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Llama-2
Llama-2-7b-chat
Llama-2-13b-chat
Llama-2-70b-chat
ERNIE-Bot 4.0
POST
ERNIE-Bot
POST
ERNIE-Bot-turbo
POST
BLOOMZ-7B
POST
Qianfan-BLOOMZ-7B-compressed
POST
Mistral-7B-Instruct
POST
Qianfan-Chinese-Llama-2-7B
POST
Qianfan-Chinese-Llama-2-13B
POST
Linly-Chinese-LLaMA-2-7B
POST
Linly-Chinese-LLaMA-2-13B
POST
ChatGLM2-6B
POST
ChatGLM2-6B-32K
POST
ChatGLM2-6B-INT4
POST
Baichuan2-13B-Chat
POST
XVERSE-13B-Chat
POST
Falcon-7B
POST
Falcon-40B-Instruct
POST
AquilaChat-7B
POST
RWKV-4-World
POST
RWKV-4-pile-14B
POST
RWKV-Raven-14B
POST
OpenLLaMA-7B
POST
Dolly-12B
POST
MPT-7B-Instruct
POST
MPT-30B-instruct
POST
OA-Pythia-12B-SFT-4
POST
Falcon-180B-Chat
POST
RWKV-5-World
POST
Flan-UL2
POST
续写 Completions
SQLCoder-7B
CodeLlama-7b-Instruct
AquilaCode-multi
Cerebras-GPT-13B
Pythia-12B
GPT-J-6B
GPT-NeoX-20B
GPT4All-J
StarCoder
StableLM-Alpha -7B
Pythia-6.9B
Cerebras-GPT-6.7B
向量 Embeddings
Embedding-V1
bge-large-zh
bge-large-en
图像 Images
Stable-Diffusion-XL
自定义模型调用 API
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MCP
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RWKV-Raven-14B
开发环境
http://dev-cn.your-api-server.com
开发环境
http://dev-cn.your-api-server.com
POST
https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/{申请发布时填写的API地址}
调试
Run in Apifox
Run in Apifox
RWKV-Raven-14B由香港大学物理系校友彭博研发并开源,结合了Transformer与RNN的优点,具备优秀的推理性能与效果。RWKV-Raven-14B为在Pile数据集上训练,并在Alpaca、CodeAlpaca等上进行微调的Chat版本。本文介绍了相关API。
创建chat
#
调用本接口,发起一次对话请求。
API地址说明
#
申请发布时填写的API地址,相关内容请查看
模型服务-在线服务-服务配置
。
返回说明
#
注意
:同步模式和流式模式,响应参数返回不同,详细内容参考示例描述。
同步模式下,响应参数为以上字段的完整json包。
流式模式下,各字段的响应参数为 data: {响应参数}。
请求示例(多轮)
#
bash
Python
响应示例(多轮)