828华为云征文 | 云服务器Flexus X实例:多智能体对话框架 AutoGen 部署和实例运行

目录

一、什么是多智能体?

二、什么是 AutoGen?

三、部署 AutoGen

3.1 更新 apt 软件源

3.2 安装 python 3.10

3.3 安装 AutoGen

 3.4 安装 AutoGen Studio

四、运行 AutoGen Studio

五、实例展示

5.1 构建实例

5.2 运行

六、总结


在体验了华为云的 Flexus云服务器X实例 后,感受到其卓越的性能和灵活性,通过弹性伸缩服务和负载均衡,能够轻松应对市场的瞬息万变,确保业务的连续性和稳定性。数据的可靠性和安全性也得到了极大的保障,华为云数据库服务和网络安全服务的结合,让数据存储和业务运行更加安全无忧。

对于个人开发者和测试人员来说,Flexus云服务器X实例 的按需计费模式极大地降低了成本,同时提供了高可用性和可靠性,体验上可以媲美自建环境。全栈的开发测试工具链更是提升了开发效率,让创新和迭代变得更加迅速,点击这里体验~

下面就来一起体验下吧!

一、什么是多智能体?

多智能体系统是由多个智能体精妙组合而成的集合体,其核心宗旨在于将庞大且复杂的系统解构为一系列小型、高度互联、且能自主通信与协同工作的子系统,从而显著提升系统的可管理性与灵活性。这一领域的研究深入探索了智能体的认知知识、追求目标、掌握技能、规划路径,以及如何通过高效的协调机制促使它们共同行动以解决复杂问题。

二、什么是 AutoGen?

AutoGen 是一个开源编程框架,用于构建 AI 代理并促进多个代理之间的协作以解决任务。AutoGen 旨在简化代理 AI 的开发和研究,就像 PyTorch 对深度学习所做的那样。它提供的功能包括能够相互交互的代理、促进使用各种大型语言模型 (LLM) 和工具使用支持、自主和人机交互工作流程以及多代理对话模式。

三、部署 AutoGen

3.1 更新 apt 软件源

首先,更新下云服务器的 apt 软件源,执行如下命令更新。

root@flexusx-7305:~# sudo apt update
Hit:1 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal InRelease
Get:2 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates InRelease [128 kB]
Hit:3 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-backports InRelease               
Hit:4 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-security InRelease          
Ign:5 https://download.docker.com/linux/ubuntu focal InRelease             
Get:6 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/main amd64 Packages [3,563 kB]
Err:7 https://download.docker.com/linux/ubuntu focal Release                                     Could not handshake: Error in the pull function. [IP: 18.155.68.38 443]
Get:8 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/universe i386 Packages [807 kB]           
Get:9 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/universe amd64 Packages [1,231 kB]
Hit:10 https://packages.redis.io/deb focal InRelease                                        
Reading package lists... Done

