importjsonimportrequestsurl=f"http://localhost:28080/mii/mistral-deployment"params={"prompts": ["DeepSpeed is","Seattle is"],"max_length":128}json_params=json.dumps(params)output=requests.post(url,data=json_params,headers={"Content-Type":"application/json"} ) ...
run(swarm_request) print(json.dumps(response, indent=4)) SequentialWorkflowThe SequentialWorkflow in the Swarms framework enables sequential task execution across multiple Agent objects. Each agent's output serves as input for the next agent in the sequence, continuing until reaching the specified ...
PhiData开发agents 官方仓库的cookbook目录里有一个demo agents程序,使用streamlit开发了交互界面,官方默认是用的open ai的GPT4。我们简单修改,支持groq。 PhiData开发agents 左边支持选择模型,选择Tools与Assistant。我们来一探究竟,这里的tools与Assistant是如何协作的。 运行这个agents,我们从debug信息可以看到prompt。 代...
Github地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/ 安装,输入以下命令,安装好了之后就可以在命令行体验OCR识别服务了 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install "paddleocr>=2.0." -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 下载一个测试图片体验包:地址 代码语言:javascript 代码运行次...
[str, None, None]: """ 最原始的LLM调用接口,不需要直接调用,这部分主要为核心函数stream_and_upload_to_kv提供字符串迭代生成 从而让前端可以逐步流式显示内容 """ # 迭代产生上下文 yield json.dumps(contexts) yield "\n\n__LLM_RESPONSE__\n\n" # 迭代产生LLM的问题回复 if not contexts: yield ...
("information_extraction", schema=schema, task_path='./checkpoint/model_best') ff = open('result.txt', 'w') for line in open(test_file, 'r',encoding='utf-8'): result_item=json.loads(line) target = predict(ie, result_item) ff.write(json.dumps(target, ensure_ascii=False) + '\...
(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data)) # 打印预测结果,注意,r.json()["results"]本身就是一个数组,要取到对应图片的预测结果,需指定元素位置,如r.json()["results"][0] print(r.json()["results"]) # 使用重写的visualize()方法完成预测结果后处理 # 显示第一张图片的预测效果 image ...
num_attention_heads=12, intermediate_size=3072, hidden_act="gelu", hidden_dropout_prob=0.1, attention_probs_dropout_prob=0.1, max_position_embeddings=512, type_vocab_size=16, initializer_range=0.02): """Constructs BertConfig.Args...
plugin_name,plugin_args)prompt+="\n"prompt+=out_putObservation_res="\nObservation:"+json.dumps...
代码已提交github,详情见(麻烦Star!): https:///Jasper0420/Deep-Learning-Practice-AlexNet 更多Ai资讯:公主号AiCharm 1. 数据集介绍 花分类数据集flower_data下载:http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz(复制打开)