Forefront 的 API 如何用于模型推理?

Forefront 的 API 用于对平台上的开源模型（含你自己微调后的模型）做 serverless 推理：用几行代码调用 chat 或 completion 端点，在 Playground 里先试再集成。适用前提是你已有 Forefront 账号并拿到 API Key，且知道要调用的模型标识（例如 team-name/fine-tuned-llm 这类由团队名与模型名组成的写法）。

推理端点提供什么

根据 Forefront 官网说明，其 API 的核心能力是：

• serverless 端点：每个模型都有可用的推理端点，不需要自己部署 GPU 或维护服务。
• 两类端点：chat 与 completion，按任务选择；官方提示“选择最适合你任务的提示语法”。
• 与微调模型配合：微调完成的模型可以直接通过 API 调用，官方建议先在 Playground 测试，再集成到应用。
• 数据回流：即使暂时没有自有数据，也可以先用 API 存下模型响应，等积累够了再拿去微调。

调用步骤

1. 准备

在 Forefront 注册并获取 API Key，确认要调用的模型标识。官方示例中 JavaScript SDK 通过环境变量 FOREFRONT_API_KEY 读取密钥，说明密钥应放在环境变量而非硬编码进代码。

2. 用 JavaScript SDK 发起 chat 推理

官网给出的调用形态如下（示意，参数按你的任务调整）：

import Forefront from "forefront";

const ff = new Forefront(process.env.FOREFRONT_API_KEY);

try {
  const response = await ff.chat.completions.create({
    model: "team-name/fine-tuned-llm",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are Deep Thought." },
      { role: "user", content: "What is the meaning of life?" },
    ],
    max_tokens: 64,
    temperature: 0.5,
    stop: ["\n"],
    stream: false,
  });
} catch (e) {
  // 处理错误
}

输入是模型标识加消息数组，动作是向 chat 端点发请求，预期结果是返回模型生成的回复。max_tokens 控制输出长度，temperature 控制随机性，stop 指定停止序列，stream 决定是否流式返回。

3. 在 Playground 先验证

官方流程建议先在 Playground 里用同一模型试提示词，确认输出符合预期后再写进代码。这样能把“提示词问题”和“集成问题”分开排查。

常见卡点

• 模型标识写错：示例中的 team-name/fine-tuned-llm 是占位写法，需替换为你账号下真实的团队名与模型名。
• 密钥暴露：不要把 API Key 写进前端代码或提交到仓库，用环境变量注入。
• 提示语法不匹配：chat 与 completion 端点的输入结构不同，选错端点会导致请求格式报错。
• 微调模型未就绪：微调任务完成前调用会失败，先确认训练状态。

和其他用法怎么选

如果你只是想知道 Forefront 是什么：它是一个用于微调和推理开源语言模型的平台，主打“数据是你的、模型是你的”，并提供 API、Playground、数据集与评估等能力。具体价格与套餐限制请以官网 Pricing 页面为准。