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...
Calling Python functions: A simple guide with Example Python calls a function by using its name followed by parentheses containing any required arguments or parameters. A function can be called by writing its name, followed by parentheses with any variables or values it requires. Here's an exampl...
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): print(category, price...
硬声是电子发烧友旗下广受电子工程师喜爱的短视频平台,推荐一套80节的Python教程-22.Calling Functions and Scope 视频给您,在硬声你可以学习知识技能、随时展示自己的作品和产品、分享自己的经验或方案、与同行畅快交流,无论你是学生、工程师、原厂、方案商、代理商、
class AutoFunctionGenerator: """ AutoFunctionGenerator 类用于自动生成一系列功能函数的 JSON Schema 描述。 该类通过调用 OpenAI API,采用 Few-shot learning 的方式来生成这些描述。 属性: - functions_list (list): 一个包含多个功能函数的列表。 - max_attempts (int): 最大尝试次数,用于处理 API 调用...
Write a Python function that takes a function as an argument and calls it with any number of arguments. Sample Solution: Code: defcall_function(func,*args,**kwargs):""" Calls the given function with any number of positional and keyword arguments. Args: func (function): The functi...
该Prompt告知了LLM:如果需要使用function-calling能力,那么就从tools(tools是预定义的functions)中选取一个最匹配的函数;如果不需要,就用自然语言与用户交互,此时与正常的对话流程无异。输出的格式固定为json,方便解析。 由此,我们受到启发:只要LLM基座够强(能够严格遵循Prompt响应诉求),即使LLM本身不支持function-calling...
import importlib.util import os from pathlib import Path import json import logging from typing import Optional, Dict, List logger = logging.getLogger(__name__) class FunctionsRegistry: def __init__(self) -> None: self.functions_dir = Path(__file__).parent / 'functions' # API 函数存放...
class CustomModelClient: def __init__(self, config, **kwargs): print(f"CustomModelClient config: {config}") gen_config_params = config.get("params", {}) self.max_length = gen_config_params.get("max_length", 256) print(f"Loaded model {config['model']}") ...
{'id': 'call_aXV9LQfp4COEzB5b93nazfkv', 'function': {'arguments': '// Using the Subtract function from the functions namespace\nfunctions.Subtract({a: 3, b: 12});', 'name': 'python'}, 'type': 'function'}]} response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': ...