执行如下命令安装 software-properties-common。

root@flexusx-7305:~# sudo apt install software-properties-common

3.2 安装 python 3.10

添加 ppa:deadsnakes/ppa,如下所示。

root@flexusx-7305:~# sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa

 AutoGen 需要 python 3.9 以上的版本,本文安装 python 3.10,如下所示。

root@flexusx-7305:~# sudo apt install python3.10
Reading package lists... Done
Building dependency tree       
Reading state information... Done
The following packages were automatically installed and are no longer required:redis-server redis-tools
Use 'sudo apt autoremove' to remove them.
The following additional packages will be installed:libpython3.10-minimal libpython3.10-stdlib python3.10-minimal
Suggested packages:python3.10-venv binfmt-support
The following NEW packages will be installed:libpython3.10-minimal libpython3.10-stdlib python3.10 python3.10-minimal
0 upgraded, 4 newly installed, 0 to remove and 33 not upgraded.
Need to get 5,221 kB of archives.
After this operation, 20.2 MB of additional disk space will be used.
Do you want to continue? [Y/n] y
Get:1 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 libpython3.10-minimal amd64 3.10.15-1+focal1 [825 kB]
Get:2 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 python3.10-minimal amd64 3.10.15-1+focal1 [2,077 kB]
Get:3 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 libpython3.10-stdlib amd64 3.10.15-1+focal1 [1,763 kB]
Get:4 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 python3.10 amd64 3.10.15-1+focal1 [556 kB]
Fetched 5,221 kB in 3s (1,707 kB/s) 
Selecting previously unselected package libpython3.10-minimal:amd64.
(Reading database ... 117364 files and directories currently installed.)
Preparing to unpack .../libpython3.10-minimal_3.10.15-1+focal1_amd64.deb ...
Unpacking libpython3.10-minimal:amd64 (3.10.15-1+focal1) ...
Selecting previously unselected package python3.10-minimal.
Preparing to unpack .../python3.10-minimal_3.10.15-1+focal1_amd64.deb ...
Unpacking python3.10-minimal (3.10.15-1+focal1) ...
Selecting previously unselected package libpython3.10-stdlib:amd64.
Preparing to unpack .../libpython3.10-stdlib_3.10.15-1+focal1_amd64.deb ...
Unpacking libpython3.10-stdlib:amd64 (3.10.15-1+focal1) ...
Selecting previously unselected package python3.10.
Preparing to unpack .../python3.10_3.10.15-1+focal1_amd64.deb ...
Unpacking python3.10 (3.10.15-1+focal1) ...
Setting up libpython3.10-minimal:amd64 (3.10.15-1+focal1) ...
Setting up python3.10-minimal (3.10.15-1+focal1) ...
Setting up libpython3.10-stdlib:amd64 (3.10.15-1+focal1) ...
Setting up python3.10 (3.10.15-1+focal1) ...
Processing triggers for mime-support (3.64ubuntu1) ...
Processing triggers for man-db (2.9.1-1) ...
root@flexusx-7305:~#

创建 python 软连接,让 /usr/bin/python 指向 /usr/bin/python3.10,如果 python3 命令不是 3.10 版本,同样也需要创建软连接,然后查看 python 版本,如下所示。

root@flexusx-7305:~# ln -s /usr/bin/python3.10 /usr/bin/python 
root@flexusx-7305:~# python --version
Python 3.10.15
root@flexusx-7305:~#

安装 python3.10-venv 用于创建 python 虚拟环境,如下所示。

root@flexusx-7305:~# apt install python3.10-venv
Reading package lists... Done
Building dependency tree       
Reading state information... Done
The following packages were automatically installed and are no longer required:redis-server redis-tools
Use 'apt autoremove' to remove them.
The following additional packages will be installed:python3.10-distutils python3.10-lib2to3
The following NEW packages will be installed:python3.10-distutils python3.10-lib2to3 python3.10-venv
0 upgraded, 3 newly installed, 0 to remove and 33 not upgraded.
Need to get 3,243 kB of archives.
After this operation, 4,528 kB of additional disk space will be used.
Do you want to continue? [Y/n] y
Get:1 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 python3.10-lib2to3 all 3.10.15-1+focal1 [126 kB]
Get:2 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 python3.10-distutils all 3.10.15-1+focal1 [187 kB]
Get:3 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 python3.10-venv amd64 3.10.15-1+focal1 [2,931 kB]
Fetched 3,243 kB in 4s (880 kB/s)            
Selecting previously unselected package python3.10-lib2to3.
(Reading database ... 118026 files and directories currently installed.)
Preparing to unpack .../python3.10-lib2to3_3.10.15-1+focal1_all.deb ...
Unpacking python3.10-lib2to3 (3.10.15-1+focal1) ...
Selecting previously unselected package python3.10-distutils.
Preparing to unpack .../python3.10-distutils_3.10.15-1+focal1_all.deb ...
Unpacking python3.10-distutils (3.10.15-1+focal1) ...
Selecting previously unselected package python3.10-venv.
Preparing to unpack .../python3.10-venv_3.10.15-1+focal1_amd64.deb ...
Unpacking python3.10-venv (3.10.15-1+focal1) ...
Setting up python3.10-lib2to3 (3.10.15-1+focal1) ...
Setting up python3.10-distutils (3.10.15-1+focal1) ...
Setting up python3.10-venv (3.10.15-1+focal1) ...

