Iniziare con l’API Claude 2
Iniziamo con l'API Claude 2
Cos’è Claude 2?
L’assistente IA conversazionale di Anthropic, Claude 2, è l’ultima versione che offre significativi miglioramenti in termini di prestazioni, lunghezza di risposta e disponibilità rispetto alla sua precedente iterazione. L’ultima versione del modello è accessibile tramite la nostra API e un nuovo sito pubblico in versione beta su claude.ai.
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Claude 2 è noto per essere facile da chattare, spiegare chiaramente il suo ragionamento, evitare output dannosi e avere una memoria robusta. Ha capacità di ragionamento potenziate.
Claude 2 ha mostrato un significativo miglioramento nella sezione a scelta multipla dell’esame Bar, ottenendo il 76,5% rispetto al 73,0% di Claude 1.3. Inoltre, Claude 2 supera oltre il 90% dei partecipanti umani nelle sezioni di lettura e scrittura del GRE. Nelle valutazioni di codifica come HumanEval, Claude 2 ha raggiunto una precisione del 71,2%, che rappresenta un notevole aumento rispetto al 56,0% del passato.
L’API di Claude 2 viene offerta ai nostri migliaia di clienti aziendali allo stesso prezzo di Claude 1.3. Puoi utilizzarla facilmente tramite API web, nonché tramite client Python e Typescript. Questo tutorial ti guiderà nella configurazione e nell’uso dell’API di Claude 2 Python e ti aiuterà a conoscere le varie funzionalità che offre.
Configurazione
Prima di accedere all’API, è necessario richiedere l’accesso anticipato all’API. Compila il modulo e attendi la conferma. Assicurati di utilizzare il tuo indirizzo email aziendale. Io utilizzavo @VoAGI.com.
Dopo aver ricevuto l’email di conferma, ti verrà fornito l’accesso alla console. Da lì, puoi generare le chiavi API accedendo a Impostazioni account.
Installa il client Python di Anthropic utilizzando PiP. Assicurati di utilizzare l’ultima versione di Python.
pip install anthropic
Configura il client Anthropic utilizzando la chiave dell’API.
client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ["API_KEY"])
Instead of providing the API key for creating the client object, you can set ANTHROPIC_API_KEY environment variable and provide it the key.
Accesso a Claude 2
Ecco la versione sincrona di base per generare risposte utilizzando il prompt.
- Importa tutti i moduli necessari.
- Inizializza il client utilizzando la chiave dell’API.
- Per generare una risposta devi fornire il nome del modello, il numero massimo di token e il prompt.
- Il tuo prompt di solito contiene
HUMAN_PROMPT(‘\n\nHuman:’) eAI_PROMPT(‘\n\nAssistant:’). - Stampa la risposta.
from anthropic import Anthropic, HUMAN_PROMPT, AI_PROMPTimport osanthropic = Anthropic( api_key= os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"],)completion = anthropic.completions.create( model="claude-2", max_tokens_to_sample=300, prompt=f"{HUMAN_PROMPT} Come trovo l'anima gemella?{AI_PROMPT}",)print(completion.completion)
Output:
Come possiamo vedere, abbiamo ottenuto risultati piuttosto buoni. Penso che sia ancora meglio di GPT-4.
Ecco alcuni consigli per trovare la tua anima gemella:- Concentrati nel diventare la tua miglior versione. Coltiva le tue passioni e interessi, cresci come persona e lavora per svilupparti in qualcuno che ammiri. Quando stai vivendo la tua vita al massimo, attirerai la persona giusta per te.- Mettiti là fuori e incontra nuove persone. Espandi i tuoi circoli sociali provando nuove attività, iscrivendoti a club, facendo volontariato o utilizzando app di incontri. Più persone incontri, più probabile è che incontrerai qualcuno di speciale.........
Puoi anche chiamare l’API di Claude 2 utilizzando richieste asincrone.
Le API sincrone eseguono le richieste in sequenza, bloccando fino a quando una risposta viene ricevuta prima di invocare la chiamata successiva, mentre le API asincrone consentono più richieste simultanee senza bloccare, gestendo le risposte man mano che vengono completate tramite callback, promesse o eventi; ciò fornisce alle API asincrone maggiore efficienza e scalabilità.
- Importa AsyncAnthropic al posto di Anthropic
- Definisci una funzione con la sintassi async.
- Utilizza
awaitcon ogni chiamata API
from anthropic import AsyncAnthropicanthropic = AsyncAnthropic()async def main(): completion = await anthropic.completions.create( model="claude-2", max_tokens_to_sample=300, prompt=f"{HUMAN_PROMPT} Quanto percento di azoto è presente nell'aria?{AI_PROMPT}", ) print(completion.completion)await main()
Output:
Abbiamo ottenuto risultati accurati.
Circa il 78% dell'aria è costituito dall'azoto. Nello specifico: - L'azoto costituisce circa il 78,09% dell'aria in volume. - L'ossigeno costituisce circa il 20,95% dell'aria. - Il restante 0,96% è costituito da altri gas come argon, anidride carbonica, neon, elio e idrogeno.
Nota: Se stai utilizzando la funzione asincrona in Jupyter Notebook, utilizza
await main(). Altrimenti, usaasyncio.run(main()).
Claude 2 Streaming
Lo streaming è diventato sempre più popolare per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Invece di attendere la risposta completa, puoi iniziare a elaborare l’output non appena diventa disponibile. Questo approccio aiuta a ridurre la latenza percepita restituendo l’output del Language Model token per token, anziché tutto in una volta sola.
Dev
Conclusion
L’API Python Anthropique fornisce un facile accesso al modello di intelligenza artificiale conversazionale di ultima generazione di Claude 2, consentendo agli sviluppatori di integrare le avanzate capacità di linguaggio naturale di Claude nelle proprie applicazioni. L’API offre chiamate sincrone e asincrone, streaming, fatturazione basata sull’utilizzo dei token e altre funzioni per sfruttare appieno i miglioramenti di Claude 2 rispetto alle versioni precedenti.
Fino ad ora, Claude 2 è il mio preferito e penso che la creazione di applicazioni utilizzando l’API Anthropique ti aiuterà a costruire un prodotto che si distingua dagli altri.
Fammi sapere se vuoi leggere un tutorial più avanzato. Forse posso creare un’applicazione utilizzando l’API Anthropique.
****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) è un professionista certificato in data science che ama creare modelli di machine learning. Attualmente si sta concentrando sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici sulle tecnologie di machine learning e data science. Abid ha conseguito una laurea magistrale in Technology Management e una laurea triennale in Ingegneria delle Telecomunicazioni. La sua visione è quella di costruire un prodotto di intelligenza artificiale usando una rete neurale grafica per gli studenti che lottano con i disturbi mentali.
