参考: •https://powerdrill.ai/discover/discover-Hammer-Robust-Function-Calling-cm20xgl73fd4t01cpquw4ftpz [3] 引用链接 [1]:https://arxiv.org/html/2410.04587v2 [2]Hammer2.0:https://huggingface.co/collections/MadeAgents/hammer20-66f4dee539f7b2c95224012a [3]:https://powerdrill.ai/discover/...
选择 ModelScope 是因为 HuggingFace 下载速度太慢, 选择 QWen-70B 是因为 Function Calling 是比较吃大模型能力的,较为复杂的函数调用,还是需要大一点的模型。 从ModelScope 下载模型: git clone https://modelscope.cn/qwen/Qwen-72B-Chat.git 接着我们使用 [Byzer-LLM](https://github.com/allwefantasy/by...
函数调用(译者注:Function Calling,允许模型通过调用特定的函数来执行某些复杂任务。)已经成为大语言模型(LLMs)的关键功能之一,能够显著增强大模型应用能力。因此,学习这项技术是极其有意义的。 基于此,我打算撰写一篇详细的教程,内容重点为基础介绍(因为这类教程已经很多了)之外的内容。本教程将专注于实际应用上,展示...
[2]Hammer2.0:https://huggingface.co/collections/MadeAgents/hammer20-66f4dee539f7b2c95224012a [3]:https://powerdrill.ai/discover/discover-Hammer-Robust-Function-Calling-cm20xgl73fd4t01cpquw4ftpz
下载一个开源模型和安装 Byzer-LLM 首先,我们必须有一个开源的模型,这里我们从 ModelScope 下载 QWen-70B 大模型。选择 ModelScope 是因为 HuggingFace 下载速度太慢, 选择 QWen-70B 是因为 Function Calling 是比较吃大模型能力的,较为复杂的函数调用,还是需要大一点的模型。
比如,谷歌的 Gemini API 最近也开始支持函数调用, Anthropic 也在将其整合到 Claude 中。函数调用(译者注:Function Calling,允许模型通过调用特定的函数来执行某些复杂任务。)已经成为大语言模型(LLMs)的关键功能之一,能够显著增强大模型应用能力。因此,学习这项技术是极其有意义的。
https://github.com/abetlen/llama-cpp-python?tab=readme-ov-file#function-calling https://github.com/abetlen/llama-cpp-python/tree/main/docker#cuda_simple https://docs.mistral.ai/capabilities/json_mode/ https://huggingface.co/MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF ...
model.huggingface import HuggingfaceModel # Define your own constraint # (you can also use local_llm_function_calling.JsonSchemaConstraint) def lowercase_sentence_constraint(text: str): # Has to return (is_valid, is_complete) return [text.islower(), text.endswith(".")] # Create the ...
上述Function Call的数据样例为给定特定工具集后,用于回答用户查询某高校录取分数线的问题。此外限于篇幅,此处不再其它工具使用样例,具体可以查看HuggingFace数据集。 2.4.数据下载 方法一: 直接下载(用浏览器打开下面的链接) https://modelscope.cn/datasets/codefuse-ai/devopseval-exam/files ...
🦍 Berkeley Function Calling Leaderboard on Hugginface Berkeley Function Calling Leaderboard Huggingface Introduction We present Berkeley Function Leaderboard, the first comprehensive and executable function calling evaluation for LLMs function calling. Different from prior function calling ...