 创建用于部署 AutoGen 的虚拟环境,执行如下命令。

root@flexusx-7305:~# python3 -m venv autogentest
root@flexusx-7305:~# source autogentest/bin/activate
(autogentest) root@flexusx-7305:~#

3.3 安装 AutoGen

进入环境 AutoGen,执行命令安装 AutoGen,如下所示。

(autogentest) root@flexusx-7305:~# pip install autogen
Collecting autogenDownloading autogen-0.3.0-py3-none-any.whl (345 kB)|████████████████████████████████| 345 kB 968 kB/s 
Collecting openai>=1.3Using cached openai-1.45.0-py3-none-any.whl (374 kB)
Collecting dockerDownloading docker-7.1.0-py3-none-any.whl (147 kB)|████████████████████████████████| 147 kB 17.6 MB/s 
Collecting diskcacheUsing cached diskcache-5.6.3-py3-none-any.whl (45 kB)
Collecting flamlUsing cached FLAML-2.2.0-py3-none-any.whl (297 kB)
Collecting termcolorUsing cached termcolor-2.4.0-py3-none-any.whl (7.7 kB)
Collecting numpy<2,>=1.17.0Using cached numpy-1.24.4-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (17.3 MB)
Collecting pydantic!=2.6.0,<3,>=1.10Using cached pydantic-2.9.1-py3-none-any.whl (434 kB)
Collecting tiktokenUsing cached tiktoken-0.7.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (1.1 MB)
Collecting python-dotenvUsing cached python_dotenv-1.0.1-py3-none-any.whl (19 kB)
Collecting packagingUsing cached packaging-24.1-py3-none-any.whl (53 kB)
Collecting httpx<1,>=0.23.0Using cached httpx-0.27.2-py3-none-any.whl (76 kB)
Collecting jiter<1,>=0.4.0Using cached jiter-0.5.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (319 kB)

查看 AutoGen 版本,执行如下命令查看。

(autogentest) root@flexusx-7305:~# pip list | grep autogen
autogen            0.3.0    
(autogentest) root@flexusx-7305:~#

 3.4 安装 AutoGen Studio

执行 wget 命令下载 autogenstudio 包,或者执行 pip install autogenstudio,如下所示。

(autogentest) root@flexusx-7305:~# wget https://files.pythonhosted.org/packages/4c/ec/adb715c79656b18b31bfdfbc0253f7f4486b22fd7f7f3a21234bf5d0597c/autogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl
--2024-09-15 11:55:58--  https://files.pythonhosted.org/packages/4c/ec/adb715c79656b18b31bfdfbc0253f7f4486b22fd7f7f3a21234bf5d0597c/autogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl
Resolving files.pythonhosted.org (files.pythonhosted.org)... 151.101.88.223, 2a04:4e42:15::223
Connecting to files.pythonhosted.org (files.pythonhosted.org)|151.101.88.223|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 4434948 (4.2M) [application/octet-stream]
Saving to: ‘autogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl’autogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl                            100%[====================================================================================================================================================>]   4.23M  6.43MB/s    in 0.7s    2024-09-15 11:55:59 (6.43 MB/s) - ‘autogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl’ saved [4434948/4434948]

pip 安装 autogenstudio,如下所示。

(autogentest) root@flexusx-7305:~# pip install autogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl 
Processing ./autogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl
Collecting arxivDownloading arxiv-2.1.3-py3-none-any.whl (11 kB)
Collecting pydanticUsing cached pydantic-2.9.1-py3-none-any.whl (434 kB)
Collecting numpy<2.0.0Downloading numpy-1.26.4-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (18.2 MB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 18.2/18.2 MB 49.9 MB/s eta 0:00:00
Collecting sqlmodelDownloading sqlmodel-0.0.22-py3-none-any.whl (28 kB)
Collecting fastapiDownloading fastapi-0.114.2-py3-none-any.whl (94 kB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 94.0/94.0 kB 864.9 kB/s eta 0:00:00
Collecting typerDownloading typer-0.12.5-py3-none-any.whl (47 kB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 47.3/47.3 kB 3.9 MB/s eta 0:00:00
Collecting alembicDownloading alembic-1.13.2-py3-none-any.whl (232 kB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 233.0/233.0 kB 3.1 MB/s eta 0:00:00
Collecting loguruDownloading loguru-0.7.2-py3-none-any.whl (62 kB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 62.5/62.5 kB 13.6 MB/s eta 0:00:00

