키"로 이동하여 시험 키를 만듭니다. jan의 "모델 제공 업체"(Settings & Gt; Cohere)에 키를 붙여 넣습니다. Jan의 "스레드"메뉴에서 명령 r을 선택하십시오. 실시간 응답에 "스트림"을 사용하십시오

코 헤어 Python API :

설치 : Cohere API 키를 얻으십시오 (위의 API 액세스 참조) 환경 변수 설정 (DataCamp의 Datalab 권장) Cohere 클라이언트를 초기화하십시오 :

:

를 사용하여 응답을 생성합니다
코어 파이썬 API 기능 탐색 :
3. 텍스트 생성 : 사용 , , 및 사용. 스트리밍 : 실시간 토큰 생성에 preamble를 사용하십시오 예측 가능한 출력 : chat_history 재현 가능한 결과에 대한 max_tokens 인수를 설정하십시오 temperature rag :
상황-인식 응답에 인수를 사용하십시오.
4. 임베딩 : 시맨틱 텍스트 표현에 사용 미세 조정 : .chat_stream()를 사용하여 사용자 정의 데이터 세트를 업로드하고 를 사용하여 미세 조정을 업로드하십시오.
5. seed
6. ai 프로젝트 : Langchain과 Tavily가있는 다중 단계 에이전트 : 이 프로젝트는 웹 (tavily)을 검색하고 파이썬 코드 (Python Repl)를 생성하여 시각화를 생성하는 AI 에이전트를 생성합니다. <:> 패키지 설치 : documents 코셔 채팅 모델 설정 : .chat()
7. 검색 도구를 설정하십시오 Python Repl 도구를 설정하십시오 및 를 사용하여 AI 에이전트를 생성하고 실행하십시오. 에이전트를 테스트합니다 (예 : 원형 차트 생성) .embed()
8. 결론 : 이 자습서는 Cohere Command r 사용에 대한 포괄적 인 안내서를 제공하여 기능을 강조하고 정교한 AI 에이전트를 구축하는 데 응용 프로그램을 시연합니다. Langchain과 같은 강력한 LLM과 도구의 조합은 고급 AI 시스템의 개발을 단순화합니다.

위 내용은 Cohere Command R : 전체 단계별 자습서의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!