医院做网站怎么就违规了,网站建设网页设计师,快速排名优化公司,中国企业集成网电子商务如果以大模型为Kernel, 形成一个新的操作系统#xff0c;那么#xff1a; 1. byzer-llm 是这个大模型操作系统的编程接口#xff0c;有点类似Linux操作系统的C ABI。 2. byzer-retrieval 也被集成进 byzer- llm 接口里#xff0c;算是大模型操作系统的文件系统#xff0c… 如果以大模型为Kernel, 形成一个新的操作系统那么 1. byzer-llm 是这个大模型操作系统的编程接口有点类似Linux操作系统的C ABI。 2. byzer-retrieval 也被集成进 byzer- llm 接口里算是大模型操作系统的文件系统应用可以通过python API 使用这个文件系统。 3. byzer-agent 算是应用开发框架并且支持分布式跨多机。 3. auto-coder 则是开发IDE 。 4. byzer-sql 则作为系统自带可以带的批流交互分析的数据库。 然后我简单画了一个图 看起来还挺像回事没想到竟然差不多都覆盖全了。 ByzerLLM 介绍 这个是我从去年打造的一款基于Ray的大模型交互软件涵盖了模型的预训练微调以及部署还有Python编程API。更多细节可以关注我们项目地址https://github.com/allwefantasy/byzer-llm 这里我们简单介绍下他提供的基于大模型的编程API。 import byzerllmbyzerllm.connect_cluster()byzerllm.prompt(llmgpt3_5_chat)
def hello_llm(name:str)-str:你好我是{{ name }}你是谁hello_llm(byzerllm) 执行后输出 是不是很神奇这就是 prompt 函数。可以看到通过一个注解所有和大模型的交互都被封装在一个函数里。你只要提供函数的 doc (prompt),并且支持使用 jinja2 语法渲染函数的参数。如果你想知道发送给大模型的完整Prompt是啥你可以这么用 hello_llm.prompt(byzerllm) 你也可以换个模型去支持 hello_llm 函数 hello_llm.with_llm(新模型).prompt(byzerllm) 你是不是还经常被困扰的就是因为大模型API一次输出有限制而你正好要输出的内容又很长该怎么办byzerllm 也提供一个优雅的解决方案 import byzerllm
from byzerllm import ByzerLLMllm ByzerLLM.from_default_model(deepseek_chat)byzerllm.prompt()
def tell_story() - str:讲一个100字的故事。s (tell_story.with_llm(llm).with_response_markers().options({llm_config: {max_length: 10}}).run()
)
print(s) 输出为 这里我们让prompt 函数 tell_story 给我们讲个故事我们人为的限制了模型每次最多只能回复 10个字但是依然我们让他把故事讲完了。怎么实现的呢秘密在于那个 with_response_markers你只要设置这个值那么就可以自动突破限制并且能够自动完美的结束。 byzer-retrieval 算是大模型kernel 的外挂也就是我们现在说的RAG存储。你可以通过一条命令就完成它的下载和安装 byzerllm storage start 现在你就可以在多种情况使用它。比如你可以通过 byzerllm 提供的 Python API 直接和他交互比如查找某个集群下的某个库表的数据支持同时进行向量检索和全文检索并且重排后返回新结果 from byzerllm.records import SearchQuery
retrieval.search(cluster1,[SearchQuery(databasedb1,tabletable1,keywordc,fields[content], filters{},vector[1.0,2.0,3.0],vectorFieldvector,limit10)])## output: [{name: a, raw_content: b c, _id: 1, _score: 0.033333335},
## {name: d, raw_content: b e, _id: 2, _score: 0.016393442}] 或者被比如编程工具auto-coder 使用一键构建知识库 auto-coder doc build --source_dir /Users/allwefantasy/projects/doc_repo \
--model gpt3_5_chat \
--emb_model gpt_emb 然后查询 auto-coder doc query --model gpt3_5_chat \
--emb_model gpt_emb \
--query 如何通过 byzerllm 部署 gpt 的向量模型模型名字叫 gpt_emb 输出 RESPONSE2024-04-29 16:09:00.048 | INFO | autocoder.utils.llm_client_interceptors:token_counter_interceptor:16 - Input tokens count: 0, Generated tokens count: 0
通过 byzerllm 部署 gpt 的向量模型模型名字叫 gpt_emb需要使用以下命令
byzerllm deploy --pretrained_model_type saas/openai \
--cpus_per_worker 0.001 \
--gpus_per_worker 0 \
--num_workers 1 \
--infer_params saas.api_key${MODEL_OPENAI_TOKEN} saas.modeltext-embedding-3-small \
--model gpt_emb
CONTEXTS
/Users/allwefantasy/projects/doc_repo/deploy_models/run.txt Byzer-Agent Byzer-Agent框架和其他框架相比主要聚焦在分布式Agent上也就是你可以让一组Agent 分布在不同的节点上并且实现通讯。 下面是我们实现的一个例子你可以在 https://github.com/allwefantasy/byzer-agent 这里看到。也就是你可以基于 byzer-agent 开发分布式agent应用。 auto-coder auto-coder 是一款 命令行 YAML 的编程辅助工具。你描述完需求后他可以自动找到合适的文件尽心修改修改后合并会你的项目并且给你提交commit。比如下面我希望对一个项目做如下描述的修改基本可以一次过不需要人工干预。auto-coder 也是基于 byzerllm API 试下和大模型交互的。 byzer-sql Byzer-SQL 支持使用SQL 进行数据分析批处理流式计算。并且通过 byzerllm, 它能够将任意主流大模型注册成 SQL 函数。 比如我可以加载图片 然后用一条SQL语句就把这些图片全部转换成文字 通过 Byzer-SQL你可以很方便的对数据使用大模型来处理也可以助力你完成数据分析比如通过SQL实时提取一些数据然后提取的数据直接在SQL中让大模型做解读 解读结果 总结 欢迎大家组合使用。
