逐步掌握最佳Ai Agents框架-AutoGen 八 开源模型

逐步掌握最佳Ai Agents框架-AutoGen 八 开源模型

码农世界 2024-06-04 前端 84 次浏览 0个评论

前言

本篇文章，我们来探索下AutoGen使用其它LLM大模型。主要原因是AutoGen在使用chatgpt3.5/chatgpt 4等付费模型时，token开销比较大。如果我们的业务，社区里的开源模型就能搞定，那当然就开冲了。

接下来就让我们看下，来自Facebook的Llama2 7B。这个模型都有70亿+参数，表现优越。我们让AutoGen的模型替换成这两个模型，来看下运行效果。

LLM Studio

在之前的文章中，我们介绍了多款AI生态受欢迎的工具和服务。比如，Flowise AI这一无代码AI拖拽工具;PlayHT文本转语音工具。今天，我们来玩下LLM Studio, 可以帮助我们快速下载各种开源大模型并运行，并以http server的方式提供LLM服务。 它是一个一站式的解决方案，可以提供OpenA兼容的接口，这样能让我们将之前基于OpenAi的应用，快速切换到开源大模型，降低开发成本。

根据官网的介绍，LMStdio主打以下功能

  • 在本地运行各种大语言模型（Hugging Face大把开源模型）   可以非常方便的让我们在开发阶段，调试不同的模型，看在项目中的效果，最终选择用户体验更好的大模型。
  • LMStdio 集成了Chat Bot 功能，可以方便的加载不同的模型，聊天   同时，它还支持OpenAI兼容的API格式，暴露接口。
  • 可以方便的从Hugging Face下载一些模型和文件，LMStdio也会经常给我们推一些热点或有趣的模型。

    完成AutoGen系列后， 我会启一个AI工具或服务系列，欢迎大家评论留言，你喜欢的AI工具或服务，打个tag， 交流起来。

    • 下载 LLM Studio

      到LM Studio - Discover, download, and run local LLMs，下载LLM Studio。

      • 在模型search 功能页搜索llama,facebook 开源的大模型， 并从结果中找到我们需要的进行下载

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          按上图， 会将模型下载到本地。
        • 测试聊天功能

          我们在最上面，选择刚刚下下载的llama 2 chat 模型后，LLM Studio会加载并运行该模型。之后，我们就可以像使用chatgpt 一样，跟 llama 2模型聊天了。在左上角还会有内存和CPU的使用情况。从上图可知，CPU飙的快到脖颈子了。

          • api server

            chat 之后的这个tab, 是 api server 页， 它会基于我们的大模型， 启动一个本地的http server， 让我们以localhost api的方式调用大模型能力。   点击Start Server 可以从日志中看到相关信息，它是以OpenAI的方式，提供这些接口。

            • 测试llama 2 的api server

              我们使用postman发送了请求，成功拿到了本地模型执行后的响应。速度有点慢，是我们自己电脑或服务器的性能问题了。

              对比llm_config

              python复制代码config_list = [ { 'model': 'gpt-3.5-turbo', 'api_key': '' }] 
llm_config={ "seed": 42, #为缓存做的配置 "config_list": config_list }

              这是之前文章用到的OpenAI 配置。

              python复制代码config_list = [
    {
        "api_base": "http://localhost:1234/v1",
        "api_key": "xyz"
    }
]

              这是我们今天使用LLama 2开源模型后的配置。我们将model 换成 api_base, 调用本地http 服务。

              构建 Agent

              AutoGen最核心的概念是两类Agent, UserProxyAgent和AssistantAgent。

              python复制代码from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
assistant = AssistantAgent(name="assistant", 
llm_config=llm_config,
)
user_proxy = AssistantAgent(name="user_proxy")

              发起聊天

              user_proxy负责发起聊天。

              python复制代码user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message: """
Write a python function to calculate the square root of a number, and call it with the number 4.
"""
)

              返回结果

              python复制代码user_proxy (to assistant):
Write a python function to calculate the square root of a number, and call it with the number 4.
--------------------------------------------------------------------------------
assistant (to user_proxy):
def sqrt(n):
    return n ** 0.5
print(sqrt(4))
TERMINATE
其它的我就不粘了， 大家自己玩。

              总结

              在这篇文章中， 我们使用AI生态中的LLMStudio 解锁了切换大模型的能力。OpenAI虽好， 但是费用是真贵。好多小伙伴们反馈，AI应用是开发上线了，用户没多少，token账单几万几万的…

              参考资料

              • AutoGen | AutoGen (microsoft.github.io)
              • www.bilibili.com/video/BV1ow…
              • python notebook github.com/sugarforeve…

                如何系统的去学习大模型LLM ？

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                四、AI大模型商业化落地方案

                阶段1：AI大模型时代的基础理解

                • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
                • 内容：
                  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
                  • L1.2 大模型与通用人工智能
                  • L1.3 GPT模型的发展历程
                  • L1.4 模型工程
                  • L1.4.1 知识大模型
                  • L1.4.2 生产大模型
                  • L1.4.3 模型工程方法论
                  • L1.4.4 模型工程实践
                  • L1.5 GPT应用案例

                    阶段2：AI大模型API应用开发工程

                    • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
                    • 内容：
                      • L2.1 API接口
                      • L2.1.1 OpenAI API接口
                      • L2.1.2 Python接口接入
                      • L2.1.3 BOT工具类框架
                      • L2.1.4 代码示例
                      • L2.2 Prompt框架
                      • L2.2.1 什么是Prompt
                      • L2.2.2 Prompt框架应用现状
                      • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
                      • L2.2.4 Prompt框架与Thought
                      • L2.2.5 Prompt框架与提示词
                      • L2.3 流水线工程
                      • L2.3.1 流水线工程的概念
                      • L2.3.2 流水线工程的优点
                      • L2.3.3 流水线工程的应用
                      • L2.4 总结与展望

                        阶段3：AI大模型应用架构实践

                        • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
                        • 内容：
                          • L3.1 Agent模型框架
                          • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
                          • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
                          • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
                          • L3.2 MetaGPT
                          • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
                          • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
                          • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
                          • L3.3 ChatGLM
                          • L3.3.1 ChatGLM的特点
                          • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
                          • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
                          • L3.4 LLAMA
                          • L3.4.1 LLAMA的特点
                          • L3.4.2 LLAMA的开发环境
                          • L3.4.3 LLAMA的使用示例
                          • L3.5 其他大模型介绍

                            阶段4：AI大模型私有化部署

                            • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
                            • 内容：
                              • L4.1 模型私有化部署概述
                              • L4.2 模型私有化部署的关键技术
                              • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
                              • L4.4 模型私有化部署的应用场景

                                学习计划：

                                • 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
                                • 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
                                • 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
                                • 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
                                  这份完整版的大模型 LLM 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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