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Yan 的杂物志_个人主页分享
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GitHub 自动发布教程
Created2024-10-12|2_Note0_Technic0_工具版本管理
1 原理 GitHub Actions 是一个强大的自动化工具,可以帮助你简化开发流程的各种操作。从测试代码到部署应用,它几乎可以自动化开发中的任何任务。 这里使用它来自动发布 Obsidian 插件。当打 TAG 时,它会触发编译并发布新版本。 2 操作 2.1 设置工作流 在 github 项目中创建一个工作流配置文件 12345mkdir .github/workflows/vi .github/workflows/release.ymlgit add .github/workflows/release.ymlgit commit -m 'xxx'git push yml 中具体内容见:ob 自动发布教程 2.2 本地测试 在本地安装一个与 yml 文件中类似的环境(node-version)。测试无误后,再上传 GitHub 进行编译。请确保 JSON 配置文件完整。 2.3 打标签即可触发工作流 12git tag -a 1.0.0 -m "1.0.0"git push origin 1.0.0 如果标签错误,需要先删除原有标签,然后重 ...
论文阅读_大型语言模型增强强化学习调查
Created2024-10-11|2_Note0_Technic2_算法15_强化学习
12345678中文标题:Survey on Large Language Model-Enhanced Reinforcement Learning: Concept, Taxonomy, and Methods中文名称: 大型语言模型增强强化学习调查:概念、分类和方法链接: https://arxiv.org/pdf/2404.00282作者: Yuji Cao, Huan Zhao, Yuheng Cheng, Ting Shu, Yue Chen, Guolong Liu, Gaoqi Liang, Junhua Zhao, Jinyue Yan, Yun Li,机构: 香港中文大学日期:2024-03-30引文数量:135长度:正文15页 来自:241011 哲明分享 摘要 目标: 提供对大型语言模型(LLMs)增强强化学习(RL)相关文献的全面综述,明确其与传统 RL 方法的对比,澄清研究范围和未来研究方向。 方法: 基于经典的代理 - 环境互动范式,提出结构化分类法,将 LLMs 在 RL 中的功能系统地划分为信息处理器、奖励设计者、决策者和生成器四个角色。逐一总结方法、 ...
软件版权许可证指南
Created2024-10-06|2_Note0_Technic0_工具版本管理
1 如何选择 GPLv2:允许用户自由地使用、修改和分发。但如果你修改和发布了修改后的版本,必须保持它的开源状态。(允许商用,但如果你分发基于 GPLv2 的修改软件,你必须提供源代码,并以 GPLv2 许可证发布) GPLv3 与更多许可证兼容,GPLv2 的兼容性较差。允许 GPLv3 代码与 Apache License 2.0 等许可证一起使用,拓宽了软件的使用范围。 LGPL 是介于完全自由的许可证(如 MIT、BSD)和严格的 GPL 许可证之间的一种折中。它允许闭源软件使用 LGPL 库,同时确保对 LGPL 库本身的修改保持开源。 MIT:非常宽松,允许开发者在任何项目中使用、修改、分发代码,包括在闭源的商业软件中使用,而不需要公开源代码。(允许用于商业用途) Apache License 2.0:是一种“宽松”的许可证,允许在开源和闭源项目中自由使用、修改和分发代码。你可以将 Apache 许可证的代码整合进商业软件中,而不需要开源你的代码。唯一的要求是保留原始的版权声明和许可证文本。 其它 BSD 系列 (BSD-2, BSD-3): 宽松的许可证,允许闭源使用 ...
Git保护主分支指南
Created2024-10-05|2_Note0_Technic0_工具版本管理
1 功能 在 GitHub 上设置我的项目代码只能通过 Pull Request,审核后才能合并到主分支。 通常情况下,只有项目的所有者和合作者才能向主分支上传代码。因此,这里限制的是他们在上传代码时需要进行相互检查。 2 方法 进入仓库设置: 打开 GitHub 仓库。 在仓库页面的右上角,点击 Settings(设置)。 设置分支保护规则: 在仓库设置页面的左侧菜单,点击 Branches。 点击 Add branch ruleset。 选择受保护的分支: 起一个名字:Ruleset Name。 在 Targets 中添加要保护的分支,一般设置 Default 即主分支。 启用强制 Pull Request 和 Code Review: 选中 Require a pull request before merging。 选中 Require approvals,然后在下方选择需要多少个审核人(比如至少 1 个)。 保存规则
Django多语言支持指南
Created2024-09-25|2_Note0_Technic3_编程后端django
1 安装底层库 1$ apt-get install gettext -y 2 修改设置 在 settings.py 中加 1234567891011USE_I18N = TrueUSE_L10N = TrueLANGUAGES = [ ('en', 'English'), ('zh', 'Chinese'),]LOCALE_PATHS = [ os.path.join(BASE_DIR, 'locale'),] 3 修改代码 代码中加入要翻译的字符串,形如: 12from django.utils.translation import gettext as _text = _("Hello, World") 4 生成或更新语言文件 123$ python manage.py makemessages -l zh# 或者$ django-admin makemessages -l zh 此时生成 locale/zh/LC_MESSAGES/djang ...
