在这篇文章中，我们将介绍如何使用 15 行代码来部署一个自定义的 Llama 3 API。Llama 3 是一个强大的机器学习模型，可以用于各种任务，包括图像识别、文本生成等。
首先，我们需要使用以下代码段来定义我们的模型服务器：
“`python
DEFINE_MODEL_SERVER
“`
接下来，我们需要导入所有必要的库和依赖项。这些库将帮助我们构建和部署我们的 API。
然后，我们可以开始编写我们的 API 代码。在这里，我们将展示如何加载我们的 Llama 3 模型，并将其部署为一个 API 端点。
“`python
from llama3 import Llama3Model
model = Llama3Model(‘custom_model’)
def predict(image):
return model.predict(image)
“`
最后，我们需要设置一个简单的 HTTP 服务器，以便我们可以通过网络发送请求并接收响应。
通过以下代码，我们可以实现这一点：
“`python
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route(‘/predict’, methods=[‘POST’])
def predict_route():
image = request.files[‘image’]
prediction = predict(image)
return jsonify(prediction)
if __name__ == ‘__main__’:
app.run(host=’0.0.0.0′, port=5000)
“`
通过运行上述代码，我们可以轻松地部署一个自定义的 Llama 3 API。只需 15 行代码，我们就能让我们的机器学习模型变得更加智能和灵活。希望这篇文章对你有所帮助，谢谢阅读！
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