Installer l'API Anthropic de Claude dans LLAMA 3.2

L'API Anthropic de Claude dans LLAMA 3.2.

Pour activer l’API Anthropic de Claude dans LLaMA 3.2, suivez ces étapes :

1. Savoir si vous disposez d'un compte Anthropic : Assurez-vous que vous avez un compte Anthropic et que votre API a été configurée pour utiliser la version de LLaMA que vous souhaitez (LLaMA 3.2 dans ce cas).

2. Récupérer vos clés d'API : Connectez-vous à votre compte Anthropic, allez dans les paramètres ou la page de gestion des API et récupérez votre clé d'API. Vous aurez peut-être besoin également de votre secret d'API.

3. Configurer l'environnement de LLaMA 3.2 : Pour activer l'API Anthropic, vous devrez configurer votre environnement LLaMA 3.2 pour qu'il puisse utiliser la clé et le secret d'API que vous avez récupérés. Vous pouvez faire cela en ajoutant les paramètres de configuration nécessaires à votre code ou en utilisant les interfaces de ligne de commande fournies par la bibliothèque LLAMA.

4. Activer l’API Anthropic : Une fois les clés d'API configurées, vous devrez activer explicitement l'API Anthropic dans votre code pour qu'elle soit prise en compte dans les interactions avec Claude. Cela peut être fait en utilisant la bibliothèque LLAMA et ses fonctions de configuration.

5. Testez : Après avoir activé l’API Anthropic, testez votre code en effectuant des requêtes à Claude pour voir si les fonctionnalités spécifiques de l'API sont disponibles.

Si vous rencontrez des problèmes ou que vous avez besoin d'aide plus détaillée, consultez la documentation officielle d'Anthropic et de LLaMA 3.2 pour obtenir des instructions étape par étape sur la configuration et le fonctionnement de l’API Anthropic.

Exemple de code Python pour illustrer les étapes :

pythonimport llama

# Configuration des clés d'API

clé_api = "VotreCléD'API"

secret_api = "VotreSecretD'API"

# Créez un client LLAMA avec la clé d'API

client_llama = llama.Client(clé_api, secret_api)

# Activer l'API Anthropic

anthropic_config = {"api_key": clé_api, "api_secret": secret_api}

client_llama.config["anthropic"] = anthropic_config

# Maintenant vous pouvez utiliser les fonctionnalités de l'API Anthropic 

# dans vos requêtes à Claude

Remarque importante :

Les étapes et le code fournis sont théoriques et peuvent ne pas refléter exactement la manière dont vous devez configurer votre environnement LLAMA 3.2 pour activer l’API Anthropic. Assurez-vous de consulter la documentation officielle pour obtenir des instructions précises et à jour sur la configuration et le fonctionnement spécifiques à votre version de LLaMA et API Anthropic.

