Rohrleitungsbau in Aktion
passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)from lazyllm import pipelineNach dem Importieren können Entwickler:
- Definieren Sie Lambda-Funktionen, um Verarbeitungsketten zu bilden:
flow = pipeline(step1=lambda x: x.upper(), step2=lambda x: f"Result: {x}") - Überprüft die Wirksamkeit der Umsetzung:
print(flow("hello"))wird "Ergebnis: HELLO" ausgegeben.
Multi-intelligentes Körper-Kollaborationsmodell
Wird in Verbindung mit dem Modul Parallel implementiert:
- Die Aufgaben werden parallel verteilt:
par = parallel(task1=lambda x: x*2, task2=lambda x: x+3) - Automatische Aggregation von Ergebnissen: Implementierung
par(5)Gibt das Ergebnis von [10,8] in Listenform zurück.
Tipps zur Konfiguration auf Produktionsebene
Sie kann in config.yaml deklariert werden:
- name: llm_agent1 type: gpt_service url: http://10.0.0.1:5000 - name: visual_agent2 type: clip_model url: http://10.0.0.2:6000
Mit dieser Konfiguration können verschiedene KI-Agenten ein Dienstnetz bilden, und das Gateway übernimmt automatisch die Weiterleitung der Kommunikation.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLazyLLM: Shangtangs quelloffenes Low-Code-Entwicklungstool zur Erstellung multiintelligenter KörperanwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie baut man eine Multi-Intelligent Body Pipeline Anwendung mit LazyLLM?
