Transformers Agents的发布至少证明了一件事,那就是AI Agent技术可能是未来十分重要的演进方向,而开源社区上大量的模型可能是这个技术成功的关键
Transformers Agent 目前的主要焦点是使用 Transformer 模型和执行 Python 代码,而 LangChain Agent 则“几乎”可以做所有事情。让我们将其分解以比较 Transformers Agent 和 LangChain Agents 之间的不同组件: Tools Hugging Face Transfomers Agent 有一个惊人的工具列表,每个工具都由变形模型提供支持。这些工具提供了三...
Transformers Agents的使用教程(代码示例) 使用一如既往的简单,只需要大家安装agents组件即可,安装方法: pip install transformers[agents] 当然,Transformers Agents支持你使用OpenAI的模型完成任务,毕竟这是目前最强大的LLM,不过也需要你自己有APIKey,使用OpenAI的模型之前需要安装OpenAI库: pip install openai 接下来,你一...
为了获得此功能的早期访问权限,请首先从其main分支安装transformers: pip install "git+https://github.com/huggingface/transformers.git#egg=transformers[agents]" 智能体 2.0 将在 v4.41.0 版本中发布,预计将于五月中旬上线。 自我修正的检索增强生成 快速定义: 检索增强生成 (RAG) 是“使用 LLM 回答用户查询,...
简单来说,就是以前想要实现某一个AI功能,需要自己去网上搜索对应的模型、下载对应的权重才能使用。现在可以把中间的这些个环节都砍了,我们只需要告诉模型我们想要对某段文字或者某张图片进行什么操作,transformer就会自动帮我们分解我们的命令、要求,从Hugging Face上面搜索对应的仓库,下载对应的权重,然后运行推理,非常的...
本文我们探索了🤗Hugging Face Transformers Agents 的功能,并将其与🦜🔗LangChain Agents 进行了比较。尽管现在 🤗Hugging Face Transformers Agents 的功能还不如 🦜🔗LangChain 灵活强大,但 🤗Hugging Face Transformers Agents 背靠Hugging Face后面庞大的模型库,尤其自身的突出优势。期待 🤗Hugging Face ...
近期,我们发布了一个非常“大胆”的新特性: Transformers Agents,并加入到了 🤗 Transformers 4.29 之后的版本中。它在 Transformers 的基础上提供了一个自然语言 API,来 “让 Transformers 可以做任何事情”。这其中有两个概念:一个是 Agent (代理),另一个是 Tools (工具),我们定义了一系列默认的工具,...
Transformers Agents 是一个实验性 API,随时可能发生变化。代理返回的结果可能会有所不同,因为 API 或底层模型可能会发生变化。 ApacheCN_飞龙 2024/06/26 3560 Transformers 4.37 中文文档(六十) 模型配置索引sizetorch T5v1.1 是由 Colin Raffel 等人在google-research/text-to-text-transfer-transformer存储库中发...
Transformers Agents 是一个实验性 API,随时可能发生变化。代理返回的结果可能会有所不同,因为 API 或底层模型可能会发生变化。 要了解更多关于代理和工具的信息,请确保阅读入门指南。此页面包含底层类的 API 文档。 代理 我们提供三种类型的代理:HfAgent 使用开源模型的推理端点,LocalAgent 在本地使用您选择的模型,...
https://hf.co/docs/transformers/transformers_agents 代理这里指的是大语言模型 (LLM),你可以选择使用 OpenAI 的模型 (需要提供密钥),或者开源的 StarCoder 和 OpenAssistant 的模型,我们会提示让代理去访问一组特定的工具。 工具指的是一个个单一的功能,我们定义了一系列工具,然后使用这些工具的描述来提示代理,...