LibreChatHuggingface
Skonfiguruj Huggingface jako niestandardowy endpoint w LibreChat.
Huggingface udostępnia hostowane modele poprzez API inferencji kompatybilne z OpenAI, które możesz dodać do LibreChat jako niestandardowy endpoint.
Uzyskaj klucz API
Utwórz token na stronie huggingface.co/settings/tokens. Dodaj go do swojego pliku .env:
HUGGINGFACE_TOKEN=your-api-keyKonfiguracja
Dodaj endpoint w sekcji endpoints.custom w swoim librechat.yaml:
- name: 'HuggingFace'
apiKey: '${HUGGINGFACE_TOKEN}'
baseURL: 'https://api-inference.huggingface.co/v1'
models:
default: [
"codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf",
"google/gemma-1.1-2b-it",
"google/gemma-1.1-7b-it",
"HuggingFaceH4/starchat2-15b-v0.1",
"HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta",
"meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct",
"microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct",
"mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
"mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2",
"mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1",
"NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO",
]
fetch: true
titleConvo: true
titleModel: "NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO"
dropParams: ["top_p"]
modelDisplayLabel: "HuggingFace"Powyższa lista modeli została ostatnio zaktualizowana 9 maja 2024 r.
Uwagi
- Wymienione modele są darmowe, ale posiadają limity szybkości, a odpowiedzi w darmowym planie mogą być bardzo krótkie. Niektóre modele działają lepiej od innych.
- Pobieranie listy modeli nie jest obsługiwane, więc ustaw tablicę
defaultsamodzielnie. dropParams: ["top_p"]jest wymagane. Bez tego żądania kończą się niepowodzeniem, ponieważ Huggingface odrzuca parametrtop_p. ZobaczdropParams.
Jaka jest ta instrukcja?