Programm für modulare Ausbautechnik
LazyLLM bietet drei Möglichkeiten, bestehende Algorithmen zu integrieren:
- Funktionsregistrierungsmechanismus: durch
@registerDecorator verwandelt Python-Funktionen in aufrufbare Smartbody-Module - Bash-BefehlskapselungUnterstützung für den direkten Aufruf von Kommandozeilen-Tools, geeignet für die Integration von Algorithmen, die nicht in Python implementiert sind
- API-Dienst-ZugangURL-Endpunkte für externe Dienste über config.yaml konfigurieren
Spezifische operative Schritte:
- Hinzufügen von Dekoratoren zu Python-Funktionen:
@register(name='my_alg')
def custom_algorithm(input):
return input * 2 - Rufen Sie den Registrierungsnamen in Flow auf:
flow = pipeline(my_alg, other_modules) - oder über die Konfigurationsdatei für die Bereitstellung referenziert
Vorbehalte:
- Eingaben und Ausgaben müssen mit der JSON-Serialisierung kompatibel sein.
- Es wird empfohlen, komplexe Abhängigkeiten mit einem Docker-Image zu verpacken
- Leistungskritische Module können aktiviert werden
@register(parallel=True)
Die Methode reduziert die Integrationszeit etablierter Algorithmen von Tagen auf 2 Stunden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLazyLLM: Shangtangs quelloffenes Low-Code-Entwicklungstool zur Erstellung multiintelligenter KörperanwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich eine schnelle Integration etablierter Algorithmen mit multi-intelligenten Körpersystemen durch LazyLLM erreichen?