至此,所有部署工作完成。

四、运行 AutoGen Studio

启动 AutoGen Studio,指定端口,如下所示。

(autogentest) root@flexusx-7305:~# autogenstudio ui --host 0.0.0.0 --port 3001
2024-09-15 14:22:26.963 | INFO     | autogenstudio.utils.utils:get_db_uri:253 - Using database URI: sqlite:root/.autogenstudio/database.sqlite
2024-09-15 14:22:26.963 | INFO     | autogenstudio.utils.utils:init_app_folders:288 - Initialized application data folder: /root/.autogenstudio
INFO:     Started server process [153974]
INFO:     Waiting for application startup.
***** App started *****
2024-09-15 14:22:27.006 | INFO     | autogenstudio.database.utils:init_db_samples:148 - Database already initialized with Default and Travel Planning Workflows
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:3001 (Press CTRL+C to quit)

访问 http://服务器IP:3001,界面如下所示。 

点击 Build 按钮,进入构建页面,如下所示。 

 下面通过展示实例测试多智能体交互。

五、实例展示

5.1 构建实例

创建 test.py 文件,复制如下代码。

import os
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgentllm_config =     {"model": "<model name>","api_key": "<API_KEY>","base_url": "<BASE_URL>"}
assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config=llm_config)
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", llm_config=False,human_input_mode="NEVER",code_execution_config=False)# 开始对话
chat_result = user_proxy.initiate_chat(assistant,message="北京有哪些景点?",max_turns=2
)

其中,<model name> 需要替换为模型名称,<API_KEY> 为密钥,<BASE_URL> 为基础 URL,API 需要兼容 OpenAI API。 

5.2 运行

执行 python test.py 运行代码,如下所示。

(autogentest) root@flexusx-7305:~# python test.py
user_proxy (to assistant):北京有哪些景点?--------------------------------------------------------------------------------
assistant (to user_proxy):北京是中国的首都,拥有丰富的历史遗产和文化景点。其中一些最著名的景点包括:*   故宫:清朝的皇宫,也是世界上最大的宫殿建筑群。
*   天安门广场: мире 最大的城市广场之一,是许多重要事件的发生地。
*   长城:世界上最长的墙,也是中国最著名的景点之一。
*  juven]).
*   颐和园:清朝皇帝的夏宫,被誉为“中国园林之母”。
*   圆明园:清朝皇帝的私家园林,也是中国最大的园林之一。
*   天坛:明清两代皇帝在这里祭祀天地和祖先的场所。
*   东城区:位于北京中心的商业区,拥有众多高档购物商场和餐厅。
*   西单:北京最繁华的购物街之一。
*   北京奥林匹克公园:2008年北京奥运会的举办地,内有鸟巢等标志性建筑。--------------------------------------------------------------------------------
(autogentest) root@flexusx-7305:~#

六、总结

通过深入探索并充分体验 “Flexus云服务器X实例” 后,顺利部署了AutoGen及其配套的开发环境 AutoGen Studio,并展示了其高效运行的成果。此次实践不仅突显了 Flexus云服务器X实例 在部署与应用上的便捷与高效特性,更以其丝滑无阻的操作体验,让即便是技术新手也能迅速掌握,日常运维工作因此变得前所未有的轻松与高效。对于渴望在代码管理领域实现高效与流畅体验的用户而言,Flexus云服务器X实例 无疑是一个不容错过的理想之选。立即行动,亲身体验其卓越性能与便捷管理带来的无限可能!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.xdnf.cn/news/1535745.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系一条长河网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

