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感谢datawhale组织开源的多智能体学习内容飞书文档地址在https://deepwisdom.feishu.cn/wiki/KhCcweQKmijXi6kDwnicM0qpnEf
拉取MetaGPT仓库
1 仅仅安装最新版
pip install githttps://github.com/geekan/MetaGPT.git这种方式实际上等同于仓库克隆到缓存文件夹中然后进行本地安装。
2 拉取源码本地安装
git clone https://github.com/geekan/MetaGPT.git
cd /your/path/to/MetaGPT
pip install -e .为了使得安装速度加快可以将pip使用-i参数添加镜像源。
MetaGPT安装成果全流程展示
conda新建虚拟环境。推荐使用miniconda。
conda create -n metagpt-learn python3.10
source activate metagpt-learn拉取仓库因为不打算进行切换分支等操作因此可以指定指定主分支和最小clone深度以加快速度。 并进行源码安装
git clone https://github.com/geekan/MetaGPT.git --depth 1 -b main
cd MetaGPT
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -e .从最后的输出结果可以看出安装的是0.7.2版本。 内容真是相当的多呢。
尝试简单使用
1 本地部署大模型尝试失败–成功
目前文档中首推的依然是使用openai的API也提供了使用国内星火大模型或是智谱的GLM大模型的API的方法。由于是简单demo所以下面尝试使用本地部署的大模型进行MetaGPT的试用。 观察MetaGPT的config配置文件
cat config/config2.yaml
cat config/config2.example.yaml通过对上面两个文件的观察对于MetaGPT使用API的方式有了一定的了解。
下面尝试使用。 依照文档所言 MetaGPT将会按照下述优先级来读取你的配置config/key.yaml config/config.yaml environment variable 所以
cd config
cp config2.yaml key.yaml
vim key.yaml将文件内容改为以下内容 然后启动我的本地模型这个模型很小即使在cpu上运算生成tokens的速度仍然挺快cpu(E5 2666v3)上约20tokens/s。
经过尝试并没有读取key.yaml文件而是读取的config2.yaml文件修改后运行出现错误是api_type对不上导致的。 随便输入一个错误的api_type可以获知metagpt支持的全部api_type。
For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.5/v/missing
llm.api_typeInput should be openai, anthropic, spark, zhipuai, fireworks, open_llm, gemini, metagpt, azure or ollama 经查阅我使用的llama.cpp部署了一个本地大模型应该使用open_llm这个类型而不是ollama并且api_key不能去掉若去掉则报错很难绷。并且我的模型在部署时没有指定api_key按照惯例尝试了sk-no-key-required和sk-no-key均失败。故重新部署模型仍然失败。解决后更新。 修改后的配置文件和结果展示如下后面解决会进行更新 注意下面的不是ease_url而是base_url笔误。 在大模型部署服务端返回状态码400似乎是api_key错误导致的。 瓜本地部署写在配置文件里的url加了https了应改为http本地部署哪来的ssl/rsl不加s。 然后成功调用了本地部署的API
2 讯飞星火API调用
为了先完成任务现在使用讯飞星火大模型。
llm:api_type: sparkapp_id: YOUR_APPIDapi_key: YOUR_API_KEYapi_secret: YOUR_API_SECRETdomain: generalv3base_url: wss://spark-api.xf-yun.com/v3.1/chat效果展示 进入example文件夹运行llm_hello_world.py。 调国内API当然是不能失败的。
