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Kraken api - get token with python

Kraken api - get token with python an example of how you can generate a WebSocket authentication token using Python for Kraken's API: ```python import time import base64 import hashlib import hmac import urllib.request import json # Replace with your Kraken API public and private keys api_key = 'YOUR_API_PUBLIC_KEY' api_secret = 'YOUR_API_PRIVATE_KEY' # API endpoint and parameters api_path = '/0/private/GetWebSocketsToken' api_nonce = str(int(time.time() * 1000)) api_post = 'nonce=' + api_nonce # Create the SHA256 hash api_sha256 = hashlib.sha256(api_nonce.encode('utf-8') + api_post.encode('utf-8')).digest() # Create the HMAC signature api_hmac = hmac.new(base64.b64decode(api_secret), api_path.encode('utf-8') + api_sha256, hashlib.sha512) api_signature = base64.b64encode(api_hmac.digest()) # Create the request api_request = urllib.request.Request('https://api.kraken.com' + api_path, api_post.encode('utf-8')) ap

[인공지능] Llama2 AI모델을 이용한 검색 기술에 활용하기

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Llama 2는 누구나 무료로 다운로드하여 사용할 수 있는 대규모 오픈 소스 언어 모델 입니다. 자율주행차부터 챗봇까지,   AI혁명으로 사회 전반의 삶의 변화가 일어나고 있습니다.  AI의 가장 흥미로운 발전 중 하나는 대규모 언어 모델의 생성입니다. 이러한 모델은 일관되고 이해하기 쉬운 새로운 텍스트를 생성하기 위해 기사 및 소셜 미디어 게시물과 같은 대량의 데이터에 대해 훈련되었습니다. 대규모 언어 모델의 잘 알려진 예로는 OpenAI의 ChatGPT, Google의 Google Bard, Meta의 Llama 2가 있습니다. Meta는 Microsoft와 협력하여 Lama 2 모델을 출시했습니다. Lama2 AI모델에 대한 소개 Llama 2는 페이스북 모회사 메타의 AI 그룹에서 개발한 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 사전 학습된 매개변수 규모에 따라 3가지 버전으로 제공됩니다: 1. Llama-2-7B: 70억 개의 매개변수로 사전 학습  2. Llama-2-13B: 130억 개의 매개변수로 사전 학습 3. Llama-2-70B: 700억 개의 매개변수로 사전 학습 이 모델들은 연구와 상업적인 용도로 완전 무료로 사용할 수 있으며, 매개변수 규모를 선택하여 다양한 작업에 활용할 수 있습니다. Llama 2는 기존 버전보다 더 많은 토큰으로 학습되었으며, 컨텍스트 길이도 증가하여 다양한 언어 처리 작업에서 효과적으로 활용할 수 있습니다. Llama 2는 Amazon Web Services(AWS), Hugging Face 및 기타 제공업체를 통해서도 제공됩니다  Llama 2의 우선 파트너로서 Microsoft와의 파트너십을 한 단계 더 발전시키고 생성 AI에 대한 노력을 확대하였습니다. 이제 Llama 2가 Azure AI 모델 카탈로그에서도 제공됩니다. Microsoft Azure를 사용하는 개발자는 Llama 2를 사용하여 구축하고 콘텐츠 필터링 및 안전 기능을 위한 클라우드 기반 도구를 활용할 수 있습니다.  또한 Windows에서 로컬로

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