Construção de dutos em ação
aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)from lazyllm import pipelineApós a importação, os desenvolvedores podem:
- Defina funções lambda para formar cadeias de processamento:
flow = pipeline(step1=lambda x: x.upper(), step2=lambda x: f"Result: {x}") - Testa a eficácia da implementação:
print(flow("hello"))exibirá a mensagem "Result: HELLO".
Modelo de colaboração de corpo multiinteligente
Implementado em conjunto com o módulo Parallel:
- As tarefas são distribuídas em paralelo:
par = parallel(task1=lambda x: x*2, task2=lambda x: x+3) - Agregação automática de resultados: implementação
par(5)Retorna o resultado de [10,8] em forma de lista.
Dicas de configuração em nível de produção
Ele pode ser declarado em config.yaml:
- 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
Com essa configuração, diferentes agentes de IA podem formar uma malha de serviço e o gateway tratará automaticamente do roteamento da comunicação.
Essa resposta foi extraída do artigoLazyLLM: a ferramenta de desenvolvimento de código reduzido de código aberto da Shangtang para a criação de aplicativos corporais multiinteligentesO
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