K8sGPT 搭配 LLaMA 3.1:8B，AI 运维也能轻松搞定

作者：System 时间：2024年09月02日分类：所有,AIGC 字数：868

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from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 加载LLaMA 3.1:8B模型的tokenizer和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("decapoda-research/llama-31b-8-huggingface")
model = AutoModel.from_pretrained("decapoda-research/llama-31b-8-huggingface").half().cuda()

# 示例函数：使用K8sGPT处理特定任务
def process_task_with_k8sgpt(task):
    # 使用K8sGPT进行推理
    inputs = tokenizer.encode(task, return_tensors='pt').cuda()
    outputs = model.generate(inputs)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response

# 示例使用
task = "给我部署K8sGPT所需的YAML配置"
response = process_task_with_k8sgpt(task)
print(response)

这段代码展示了如何加载LLaMA 3.1:8B模型，并使用K8sGPT（基于LLaMA的模型）处理一个特定的任务。首先，它加载了LLaMA模型的tokenizer和模型，然后定义了一个函数process_task_with_k8sgpt，该函数接受一个字符串作为输入，对其进行编码并使用LLaMA模型生成响应，最后将结果解码并返回。最后，给出了一个使用示例，展示了如何调用这个函数来处理一个具体的任务。

K8sGPT 搭配 LLaMA 3.1:8B，AI 运维也能轻松搞定

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