大模型代理框架AutoGen_实战篇
Created2024-09-22|2_Note0_Technic0_工具GPT应用Agent工具
这文讲解了如何安装和使用 Microsoft 的 Autogen 工具。它能让多个“代理”协作完成任务,比如对话管理、调用工具等。文中还介绍了关键组件 ConversableAgent 和 GroupChat,以及一些实用的示例程序,比如绘制股票走势图、执行代码等,帮助用户轻松上手并解决复杂问题。 1 安装 1pip install pyautogen 2 源码 1git clone https://github.com/microsoft/autogen 下载了 2.2G,其中 2.1G 在.git 文件夹下,其余约 60M。只需关注主分支即可。 核心代码位于 autogen/agentchat 目录,核心组件包括:conversable_agent 和 groupchat。 conversable_agent:用于管理每个角色的行为。 agent -> ConversableAgent:会话的基类,一般不直接使用,而是作为其他类的父类。它能保持对话状态、历史记录,并调用其他工具。 Agent 可以指定自己在什么情况下被调用,比 Tool 或 function 更强大。 ...
AutoGenStudio
Created2024-09-22|2_Note0_Technic0_工具GPT应用Agent工具
1 引言 在产品级开发时,开发人员必须为这些系统配置大量参数。这些参数包括定义代理(如:要使用的模型、提示、代理可用的工具或技能、代理可以采取的行动步骤数、任务终止条件等)以及通信和编排机制(即代理在协作完成任务时的行为顺序)。 相较于 Coze 和 Dify,AutoGen 仍处于实验阶段,功能相对简单且不够完善。其主要展示的是自动生成程序和执行程序的过程。 2 相关论文 12345678英文名称: AUTOGEN STUDIO: A No-Code Developer Tool for Building and Debugging Multi-Agent Systems中文名称: AUTOGEN STUDIO:一个用于构建和调试多代理系统的无代码开发者工具链接: http://arxiv.org/abs/2408.15247v1代码: https://github.com/microsoft/autogen/tree/autogenstudio/samples/apps/autogen-studio帮助文档:https://microsoft.github.io/autogen/d ...
Langchain代理工具入门指南
Created2024-09-22|2_Note0_Technic0_工具GPT应用Agent工具
1 工具 Tool 1.1 设置 需要设定如下内容,以便和 LLM 交互,名称、描述和 JSON 都在提示中使用。 名称(必需) 描述(可选) 输入的结构(可选) 函数的具体实现(需要在 langchain 中定义) 其它参数,如:是否将工具结果直接返回给用户 1.2 自定义工具 创建实现具体功能的函数。 12345678910from langchain.tools import tool@tooldef search(query: str) -> str: """Look up things online.""" return "LangChain"print(search.name) print(search.description) print(search.args) 用 tool 装饰器,能自动生成名字描述等内容。这是最简单的一种方法,其它方法见:参考文档的自定义工具链接。 建议开始用 tool 装饰器,后面复杂了再切换到 BaseTool 方法。 2 Agent 原理 A ...
大规模监控人工智能修改内容:以ChatGPT对人工智能会议同行评审的影响为例
Created2024-09-19|2_Note0_Technic0_工具GPT应用Agent工具
ReAct 论文 12345678910英文名称: REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS中文名称: ReAct:在语言模型中协同推理与行动链接: https://arxiv.org/abs/2210.03629简版文档(推荐):https://react-lm.github.io/代码: langchain中包含React实现作者: Shunyu Yao∗*, Jeffrey Zhao , Dian Yu , Nan Du , Izhak Shafran , Karthik Narasimhan, Yuan Cao机构: 谷歌研究院,普林斯顿大学日期: 2023-03-10引用次数: 1300 读后感 正文 9 页,全文 33 页,后面都是具体例子的展示。 之前的方法通常是先思考,将大问题拆解成小步骤(step-by-step)后再执行。然后,当其中一步出错时,可能会导致接连的错误。ReAct 方法在每步执行后,将观察到的结果和最初问题一起交给大模型,以修正下一步动作,从而获得更好的效果。也就是说,在每个时 ...
AutoGen:通过多 Agent 对话实现下一代 LLM 应用
Created2024-09-15|2_Note0_Technic0_工具GPT应用Agent工具
12345678英文名称: AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation中文名称: AutoGen:通过多 Agent 对话实现下一代 LLM 应用链接: http://arxiv.org/abs/2308.08155v2代码: https://github.com/microsoft/autogen作者: Qingyun Wu, Gagan Bansal, Jieyu Zhang, Yiran Wu, Beibin Li, Erkang Zhu, Li Jiang, Xiaoyun Zhang, Shaokun Zhang, Jiale Liu, Ahmed Awadallah, Ryen W. White, Doug Burger, Chi Wang机构: 微软研究, 宾夕法尼亚州立大学, 华盛顿大学, 西安电子科技大学日期: 2023-08-16引用次数: 363 1 摘要 目标:介绍 AutoGen 的设计和功能。 方法:利用多个代理进行对话,实现任务完成。 结论:AutoGe ...
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Yan.xie
顺流而下还是逆流而上?
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