The latest version of Ollama is 0.4 : https://ollama.com/download

Download Ollama

The Ollama maintainers https://github.com/ollama/ollama https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/aspire/community-toolkit/ollama?tabs=dotnet-cli%2Cdocker Collection et catalogue de modèles - Azure Machine Learning | Microsoft Learn De plus Microsoft a fait un programme de formation gratuit sur l'éthique  je vais publier un article sur celle-ci...  https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/modules/leverage-ai-tools/4-use-ai-embedded-everyday-applications Voir aussi :  https://github.com/users/peg500and/projects/1/views/1 https://learn.microsoft.com/fr-fr/azure/machine-learning/concept-model-catalog?view=azureml-api-2 Vous souhaitez intégrer l'API Anthropic pour utiliser le modèle de langage Claude dans votre environnement LLAMA 3.2.  https://console.anthropic.com/ Cette intégration vous permettra de bénéficier des capacités avancées de Claude, telles que la génération de texte, la traduction, et la réponse à des questions complexes. Prérequis: Un compte Anthropic: Vous devez posséder un compte sur la plateforme Anthropic pour obtenir votre clé API. Une installation fonctionnelle de LLAMA 3.2: Assurez-vous que votre environnement est configuré correctement pour exécuter LLAMA. Compréhension des bases de la configuration d'API: Une connaissance de base des concepts d'API, de clés API et de requêtes HTTP est utile. Étapes à suivre: Obtenir votre clé API Anthropic: Connectez-vous à votre compte Anthropic. Accédez à la section des clés API et créez une nouvelle clé. Copiez cette clé dans un endroit sûr, car vous en aurez besoin pour la configuration. Configurer LLAMA 3.2: Identifier le fichier de configuration: Recherchez le fichier de configuration de LLAMA. Il s'agit généralement d'un fichier YAML ou JSON. Ajouter les informations d'Anthropic: Modèle: Spécifiez le modèle Claude que vous souhaitez utiliser (par exemple, Claude-v1). Clé API: Collez la clé API Anthropic que vous avez obtenue à l'étape 1. Endpoint: Indiquez l'URL de l'endpoint de l'API Anthropic. Vous pouvez généralement trouver cette information dans la documentation d'Anthropic. Exemple de configuration YAML: models:   completions:     type: anthropic     api_key: YOUR_ANTHROPIC_API_KEY     endpoint: https://api.anthropic.com/v1     model: claude-v Tester la connexion: Utilisez l'interface de ligne de commande de LLAMA ou un script pour envoyer une requête simple à l'API Anthropic. Si la configuration est correcte, vous devriez obtenir une réponse de l'API. Voici le test avec sa question et la réponse : Mon nom est Claude. Bonjour ! Mon nom est Claude, et je suis heureux de vous aider avec vos questions ou tâches. Je fais partie du modèle de l'intelligence artificielle développé par Anthropic, et je suis conçu pour fournir des réponses précises et utiles. Qu'est-ce que je peux faire pour vous aujourd'hui ? Points importants à considérer: Documentation Anthropic: Consultez la documentation officielle d'Anthropic pour obtenir les informations les plus à jour sur les modèles disponibles, les formats de requête et les limites d'utilisation. Limites d'utilisation: Soyez attentif aux limites d'utilisation de l'API Anthropic, en particulier si vous prévoyez un usage intensif. Sécurité: Protégez votre clé API Anthropic. Ne la partagez pas et évitez de l'exposer dans des dépôts publics. Optimisation: Vous pouvez ajuster les paramètres de la requête pour obtenir des résultats optimaux, tels que la température, la fréquence de pénalité et la longueur maximale de la réponse. En résumé: L'intégration de l'API Anthropic dans LLAMA 3.2 vous permet d'exploiter les capacités avancées du modèle Claude. En suivant ces étapes et en vous référant à la documentation pertinente, vous devriez pouvoir configurer votre environnement de manière efficace. "Llama 3 devrait moins souffrir d'hallucinations et fournir des informations plus fiables" et avec l'API de Claude.... https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1529889-llama-3-devrait-moins-souffrir-d-hallucinations-et-fournir-des-informations-plus-fiables/ Dans Azure :

MicrosoftLearning/AZ-104-MicrosoftAzureAdministrator: AZ-104 Microsoft Azure Administrator

https://github.com/MicrosoftLearning/AZ-104-MicrosoftAzureAdministrator

https://github.com/MicrosoftLearning

https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/modules/fundamentals-generative-ai/6a-building-custom-copilots

--- 

 Pierre Erol GIRAUDY 

http://about.me/giraudyerol

https://www.youtube.com/@EROLGIRAUDY

www.ugaia.eu

OpenAI ses 4 services et son tableau de bord.

OpenAI et ses 4 services : leurs fonctionnements sur OpenAI Status  

Voici le tableau de bord des services.

OpenAI propose plusieurs services et produits dans le domaine de l'intelligence artificielle. 

Voici une présentation des principaux services offerts par OpenAI :

OpenAI API : L'API OpenAI permet aux développeurs d'accéder à des modèles de langage de pointe tels que GPT-3.5 pour intégrer des fonctionnalités de traitement du langage naturel dans leurs propres applications, produits ou services.

OpenAI Playground : Il s'agit d'une interface en ligne interactive qui permet aux utilisateurs d'expérimenter et d'interagir avec les modèles de langage d'OpenAI sans avoir besoin de compétences en programmation.

GPT (Generative Pre-trained Transformer) : Les modèles GPT développés par OpenAI sont conçus pour générer du texte de manière créative et cohérente. Ils ont été entraînés sur une grande quantité de données textuelles provenant d'Internet.

OpenAI ChatGPT : C'est le service que vous utilisez actuellement. ChatGPT est un modèle de langage de conversation conçu pour répondre aux questions et interagir avec les utilisateurs dans un format conversationnel.

Concernant la gestion des incidents sur les plateformes d'OpenAI, OpenAI s'efforce de garantir la disponibilité et la stabilité de ses services. Cependant, comme toute plateforme technologique, il peut y avoir des incidents ou des problèmes de temps en temps. OpenAI met en œuvre des mesures pour atténuer les problèmes et gérer les incidents de manière efficace.

Pour tenir les utilisateurs informés de l'état de ses services, OpenAI dispose d'une page de statut accessible à l'adresse  https://status.openai.com/ 

Cette page fournit des informations en temps réel sur la disponibilité des services, les incidents en cours et les mises à jour sur leur résolution. Elle peut être consultée pour obtenir les dernières informations sur l'état des services d'OpenAI.

Il est recommandé de consulter la page de statut d'OpenAI en cas de problèmes ou d'incidents sur les plateformes pour obtenir des informations précises et à jour sur leur résolution.

https://status.openai.com/

--- 

 Pierre Erol GIRAUDY 

http://about.me/giraudyerol