- Qwen 2.5 7B offre des capacités avancées en programmation et en mathématiques, un meilleur suivi des instructions et une génération de texte structuré.
- Le modèle prend en charge l’appel de fonctions. Novita AI propose ce modèle entièrement gratuitement pour soutenir et contribuer à la communauté open source.
Novita AI propose désormais Qwen 2.5 7B gratuitement, offrant aux développeurs de puissantes capacités en programmation, mathématiques et génération de texte structuré. Avec le support complet de l’appel de fonctions, ce modèle comble le fossé entre l’IA et l’automatisation concrète, parfait pour créer des applications plus intelligentes sans effort.
Qu’est-ce que l’appel de fonctions ?
L’appel de fonctions est une capacité des IA, en particulier des grands modèles de langage (LLM), qui permet au modèle d’interagir avec des fonctions, outils ou API externes pour effectuer des tâches spécifiques au-delà de la simple génération de réponses textuelles. Au lieu de seulement produire du texte, le modèle identifie quand une fonction particulière doit être appelée en fonction de la requête de l’utilisateur, détermine la bonne fonction à invoquer et spécifie les paramètres nécessaires pour cette fonction. L’exécution réelle de la fonction est gérée par un système ou une application externe, et non par le modèle lui-même.
https://www.youtube.com/watch?v=aqdWSYWC\_LI
Comment fonctionne l’appel de fonctions ?
L’appel de fonctions permet aux modèles d’IA d’interagir avec des outils externes, des API ou des fonctions internes au cours d’une conversation. Au lieu de simplement générer du texte, le modèle peut reconnaître quand une fonction est nécessaire, générer l’appel de fonction correct avec des arguments structurés et l’exécuter pour récupérer les résultats. Cela comble le fossé entre la compréhension du langage naturel et l’action concrète, permettant aux modèles d’effectuer des tâches comme récupérer des données en temps réel, gérer des flux de travail ou déclencher automatiquement des actions système.
Quels sont les avantages de l’appel de fonctions ?
- Interaction avec le monde réel : les modèles peuvent déclencher des actions, pas seulement fournir des informations.
- Automatisation : rationalisez des processus comme la récupération de données, les réservations, les soumissions de formulaires, etc.
- Compréhension structurée : au lieu de se fier uniquement à la génération de texte, le modèle organise la sortie dans des formats prédéfinis, réduisant les erreurs.
- Cas d’utilisation améliorés : créez des applications dynamiques, des assistants et des systèmes plus fiables et efficaces.
- Efficacité du développeur : en sachant dès le départ qu’un modèle prend en charge l’appel de fonctions, vous pouvez planifier les intégrations plus rapidement sans modifications lourdes.
Qu’est-ce que Qwen 2.5 7B ?
Références de Qwen 2.5 7B
Configuration matérielle requise pour Qwen 2.5 7B
Comment utiliser l’appel de fonctions de Qwen 2.5 7B via Novita AI
Novita AI a lancé les descriptions des capacités de support pour chaque LLM, que vous pouvez consulter directement dans la [console](https://novita.ai/models-console/?utm_source=blog_llm&utm_medium=article&utm_campaign=/ llama-4-maverick-function-calling/) et la [documentation](https://novita.ai/docs/guides/llm-function-calling/?utm_source=blog_llm&utm_medium=article&utm_campaign= llama-4-maverick-function-calling).
Étape 1 : Connectez-vous à Novita AI
Une fois sur la page d’accueil de Novita AI, cliquez simplement sur le bouton “Connexion” ou “Commencer” en haut à droite. Vous pouvez facilement vous connecter avec Google, GitHub, Hugging Face ou simplement votre Email — à vous de choisir !
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Étape 2 : Cliquez sur “Model API” dans la Console !
Une fois connecté, vous serez dirigé vers le tableau de bord de la console Novita. En haut, cliquez sur “Model API”. Cette section vous donne accès à la liste complète des modèles disponibles, ainsi qu’à des informations détaillées sur leurs capacités, y compris s’ils prennent en charge l’appel de fonctions et les sorties structurées.
Étape 3 : Choisissez votre modèle et vérifiez-le !
Il vous suffit de trouver le modèle qui vous intéresse, de cliquer dessus, et un panneau apparaîtra sur la droite. Sous “Capacités prises en charge”, vous verrez instantanément si l’appel de fonctions et les sorties structurées sont pris en charge.
Étape 4 : Initialisez le client
Tout d’abord, vous devez initialiser le client avec votre clé API Novita.
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Obtenez votre clé API Novita AI depuis : https://novita.ai/settings/key-management.
api_key="<VOTRE Clé API Novita AI>",
)
model = "deepseek/deepseek_v3"
Étape 5 : Définissez la fonction à appeler
Ensuite, définissez la fonction Python que le modèle peut appeler. Dans cet exemple, il s’agit d’une fonction pour obtenir des informations météo.
# Exemple de fonction pour simuler la récupération de données météo.
def get_weather(location):
"""Récupère la météo actuelle pour un lieu donné."""
print("Appel de la fonction get_weather avec le lieu : ", location)
# Dans une application réelle, vous appelleriez ici une API météo externe.
# Ceci est un exemple simplifié renvoyant des données codées en dur.
return json.dumps({"location": location, "temperature": "60 degrés Fahrenheit"})
Étape 6 : Construisez la requête API avec les outils et le message utilisateur
Créez maintenant la requête API vers le point de terminaison Novita. Cette requête inclut le paramètre tools, définissant les fonctions que le modèle peut utiliser, ainsi que le message de l’utilisateur.
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Obtenir la météo d'un lieu, l'utilisateur doit d'abord fournir un lieu",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "La ville et l'état, ex : San Francisco, CA",
}
},
"required": ["location"]
},
}
},
]
messages = [
{
"role": "user",
"content": "Quel temps fait-il à San Francisco ?"
}
]
# Envoyons la requête et affichons la réponse.
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
tools=tools,
)
# Veuillez vérifier si la réponse contient des appels d'outil en production.
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
print(tool_call.model_dump())
Sortie :
{'id': '0', 'function': {'arguments': '{"location": "San Francisco, CA"}', 'name': 'get_weather'}, 'type': 'function'}
Qwen 2.5 7B sur Novita AI n’est pas seulement gratuit, c’est un véritable changement de donne. Avec l’appel de fonctions intégré, vous pouvez aller au-delà de la génération de texte et créer des solutions IA dynamiques et actionnables. Plongez dans l’avenir des flux de travail pilotés par l’IA avec la plateforme gratuite et facile d’accès de Novita.
Questions fréquemment posées
Qu’est-ce que l’appel de fonctions ?
Cela permet aux LLM de déclencher des outils ou API externes pour effectuer des tâches et récupérer des données.
Pourquoi les développeurs devraient-ils se soucier de l’appel de fonctions ?
Cela transforme l’IA d’un répondeur textuel en un exécuteur d’actions — automatisant les tâches, améliorant les performances des applications et faisant gagner du temps.
Comment utiliser l’appel de fonctions de Qwen 2.5 7B ?
Connectez-vous simplement à Novita AI, accédez à “Model API”, choisissez Qwen 2.5 7B, vérifiez sa prise en charge de l’appel de fonctions, et intégrez en utilisant la configuration client et la définition d’outil fournies.
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