第 13 章 兵马未动,粮草先行——InnoDB 统计数据是如何收集的

表的统计数据&#xff1a;SHOW TABLE STATUS LIKE table_name; 索引的统计数据&#xff1a;SHOW INDEX FROM table_name; 13.1 两种不同的统计数据存储方式 InnoDB 提供了两种存储统计数据的方式&#xff1a; 永久性的统计数据。存储在磁盘上&#xff0c;服务器重启之后还在…

上图为是否色发

&#x1f4e2;博客主页&#xff1a;https://blog.csdn.net/2301_779549673 &#x1f4e2;欢迎点赞 &#x1f44d; 收藏 ⭐留言 &#x1f4dd; 如有错误敬请指正&#xff01; &#x1f4e2;本文由 JohnKi 原创&#xff0c;首发于 CSDN&#x1f649; &#x1f4e2;未来很长&#…

利士策分享,深耕一事:解锁专注秘诀

利士策分享&#xff0c;深耕一事&#xff1a;解锁专注秘诀 在信息洪流与诱惑交织的时代&#xff0c;专注成为稀缺能力。 我们常被社交媒体、工作邮件和琐事分散注意力&#xff0c;难以集中。 然而&#xff0c;专注是实现个人成长、职业发展和生活目标的基石。 要提升专注力&…

SSM网上书店管理系统---附源码72542

目 录 摘要 1 绪论 1.1 研究背景及意义 1.2国内外研究现状 1.3系统开发的目标 1.4论文结构与章节安排 2 网上书店管理系统系统分析 2.1 可行性分析 2.1.1 技术可行性分析 2.1.2 经济可行性分析 2.1.3 操作可行性分析 2.2 系统功能分析 2.2.1 功能性分析 2.2.2 非…

Docker安装mysql安装nginx安装Redis

Docker安装mysql 下载镜像 docker pull mysql:8.0注意,使用此方法安装镜像需要提前配置镜像源,详情看之前的文章 安装 docker run -d -p 3306:3306 \ --name mysql \ --restartalways \ --privilegedtrue \ -e TZAsia/Shanghai \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORDroot \ mysql:8.0进…

【漏洞复现】用友 U8-cloud ActionServlet sql注入漏洞

产品介绍 用友U8 CRM客户关系管理系统是一款专业的企业级CRM软件&#xff0c;旨在帮助企业高效管理客户关系、提升销售业绩和提供优质的客户服务。 漏洞描述 用友 U8-cloud ActionServlet 接口存在一个 SQL 注入漏洞&#xff0c;通过这个漏洞可以操纵服务器的数据库。这意味…

Protubuf入门

⼀、初识 ProtoBuf 1. 序列化概念 序列化和反序列化 序列化&#xff1a;把对象转换为字节序列的过程 称为对象的序列化。 反序列化&#xff1a;把字节序列恢复为对象的过程 称为对象的反序列化。 什么情况下需要序列化 存储数据&#xff1a;当你想把的内存中的对象状态…

AtCoder ABC369 A-D题解

比赛链接:ABC369 省流&#xff1a;A<B<D<C&#xff08;题解是按照该顺序写的&#xff09; Problem A: #include <bist/stdc.h> using namespace std; int main(){int A,B;cin>>A>>B;if(AB)cout<<1<<endl;else if(abs(A-B)%20)cout&l…

基于Web的《药谷奇遇记》网站设计与实现---附源码72940

目 录 1 绪论 1.1 研究背景与意义 1.2国内外研究现状 1.3论文结构与章节安排 2 系统分析 2.1 可行性分析 2.1.1 技术可行性分析 2.1.2 经济可行性分析 2.1.3 法律可行性分析 2.2 系统功能分析 2.2.1 功能性分析 2.2.2 非功能性分析 2.3 系统用例分析 2.4 系统流程…

【Qt绘图】—— 运用Qt进行绘图

目录 &#xff08;一&#xff09;基本概念 &#xff08;二&#xff09;绘制各种形状 2.1 绘制线段 2.2 绘制矩形 2.3 绘制圆形 2.4 绘制文本 2.5 设置画笔 2.6 设置画刷 &#xff08;三&#xff09;绘制图片 3.1 绘制简单图片 3.2 平移图片 3.3 缩放图片 3.4…

