代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import tensorflow as tf # 定义一个简单的神经网络 class SimpleNN(tf.keras.Model): def __init__(self): super(SimpleNN, self).__init__() self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu') self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(10...
step1. create a Python file and write your codesdef printHello(name): return f'hello,{name}' 1 2step2. Writinf java codes (Jpython required)public class CallingPython{ public statiac void main(String[] args){ PythonInterpreter interpreter = new PythonInterpreter(); interpreter.execfile("\...
拿到数据进行下一步操作 借助Function Calling,微调后的模型可以检测何时应该调用函数并使用符合函数签名的 JSON 进行响应,下面看代码例子👇 import openai import json from enum import Enum class BaseTool(Enum): Bookkeeping = "record_price" RecordingTask = "record_task" def record_price(category, price)...
项目推荐:Instructor-JS | Instructor-JS提供了一个简洁的解决方案,让开发者可以用结构化的方式从大型语言模型(LLM)的输出中提取并验证数据。在JavaScript中,它使用Zod进行数据校验,也同时支持Python环境,核心原理还是利用Function Calling功能来实现的。 项目地址:链接 ...
使用 TypeScript 编写的 MCP server 可以通过 npx 命令来运行,使用 Python 编写的 MCP server 可以通过 uvx 命令来运行。 广告 咖哥AI系列GPT图解+动手做Agent套装2册 京东 ¥234.50 去购买 通信机制 MCP 协议支持两种主要的通信机制:基于标准输入输出的本地通信和基于SSE(Server-Sent Events)的远程通信。
Key Implementation Components ### 3.1 JSON Schema Constraint Use JSON schema validation to ensure model outputs valid function arguments: ```python class JsonSchemaConstraint: def __init__(self, schema: dict): self.parser = json_schema_enforcer.parser_for_schema(schema) def validate(self, text:...
Expected Behavior I want to retrieve an env variable from the dapr.config.settings class. If the variable is not present, an attribute error should be issued. E.g. from dapr.conf import settings x = settings.APP_PORT # Not exist -> throw...
这里我们用 ModelScope + Qwen72B + Byzer-LLM 演示了在开源模型使用OpenAI 类似的 Function Calling 功能,并且提供了额外的 Respond with Class 功能。我们把 Python 作为大模型第一语言,并且提出了 LLM 友好函数的概念。 此外,如果用户希望构建基于大模型的业务应用,我们推荐存储采用 [Byzer-Retrieval](https://...
Snippet from the Python code: def init(self, model, labels): print('Initializing TensorRT engine...') # loop over the class labels file for row in open(labels): # unpack the row and update the labels dictionary (classID, label) = row.strip().split(maxsplit=1) ...
class ChatWithEBInputView(ToolParameterView): word: str = Field(description="需要获取详细信息的单词") # 第二个类就是描述response这个变量,这是这个工具输出的参数。class ChatWithEBOutputView(ToolParameterView): response: str = Field(description="单词的详细释义"...