>在此博客中，我們將構建一個多語言代碼說明應用程序，以展示Llama 3.3的功能，尤其是其在推理，按照說明，編碼和多語言支持方面的優勢。
>此應用程序將允許用戶：
llama 3.3從擁抱臉上進行處理。
設置Llama 3.3
>在擁抱臉上訪問駱駝3.3>
>訪問美洲駝3.3的一種方法是通過擁抱面孔，這是託管機器學習模型最受歡迎的平台之一。要通過擁抱Face的推理API使用Llama 3.3，您將需要：
>現在已經準備好了，讓我們安裝必要的庫。確保您正在運行Python 3.8。在終端中，運行以下命令以安裝簡化，請求和擁抱面部庫：
mkdir multilingual-code-explanation cd multilingual-code-explanation
到現在，您應該有：
寫後端
>導入所需庫
設置API Access
mkdir multilingual-code-explanation cd multilingual-code-explanation
api端點（託管模型的URL）。
>python3 -m venv venv source venv/bin/activate’
>用您之前生成的令牌替換“ hf_your_api_key_here”。
>構建一個提示，告訴模型該怎麼做。
pip install streamlit requests transformers huggingface-hub
接下來，定義了有效載荷。對於輸入，我們指定提示發送到模型。在參數中，max_new_tokens控制響應長度，而溫度調整了輸出的創造力級別。
> requests.post（）函數將數據發送到擁抱面。如果響應成功（status_code == 200），則提取生成的文本。如果有錯誤，則返回描述性消息。>
>最後，有一些步驟可以正確清潔和格式化輸出。這樣可以確保它整齊地展示，從而大大改善了用戶體驗。構建精簡前端
前端是用戶與應用程序進行交互的地方。簡化是一個僅使用Python代碼創建交互式Web應用程序的庫，並使此過程變得簡單而直觀。這就是我們將用來構建應用程序前端的方法。我真的很喜歡簡化來構建演示和POC！
>>導入流lit
mkdir multilingual-code-explanation cd multilingual-code-explanation
>我們將使用set_page_config（）來定義應用標題和佈局。在下面的代碼中：
python3 -m venv venv source venv/bin/activate’
> st.sidebar.title（）：為側邊欄創建標題。
pip install streamlit requests transformers huggingface-hub
> text_area（）：為粘貼代碼創建一個大盒子。
import requests
text_input（）：允許用戶輸入語言。
HUGGINGFACE_API_KEY = "hf_your_api_key_here" # Replace with your actual API key
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {HUGGINGFACE_API_KEY}"}在查詢API時顯示旋轉器。
def query_llama3(input_text, language):
# Create the prompt
prompt = (
f"Provide a simple explanation of this code in {language}:\n\n{input_text}\n"
f"Only output the explanation and nothing else. Make sure that the output is written in {language} and only in {language}"
)
# Payload for the API
payload = {
"inputs": prompt,
"parameters": {"max_new_tokens": 500, "temperature": 0.3},
}
# Make the API request
response = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json=payload)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
# Extract the response text
full_response = result[0]["generated_text"] if isinstance(result, list) else result.get("generated_text", "")
# Clean up: Remove the prompt itself from the response
clean_response = full_response.replace(prompt, "").strip()
# Further clean any leading colons or formatting
if ":" in clean_response:
clean_response = clean_response.split(":", 1)[-1].strip()
return clean_response or "No explanation available."
else:
return f"Error: {response.status_code} - {response.text}"顯示如果缺少輸入，則顯示生成的解釋或警告。
該應用程序將在您的瀏覽器中打開，您可以開始使用它！
>import streamlit as st
測試Llama 3.3行動
st.set_page_config(page_title="Multilingual Code Explanation Assistant", layout="wide")
測試1：python中的階乘功能
對於我們的第一個測試，讓我們從一個Python腳本開始，該腳本可以使用遞歸計算數字的階乘。這是我們將使用的代碼：
>該模型解釋了遞歸過程，並顯示了該函數如何以n值的降低為直到達到0。
的解釋完全按照要求，展示了Llama 3.3的多語言能力。的使用簡單短語使遞歸的概念易於遵循，即使對於不熟悉編程的讀者也很容易遵循。
>總結並提到了遞歸如何適用於其他輸入，以及遞歸作為編程中有效解決問題的概念的重要性。
>該第一次測試突出了駱駝3.3的力量：
它以逐步的方式準確地解釋了代碼。
>>解釋適用於請求的語言（在這種情況下為西班牙語）。
此代碼段定義遞歸函數x（a），該函數計算給定數字a的階乘。基本條件檢查是否=== 1。如果是，則返回1。否則，該函數用-1調用自身，並將結果乘以a。常數y設置為6，因此函數x計算6×5×4×3×2×1。 fnally，結果存儲在變量z中，並使用console.log顯示。這是英文的輸出和翻譯：
>注意：您可以看到它看起來像是突然裁剪了響應，但這是因為我們將輸出限制為500個令牌！
>翻譯此內容後，我得出的結論是，解釋正確地識別了函數x（a）是遞歸的。它分解了遞歸的工作原理，解釋了基本情況（a === 1）和遞歸情況（a * x（a -1））。該解釋明確顯示了該函數如何計算6的階乘，並提及Y（輸入值）和Z（結果）的作用。它還指出了console.log用於顯示結果的方式。> 根據要求，
的解釋完全用法語。正確使用了諸如“Récursive”（遞歸），“ Factorielle”（階乘）和“ Produit”（產品）之類的技術術語。不僅如此，它還標識了此代碼以遞歸方式計算數字的階乘。>
>解釋避免了過度技術術語並簡化了遞歸，使得剛接觸編程的讀者可以訪問。此測試證明了Llama 3.3：
在最後一次測試中，我們將評估多語言代碼說明應用程序如何處理SQL查詢並生成德語說明。這是使用的SQL摘要：
>此查詢選擇ID列併計算每個ID的總值（sum（b.value））。它從兩個表中讀取數據：table_x（Aliase為a）和table_y（將其混為為b）。然後，使用聯接條件連接行，其中a.ref_id = b.ref。它過濾行，其中b.flag = 1並按A.ID分組數據。 HAVER子句將組僅包括B.Value總和大於1000的那些。最後，按deal_amount訂購結果。
mkdir multilingual-code-explanation cd multilingual-code-explanation
生成的解釋是簡潔，準確且結構良好的。清楚地解釋了每個密鑰SQL子句（從，從，加入，加入，在哪裡，組，擁有和訂購）。此外，描述與SQL中的執行順序匹配，該說明可以幫助讀者逐步遵循查詢邏輯。
>解釋完全是德語的。 
>
在上下文中準確使用了
>解釋避免了過於復雜的術語，並專注於每個子句的功能。這使初學者很容易理解查詢的工作原理。
此測試證明了Llama 3.3：
在本教程中，您學會了：
如何將擁抱的面部模型集成到簡化的應用程序中。
>如何使用Llama 3.3 API解釋代碼片段。
以上是Llama 3.3：演示項目的分步教程的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