TCP客户端编码和解码处理:发送和接收指定编码消息

文章目录 引言基于Netty实现TCP客户端Netty发送GBK编码指令Netty接收GBK编码基于Channel发送指令基于ChannelHandlerContext发送指令:建立连接时发送登陆指令开启日志,查看报文信息基于ChannelInboundHandlerAdapter进行业务逻辑处理原生API实现TCP客户端基于DataOutputStrea…

C++入门 之 类和对象(上)

目录 一、类的定义 1.类定义格式 2.访问限定符 3.类域 二、实例化 1.实例化概念 2.对象大小 3.this指针 一、类的定义 1.类定义格式 1、class Stack{}&#xff1b;class为定义类的关键字&#xff0c;Stack为类的名字&#xff0c;{}中为类的主体&#xff0c;注意类定义…

Vue3.0组合式API:computed计算属性、watch监听器、watchEffect高级监听器

1、computed() 计算属性 在模板中绑定表达式只能用于简单的运算。如果运算比较复杂&#xff0c;可以使用 Vue.js 提供的计算属性&#xff0c;通过计算属性可以处理比较复杂的逻辑。 1.1 计算属性的应用 通过计算属性可以实现各种复杂的逻辑&#xff0c;包括运算、函数调用等…

【自然语言处理】实验三:新冠病毒的FAQ问答系统

目录 前言 1.新建data_process.py 1.1导入包并定义功能模块1用来读取问题和答案FAQ的文件 1.2功能模块2&#xff1a;进行问题/问题列表处理&#xff08;正则化&#xff0c;分词&#xff09; 1.3功能模块3&#xff1a;处理输入的问题 1.4功能模块4&#xff1a;计算输入问题与问题…

Python | Leetcode Python题解之第405题数字转换为十六进制数

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; CONV "0123456789abcdef" class Solution:def toHex(self, num: int) -> str:ans []# 32位2进制数&#xff0c;转换成16进制 -> 4个一组&#xff0c;一共八组for _ in range(8):ans.append(num%16)num // 16if not num:b…

Python实用的27个实例,涵盖从基础到进阶的所有领域!

Python 是一种广泛使用的高级编程语言&#xff0c;以其简洁的语法和丰富的库支持而受到开发者们的喜爱。以下列出了 27 个实用的 Python 实例&#xff0c;涵盖从基础到进阶的不同领域&#xff0c;帮助你提升编程技能。 1. 打印 "Hello, World!" print("Hello,…

预训练发展

预训练发展 1.ELMo2.GPT3.Bert3.1Ernie-baidu3.2Ernie- Tsinghua 4.GPT25.UNILM6.Transformer-XL & XLNet6.1方案一6.2方案三 7.Roberta8.SpanBert8.1SBO简介&#xff1a; 9.ALBERT9.1方案一9.2方案二9.3方案三 10.T511.GPT312.从"续写"到"回答"12.1SF…

可解释性机器学习中的局部解释

可解释性机器学习可以被分成两大类&#xff0c;第一大类叫做局部的解释&#xff0c;第二大类叫做全局的 解释&#xff0c;如图 1 所示。局部的解释是&#xff0c;比如有一个图像分类器&#xff0c;输入一张图片&#xff0c;它会判断出 是一只猫&#xff0c;机器要回答问题是为什…

浅谈Spring Cloud:认识微服务

SpringCloud就是分布式微服务架构的一站式解决方案&#xff0c;是微服务架构落地的多种技术的集合。 目录 微服务远程调用 Eureka注册中心 搭建Eureka Server 注册组件 服务拉取 当各种各样的服务越来越多&#xff0c;拆分的也越来越细&#xff0c;此时就会出现一个服务集…

速通GPT:《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》全文解读

文章目录 速通GPT系列几个重要概念1、微调的具体做法2、任务感知输入变换3、判别式训练模型 Abstract概括分析和观点1. 自然语言理解中的数据问题2. 生成预训练和监督微调的结合3. 任务感知输入变换4. 模型的强大性能 Introduction概括分析和观点1. 自然语言理解的挑战在于对标…