>在此博客中，我们将构建一个多语言代码说明应用程序，以展示Llama 3.3的功能，尤其是其在推理，按照说明，编码和多语言支持方面的优势。
>此应用程序将允许用户：
llama 3.3从拥抱脸上进行处理。
设置Llama 3.3
>在拥抱脸上访问骆驼3.3>
>访问美洲驼3.3的一种方法是通过拥抱面孔，这是托管机器学习模型最受欢迎的平台之一。要通过拥抱Face的推理API使用Llama 3.3，您将需要：
>现在已经准备好了，让我们安装必要的库。确保您正在运行Python 3.8。在终端中，运行以下命令以安装简化，请求和拥抱面部库：
mkdir multilingual-code-explanation cd multilingual-code-explanation
到现在，您应该有：
写后端
>导入所需库
设置API Access
mkdir multilingual-code-explanation cd multilingual-code-explanation
api端点（托管模型的URL）。
>python3 -m venv venv source venv/bin/activate’
>用您之前生成的令牌替换“ hf_your_api_key_here”。
>构建一个提示，告诉模型该怎么做。
pip install streamlit requests transformers huggingface-hub
接下来，定义了有效载荷。对于输入，我们指定提示发送到模型。在参数中，max_new_tokens控制响应长度，而温度调整了输出的创造力级别。
> requests.post（）函数将数据发送到拥抱面。如果响应成功（status_code == 200），则提取生成的文本。如果有错误，则返回描述性消息。>
>最后，有一些步骤可以正确清洁和格式化输出。这样可以确保它整齐地展示，从而大大改善了用户体验。构建精简前端
前端是用户与应用程序进行交互的地方。简化是一个仅使用Python代码创建交互式Web应用程序的库，并使此过程变得简单而直观。这就是我们将用来构建应用程序前端的方法。我真的很喜欢简化来构建演示和POC！
>>导入流lit
mkdir multilingual-code-explanation cd multilingual-code-explanation
>我们将使用set_page_config（）来定义应用标题和布局。在下面的代码中：
python3 -m venv venv source venv/bin/activate’
> st.sidebar.title（）：为侧边栏创建标题。
pip install streamlit requests transformers huggingface-hub
> text_area（）：为粘贴代码创建一个大盒子。
import requests
text_input（）：允许用户输入语言。
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}"}在查询API时显示旋转器。
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}"显示如果缺少输入，则显示生成的解释或警告。
该应用程序将在您的浏览器中打开，您可以开始使用它！
>import streamlit as st
测试Llama 3.3行动
st.set_page_config(page_title="Multilingual Code Explanation Assistant", layout="wide")
测试1：python中的阶乘功能
对于我们的第一个测试，让我们从一个Python脚本开始，该脚本可以使用递归计算数字的阶乘。这是我们将使用的代码：
>该模型解释了递归过程，并显示了该函数如何以n值的降低为直到达到0。
的解释完全按照要求，展示了Llama 3.3的多语言能力。的使用简单短语使递归的概念易于遵循，即使对于不熟悉编程的读者也很容易遵循。
>总结并提到了递归如何适用于其他输入，以及递归作为编程中有效解决问题的概念的重要性。
>该第一次测试突出了骆驼3.3的力量：
它以逐步的方式准确地解释了代码。
>>解释适用于请求的语言（在这种情况下为西班牙语）。
此代码段定义递归函数x（a），该函数计算给定数字a的阶乘。基本条件检查是否=== 1。如果是，则返回1。否则，该函数用-1调用自身，并将结果乘以a。常数y设置为6，因此函数x计算6×5×4×3×2×1。 fnally，结果存储在变量z中，并使用console.log显示。这是英文的输出和翻译：
>注意：您可以看到它看起来像是突然裁剪了响应，但这是因为我们将输出限制为500个令牌！
>翻译此内容后，我得出的结论是，解释正确地识别了函数x（a）是递归的。它分解了递归的工作原理，解释了基本情况（a === 1）和递归情况（a * x（a -1））。该解释明确显示了该函数如何计算6的阶乘，并提及Y（输入值）和Z（结果）的作用。它还指出了console.log用于显示结果的方式。> 根据要求，
的解释完全用法语。正确使用了诸如“Récursive”（递归），“ Factorielle”（阶乘）和“ Produit”（产品）之类的技术术语。不仅如此，它还标识了此代码以递归方式计算数字的阶乘。>
>解释避免了过度技术术语并简化了递归，使得刚接触编程的读者可以访问。此测试证明了Llama 3.3：
在最后一次测试中，我们将评估多语言代码说明应用程序如何处理SQL查询并生成德语说明。这是使用的SQL摘要：
>此查询选择ID列并计算每个ID的总值（sum（b.value））。它从两个表中读取数据：table_x（Aliase为a）和table_y（将其混为为b）。然后，使用联接条件连接行，其中a.ref_id = b.ref。它过滤行，其中b.flag = 1并按A.ID分组数据。 HAVER子句将组仅包括B.Value总和大于1000的那些。最后，按deal_amount订购结果。
mkdir multilingual-code-explanation cd multilingual-code-explanation
生成的解释是简洁，准确且结构良好的。清楚地解释了每个密钥SQL子句（从，从，加入，加入，在哪里，组，拥有和订购）。此外，描述与SQL中的执行顺序匹配，该说明可以帮助读者逐步遵循查询逻辑。
>解释完全是德语的。
>
在上下文中准确使用了
>解释避免了过于复杂的术语，并专注于每个子句的功能。这使初学者很容易理解查询的工作原理。
此测试证明了Llama 3.3：
在本教程中，您学会了：
如何将拥抱的面部模型集成到简化的应用程序中。
>如何使用Llama 3.3 API解释代码片段。
以上是Llama 3.3：演示项目的分步教程的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
