SemanticKernel之LLama3案例
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内容提要
本文介绍了如何在SK中使用开源模型LLama3。首先引入Nuget包，然后下载LLama3模型并运行。通过LLamaSharpChatCompletion进行聊天，可以准确回答专业问题。效果很好，且不需要key，轻松跑。
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关键要点
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本文介绍了如何在SK中使用开源模型LLama3。
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使用LLamaSharp包和对应的CPU包来运行模型。
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下载LLama3模型，扩展名为gguf。
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通过LLamaSharpChatCompletion进行聊天，可以准确回答专业问题。
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模型运行效果良好，无需API密钥，使用方便。
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延伸问答
如何在SemanticKernel中使用LLama3模型？
首先引入Nuget包LLamaSharp及其CPU包，然后下载LLama3模型，最后通过LLamaSharpChatCompletion进行聊天。
LLama3模型的文件扩展名是什么？
LLama3模型的文件扩展名是gguf。
使用LLama3模型进行聊天时需要API密钥吗？
使用LLama3模型进行聊天时不需要API密钥。
LLama3模型的运行效果如何？
LLama3模型的运行效果良好，虽然速度较慢，但能够准确回答专业问题。
如何设置LLama3模型的参数？
可以通过ModelParams类设置模型路径、上下文大小、随机种子等参数。
LLama3模型适合哪些使用场景？
LLama3模型适合用于专业问题的聊天和对话生成。
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