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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'codellama/CodeLlama-34b-Python-hf',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are SQL code assistant.',
},
{
role: 'user',
content: 'Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(\`Assistant: \${message}\`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
def main():
client = OpenAI(
api_key="",
base_url="https://api.ai.cc/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="codellama/CodeLlama-34b-Python-hf",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are SQL code assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?",
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
if __name__ == "__main__":
main()
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产品详情
✨ Code Llama Python (34B)：释放 Python 开发中的高级 AI
Code Llama Python (34B) 标志着人工智能驱动的代码辅助工具取得了重大进展，它经过精心设计，能够精准把握 Python 开发的细微差别。这款先进的模型利用庞大的神经网络，使其能够理解复杂的 Python 需求并生成代码。 高质量、复杂且功能强大的 Python 代码通过其强大的 API 集成，开发人员可以获得尖端工具，从而加快代码创建速度、进行深入分析和高效解决问题，进而重新定义 AI 辅助软件工程的格局。
📈 性能优势：为什么 Code Llama Python (34B) 脱颖而出
这款 34B 型号的性能显著优于其较小的同类产品，例如 7B 型号，尤其是在理解和解析能力方面。 复杂的编程挑战它提供更复杂、更具上下文感知能力的代码建议，使其成为高要求项目的宝贵资产。此外，Code Llama Python（34B）能够有效地与 GPT-3 等高容量通用模型竞争，尤其是在以下方面： Python 特有的编程能力提供专业知识，而其他人可能提供更广泛、更不集中的解决方案。
💡 提高效率：优化利用技巧
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✓ 利用详细提示： 为了充分发挥模型的高级理解能力，请提供高度详细且具体的提示。您提供的上下文和要求越详细，生成的代码就越准确、越符合您的需求。
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✓ 参与互动式编程： 将模型视为合作伙伴。以其初始响应为基础，然后通过持续的互动和反馈，不断迭代完善你的想法和解决方案。
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✓ 持续学习和最佳实践： 不仅要利用模型的输出结果进行代码生成，还要学习 Python 最佳实践、高效算法和前沿开发技术。
✅ 通过精准的提示工程提升代码质量
Code Llama Python (34B) 生成精炼、健壮且功能强大的代码的能力与其接收到的提示的精确度成正比。 全面且明确的说明 至关重要。详细的描述能够显著提高代码输出的准确性、优化程度和功能性，因此，认真及时的工程实践是取得最佳结果和提升项目代码质量的关键因素。
⚙️ 浏览 Code Llama Python (34B) API
Code Llama Python (34B) 的 API 经过精心设计，可支持广泛的编码任务，从生成复杂的算法到提供实时代码纠错和重构建议。开发人员可以通过了解其细微差别和功能，高效地利用这一强大的工具。 同步和异步 API 调用根据各个编码项目的具体复杂性和规模来定制 API 的使用，可以确保最大程度的效率和最佳地利用其高级功能。
API示例（示例）
原文引用了一段嵌入式代码片段。以下是一个概念示例，展示了如何使用 Code Llama Python (34B) API 进行代码生成：
import requests import json api_url = "https://api.your-platform.com/v1/completions" # 占位符 API 端点 api_key = "YOUR_SECRET_API_KEY" # 替换为您的实际 API 密钥 headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" } data = { "model": "codellama/CodeLlama-34b-Python-hf", "prompt": "使用递归编写一个 Python 函数来计算一个数的阶乘。", "max_tokens": 150, "temperature": 0.7, "top_p": 0.9 } try: response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data)) response.raise_for_status() # 为 HTTP 错误（4xx 或 5xx）引发异常 completion = response.json() generated_code = completion.get("choices", [{}])[0].get("text", "").strip() print("生成的 Python 代码：") print(generated_code) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"API 请求失败：{e}") if response: print(f"响应内容：{response.text}") ❓ 常见问题解答 (FAQ)
Q1：什么是 Code Llama Python (34B)？它的主要用途是什么？
Code Llama Python (34B) 是一款专为 Python 开发而优化的高级 AI 模型。其主要目的是帮助开发者生成高质量、复杂且与上下文相关的 Python 代码，并通过 API 集成辅助代码分析和问题解决。
Q2：它与其他 AI 编码模型（如较小的 Llama 模型或 GPT-3）相比如何？
由于参数数量更多，它在处理复杂的编程任务方面显著优于其他规模较小的 Code Llama 变体。与 GPT-3 等通用模型相比，它凭借专门针对 Python 代码的训练，在处理以 Python 为中心的任务方面展现出专业的知识和通常更优异的性能。
Q3：使用 Code Llama Python (34B) 获得最佳代码质量的关键技巧是什么？
为了最大限度地提高代码质量，开发人员应该提供详细和具体的提示，参与交互式和迭代式编码会议，并将模型的输出不仅用于代码，还用于学习最佳实践和高级 Python 技术。
Q4：这个模型能帮助改进我现有的Python代码吗？
是的，通过提供现有代码和所需改进的精确描述和上下文，Code Llama Python (34B) 可以生成改进的代码或建议增强功能，从而显著提高 Python 项目的功能、效率和质量。
Q5：API 是否足够灵活，能够满足不同的项目需求？
当然。该 API 的设计旨在满足各种编码任务的需求，从生成简单的脚本到复杂的算法和实时纠错，无所不能。了解同步和异步 API 调用，可以让开发者根据不同复杂程度和规模的项目，高效地定制其使用方式。
