逐步掌握最佳Ai Agents框架-AutoGen 八 开源模型

前言

本篇文章，我们来探索下AutoGen使用其它LLM大模型。主要原因是AutoGen在使用chatgpt3.5/chatgpt 4等付费模型时，token开销比较大。如果我们的业务，社区里的开源模型就能搞定，那当然就开冲了。

接下来就让我们看下，来自Facebook的Llama2 7B。这个模型都有70亿+参数，表现优越。我们让AutoGen的模型替换成这两个模型，来看下运行效果。

LLM Studio

在之前的文章中，我们介绍了多款AI生态受欢迎的工具和服务。比如，Flowise AI这一无代码AI拖拽工具;PlayHT文本转语音工具。今天，我们来玩下LLM Studio, 可以帮助我们快速下载各种开源大模型并运行，并以http server的方式提供LLM服务。 它是一个一站式的解决方案，可以提供OpenA兼容的接口，这样能让我们将之前基于OpenAi的应用，快速切换到开源大模型，降低开发成本。

根据官网的介绍，LMStdio主打以下功能

• 在本地运行各种大语言模型（Hugging Face大把开源模型）   可以非常方便的让我们在开发阶段，调试不同的模型，看在项目中的效果，最终选择用户体验更好的大模型。
• LMStdio 集成了Chat Bot 功能，可以方便的加载不同的模型，聊天   同时，它还支持OpenAI兼容的API格式，暴露接口。
• 可以方便的从Hugging Face下载一些模型和文件，LMStdio也会经常给我们推一些热点或有趣的模型。

完成AutoGen系列后， 我会启一个AI工具或服务系列，欢迎大家评论留言，你喜欢的AI工具或服务，打个tag， 交流起来。

• 下载 LLM Studio

到LM Studio - Discover, download, and run local LLMs，下载LLM Studio。

• 在模型search 功能页搜索llama,facebook 开源的大模型， 并从结果中找到我们需要的进行下载

😝有需要的小伙伴，可以V扫描下方二维码免费领取🆓
  按上图， 会将模型下载到本地。

• 测试聊天功能

我们在最上面，选择刚刚下下载的llama 2 chat 模型后，LLM Studio会加载并运行该模型。之后，我们就可以像使用chatgpt 一样，跟 llama 2模型聊天了。在左上角还会有内存和CPU的使用情况。从上图可知，CPU飙的快到脖颈子了。

• api server

chat 之后的这个tab, 是 api server 页， 它会基于我们的大模型， 启动一个本地的http server， 让我们以localhost api的方式调用大模型能力。   点击Start Server 可以从日志中看到相关信息，它是以OpenAI的方式，提供这些接口。

• 测试llama 2 的api server

我们使用postman发送了请求，成功拿到了本地模型执行后的响应。速度有点慢，是我们自己电脑或服务器的性能问题了。

对比llm_config

python复制代码config_list = [ { 'model': 'gpt-3.5-turbo', 'api_key': '' }] 
llm_config={ "seed": 42, #为缓存做的配置 "config_list": config_list }

这是之前文章用到的OpenAI 配置。

python复制代码config_list = [
    {
        "api_base": "http://localhost:1234/v1",
        "api_key": "xyz"
    }
]

这是我们今天使用LLama 2开源模型后的配置。我们将model 换成 api_base, 调用本地http 服务。

构建 Agent

AutoGen最核心的概念是两类Agent, UserProxyAgent和AssistantAgent。

python复制代码from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

assistant = AssistantAgent(name="assistant", 
llm_config=llm_config,
)
user_proxy = AssistantAgent(name="user_proxy")

发起聊天

user_proxy负责发起聊天。

python复制代码user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message: """
Write a python function to calculate the square root of a number, and call it with the number 4.
"""
)

返回结果

python复制代码user_proxy (to assistant):

Write a python function to calculate the square root of a number, and call it with the number 4.

--------------------------------------------------------------------------------
assistant (to user_proxy):


def sqrt(n):
    return n ** 0.5

print(sqrt(4))

TERMINATE
其它的我就不粘了， 大家自己玩。

总结

在这篇文章中， 我们使用AI生态中的LLMStudio 解锁了切换大模型的能力。OpenAI虽好， 但是费用是真贵。好多小伙伴们反馈，AI应用是开发上线了，用户没多少，token账单几万几万的...

参考资料

• AutoGen | AutoGen (microsoft.github.io)
• www.bilibili.com/video/BV1ow...
• python notebook github.com/sugarforeve...

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

😝有需要的小伙伴，可以V扫描下方二维码免费领取🆓

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容 ：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容 ：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.2.1 什么是Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架应用现状
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架与Thought
  • L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
  • L2.3.1 流水线工程的概念
  • L2.3.2 流水线工程的优点
  • L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容 ：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.3.1 ChatGLM的特点
  • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
  • L3.4.1 LLAMA的特点
  • L3.4.2 LLAMA的开发环境
  • L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容 ：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

这份完整版的大模型 LLM 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

😝有需要的小伙伴，可以Vx扫描下方二维码免费领取🆓