今天我们将深入研究开源语言模型（LLMs）的世界，并了解这个创新的新竞争者 - 使用OctoAI的Code Llama 70B。
开发者经常发现很难有效地将像Meta的Code Llama 70B这样的高级AI模型集成到他们的工作流程中。
OctoAI通过只需三行代码就可以实现Code Llama 70B的无缝集成，从而简化了这一过程。
在这次深度研究中，我们将介绍你如何在OctoAI上利用这个强大的AI模型。让我们开始吧: 👇
周日来临，我们将深度探索开源语言模型（LLMs）的世界，并对这个全新的竞争者——搭载OctoAI的Code Llama 70B有所了解。
开发人员常常发现，将像Meta的Code Llama 70B这样的先进AI模型高效地融入到他们的工作流程中颇具挑战性。
而OctoAI却能够简化这个流程，只需要三行代码，就能实现Code Llama 70B的无缝集成。
在这次深度探索中，我们将深入解析如何在OctoAI上运用这款强大的AI模型。让我们开始吧：👇
你可能还记得上个月在业内轰动一时的开源语言模型Mixtral 8-7B。
如今，Code Llama 70B登场，它可能在OctoAI上提供比流行的闭源模型，如GPT-3.5-Turbo和GPT-4更快速、更经济的性能，同时保持其开源的本质。
对于目前依靠像OpenAI这样的闭源语言模型的用户来说，转向开源的替代方案可能显得有些棘手。
幸运的是，OctoAI提供了一种用户友好的解决方案，只需简单的几行代码，就能无缝整合包括Mixtral和Code Llama在内的不同语言模型。
有了这种集成，你可以轻松地对不同的LLM进行测试和比较，看看哪个更适合你的需求。
这种方式让你能够明智地选择哪些AI工具加入你的工作流程。
想在你的特定场景上试试Mixtral-8-7B或全新的Code Llama 70B吗？
在OctoAI上，你可以在几分钟内同时试用多种模型，评估其质量和适配度。它为你处理了所有复杂的机器学习背后工作，让你可以更专注于构建。
由于他们在机器学习优化方面的专业经验，你选择的任何模型都会比自己动手做运行得更快，效率更高，成本更低。例如：
响应时间快5-10倍
通过提高效率节省的成本高达3倍
轻松处理从每天1次到超过100k次的查询
OctoAI让你有更多的选择权。你可以自由地混搭数据处理器，模型和微调技术等组件，打造专属于你的解决方案，而不是被单一供应商束缚。
与开源语言模型的快速进展保持未来兼容
开源语言模型的快速发展意味着现在唯一不变的就是变化。
将自己局限在封闭、僵化的解决方案中，你可能会错过定期开发出的新功能。
OctoAI的灵活机器学习架构从一开始就确保你的应用能适应未来。随着更优秀的开源模型的涌现，你可以轻松地切换到这些模型，保持你的竞争力。
它处理所有复杂的模型集成、优化和基础设施工作，让你只需要关注API的简洁性，这样你就可以专注于打造出色的产品。
比如，假设你的团队正在使用Code Llama 70B进行代码搜索和代码片段生成。六个月后，当Meta或其他深度模型制作者发布了一个更为有效的模型，你只需要修改几行代码就可以替换它。
即刻升级，抓住质量提升的机会，无需花费数月的时间进行重构。
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