使用场景

开发者使用Llama Stack构建了一个能够自动生成文章的AI写作助手。

企业利用Llama Stack的API开发了一个用于客户服务的智能聊天机器人。

科研人员使用Llama Stack的模型推理API来加速他们的机器学习实验。

产品特色

Inference（推理）: 提供模型推理的API。

Safety（安全性）: 确保AI应用的安全性。

Memory（记忆）: 管理AI代理的记忆和上下文。

Agentic System（代理系统）: 构建和运行AI代理。

Evaluation（评估）: 对AI模型进行评估。

Post Training（训练后处理）: 模型训练后的优化和调整。

Synthetic Data Generation（合成数据生成）: 生成合成数据以用于训练。

Reward Scoring（奖励评分）: 对模型输出进行奖励评分。

使用教程

1. 访问Llama Stack的GitHub页面，了解项目详情。

2. 克隆或下载Llama Stack的源代码到本地。

3. 根据README文档中的指引，设置开发环境。

4. 阅读API文档，了解各个API的功能和使用方法。

5. 选择需要的API，根据文档进行调用和集成。

6. 利用Llama Stack提供的CLI工具，简化开发流程。

7. 开发完成后，进行测试和评估，确保AI应用的质量和安全性。

8. 将开发好的AI应用部署到生产环境。