2026-01-14 学习记录--LLM-申请Hugging Face 访问令牌(以Meta-Llama-3.1-8B-Instruct为例)

2026-01-14 学习记录--LLM-申请Hugging Face 访问令牌(以Meta-Llama-3.1-8B-Instruct为例)

LLM-申请 Hugging Face 访问令牌(以Meta-Llama-3.1-8B-Instruct为例)

一、请求访问Llama模型 ⭐️

随便进入想要访问的Llama模型,这里展示的是Meta-Llama-3-8B-Instruct
1、 点击链接,申请访问Llama模型
在这里插入图片描述
2、 填写相关申请信息,注意如下:👇🏻(1)、国家最好选「美国」,然后填 「美国的大学」;(2)、操作这一步时,节点需要是对应国家的节点(若是美国,那么节点也要是美国)。
在这里插入图片描述
3、 提交成功后,就可开始申请Llama模型的Hugging Face 访问令牌啦~

二、申请Llama模型的Hugging Face 访问令牌(以Meta-Llama-3.1-8B-Instruct为例)⭐️

在这里插入图片描述
1、判断是否需要申请
访问Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型在Hugging Face上的官方仓库
假若你看见“You need to agree to share your contact information to access this model”字样,说明需要申请授权。
在这里插入图片描述
2、申请Hugging Face 访问令牌的方法
申请Hugging Face 访问令牌:1、 在这个页面点击 “Expand to review and access2、 展开后把协议拉到底,勾选/确认 同意条款 & 同意分享联系信息(HF 需要把你的联系信息共享给 Meta,用于许可证合规)3、 「提交」后,一般会立刻变成可访问(有时需要几分钟刷新)
完成后你会看到类似:“You have been granted access”或者 Files and versions 里能正常看到文件列表(不再是提示框)
在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
3、判断是否申请成功
判断是否申请成功:1、点击「头像」2、点击「Settings」3、进入「Gated Repositories」,就可以看见 申请的Llama 3.1 model出现了,不过目前请求状态(Request Status)是“PENDING”,需要几分钟时间,变成“ACCEPTED”,才说明有访问权限了。
在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
或者 👇🏻
当再次访问Meta的Llama-3.1-8B-Instruct模型在Hugging Face上的官方仓库,看见“Gated model You have been granted access to this model”字样,也说明申请授权成功。
在这里插入图片描述

三、获取Access Token ⭐️

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
根据需求选择令牌类型(Token type):细粒、读、写
在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

Read more

配置钉钉龙虾OpenClaw机器人调用OpenMetadata

配置钉钉龙虾OpenClaw机器人调用OpenMetadata

目录 * 一、前言 * 1️⃣钉钉(DingTalk) * 2️⃣OpenClaw * 3️⃣OpenMetadata * 4️⃣MCP(Model Context Protocol) * 二、安装OpenClaw * 三、配置OpenClaw钉钉机器人 * 四、调用OpenMetadata MCP 一、前言 先介绍下这四个工具/协议的定位与核心能力,本文将从零开始配置。 1️⃣钉钉(DingTalk) 阿里巴巴旗下的企业协作平台,2014年上线,是中国市场份额最大的企业即时通讯与办公套件之一。 核心能力包括:即时消息与视频会议、考勤打卡与审批流、企业通讯录、低代码应用搭建(宜搭)、以及近年来整合的 AI 助理功能。它更像一个"企业操作系统",把 HR、OA、协同文档、

win11本地部署openclaw实操第2集-让小龙虾具有telegram机器人能力和搜索网站能力

win11本地部署openclaw实操第2集-让小龙虾具有telegram机器人能力和搜索网站能力

1 按照第一集的部署完成后,我们就开始考虑给小龙虾增加telegram机器人和搜索网站能力,实现效果如下: 2 telegram机器人能力部署 C:\Users\Administrator.openclaw的配置文件openclaw.json 增加一段内容 "channels":{"telegram":{"enabled": true, "dmPolicy":"pairing", "botToken":"你的telegram机器人的token", "groupPolicy":"allowlist", "streamMode":"partial", "network":{"

QGroundControl终极安装教程:从零开始快速搭建无人机地面站

QGroundControl终极安装教程:从零开始快速搭建无人机地面站 【免费下载链接】qgroundcontrolCross-platform ground control station for drones (Android, iOS, Mac OS, Linux, Windows) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qg/qgroundcontrol QGroundControl是一款功能强大的跨平台无人机地面站软件,支持Windows、macOS、Linux和Android系统。本文为您提供完整的QGroundControl安装指南,帮助您快速部署这款专业的飞行控制平台。 🚀 准备环境:确保系统兼容性 在开始安装前,请确认您的设备满足以下基本要求: * 操作系统:Windows 10/11、macOS 10.14+、Ubuntu 18.04+ 或 Android 9+ * 处理器:Intel i5或同等级以上CPU * 内存:

带可二次开发的管理配置端 + 非低代码 + 原生支持标准化 Skill框架选择

「带可二次开发的管理配置端 + 非低代码 + 原生支持标准化 Skill」的开源 Agent 框架,筛选 3款完全匹配的框架(均为代码级可扩展、自带 Skill 管理后台、支持 SKILL.md/MCP 标准),附核心特性、二次开发要点和部署步骤,都是企业级/开发者友好的选型: 一、首选:LangGraph + LangServe(LangChain 官方生态,Python 栈,极致可扩展) 核心定位 LangChain 官方推出的「Agent 编排 + 服务化」框架,自带可二次开发的 Skill/Tool 管理后台(LangServe Dashboard),纯代码开发、无低代码封装,是 Python 生态的最佳选择。 关键特性