docqa_agent.py group_chat.py group_chat_auto_router.py group_chat_creator.py react_chat.py router.py user_agent.py write_from_scratch.py 工具部分后面我具体说明一下 运行 这里简单说一下配置,一般方法里面你根据自己的基座模型配置选择就好 llm_cfg = { # 如果使用DashScope提供的模型服务: 'model'...
框架提供了大模型(LLM,继承自class BaseChatModel,并提供了Function Calling功能)和工具(Tool,继承自class BaseTool)等原子组件,也提供了智能体(Agent)等高级抽象组件(继承自class Agent)。 以下示例演示了如何增加自定义工具,并快速开发一个带有设定、知识库和工具使用能力的智能体: importpprintimporturllib.parseimpor...
结语:Agent生态爆发前夜,优化模型架构和训练方法推进智能升级 通过扩大预训练和强化学习的规模,可以看到Qwen3系列模型以更小的参数规模实现了更高的智能水平,其集成的混合思考模式,使得开发者能更灵活控制模型预算。 研发人员还提到,未来其将围绕以下几个维度继续提升模型能力:优化模型架构和训练方法,以实现扩展数据规模、...
大模型技术栈-第4章-LLM训练案例1 dense chat模型: Qwen2.5-1 LLM训练章节概述, 视频播放量 173、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 2、收藏人数 8、转发人数 0, 视频作者 黄志国hzg0601, 作者简介 ,相关视频:大模型技术栈-第4章-LLM训练案例1-dense chat模型: Qwen2.5-5 后
大模型技术栈-第4章-LLM训练案例1 dense chat模型: Qwen2.5-3 基本架构与Tokenizer 3964 156 13:47 App 阿里最新开源QwQ-32B模型,普通电脑也能秒变顶级AI助手,性能媲美DeepSeek R1,参数量仅用其20分之一!! 2790 88 07:23 App 【保姆级教程】用DeepSeek做图表也太狠了!小白也能轻松入门的Deepseek可视化...
agents import AgentExecutor, create_react_agent from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "28ad7bb6200e2942eb52a5cff8dd1ba8.OhwUutv1miVyuFRP" llm = ChatZhipuAI(temperature=0.01, model="glm-4") os.environ["TAVILY_API_KEY"...
Qwen-Agent的LLM接口集成 Qwen-Agent通过统一的接口适配不同类型的LLM,以满足用户需求。通过以下方法与LLM交互: # 使用LLM与代理进行交互 response = agent.chat("请描述一幅秋天的风景画。") print(response) 函数调用与扩展功能 为了扩展Agent的应用功能,可以利用BaseFnCallModel封装外部函数调用: ...
支持MCP(模型上下文协议),Agent能力提升:可以在思考和非思考模式下实现大语言模型与外部数据源和工具的集成,并完成复杂任务; 支持119种语言和方言:具备多语言理解、推理、指令跟随和生成能力。 目前,Qwen3系列模型已在Hugging Face、ModelScope和Kaggle等平台上开源,均遵循Apache 2.0许可证。在部署方面,其博客提到,建议...
出现的问题通过 chat-template 聊天模板解决 1 推理部署qwen系列模型 测试 我是谁 问题:回答内容含有分词符,回答有杂论冗余内容 模型文件没有默认聊天模板 vllm 官方也没有 聊天模板找不到 不过可以通过指定stop 入参 '<|im_start|>' 解决 2 推理部署qwen1.5系列模型 ...
社区供稿 | GLM-4适配ModelScope-Agent最佳实践 GLM-4是由智谱 AI 发布的新一代基座大模型。 711 0 0 ModelScope运营小助手 | 人工智能 监控 Swift 魔搭社区LLM模型部署实践 ——以ChatGLM3为例 本文将以ChatGLM3-6B为例,介绍在魔搭社区如何部署LLM 1422 2 2 modelscope | 23天前 | 机器学习/...