langfun

لانجفون

التثبيت | البدء | البرنامج التعليمي | مجتمع الخلاف

مقدمة

Langfun هي مكتبة تعمل بالطاقة Pyglove تهدف إلى جعل نماذج اللغة (LM) ممتعة للعمل معها . مبدأها الرئيسي هو تمكين التكامل السلس بين اللغة الطبيعية والبرمجة من خلال التعامل مع اللغة كوظائف. من خلال إدخال المطالبة الموجهة نحو الكائن ، تمكن Langfun المستخدمين من مطالبة LLMs باستخدام الكائنات والأنواع ، مما يوفر تحكمًا محسّنًا وتبسيطًا لتطوير الوكيل.

لإلغاء تأمين سحر Langfun ، يمكنك البدء بـ Langfun 101. على وجه الخصوص ، فإن Langfun متوافق مع LLMs الشعبية مثل الجوزاء ، GPT ، كلود ، كل ذلك دون الحاجة إلى صقل إضافي.

لماذا لانجفون؟

Langfun قوي وقابل للتطوير :

• تكامل سلس بين البرامج الطبيعية والكمبيوتر.
• المطالبات المعيارية ، والتي تسمح بمزيج طبيعي من النصوص والطرق ؛
• كفاءة لكل من سير العمل القائم على الطلب ووظائف الدُفعات ؛
• إطار تقييم قوي يزدهر انفجارات الأبعاد.

Langfun بسيط وأنيق :

• نموذج برمجة بديهية ، يمكن فهمه في 5 دقائق ؛
• التوصيل والتشغيل في أي قاعدة كود ثعبان ، مما يحدث فرقًا فوريًا ؛
• LLMs شاملة تحت واجهة برمجة تطبيقات موحدة: الجوزاء ، GPT ، كلود ، LLAMA3 ، وأكثر من ذلك.
• مصمم للتطوير الرشيق: تقديم Intellisense ، سهلة التصحيح ، مع الحد الأدنى من النفقات العامة ؛

مرحبا ، langfun

 import langfun as lf
import pyglove as pg

from IPython import display

class Item ( pg . Object ):
  name : str
  color : str

class ImageDescription ( pg . Object ):
  items : list [ Item ]

image = lf . Image . from_uri ( 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/83/Solar_system.jpg/1646px-Solar_system.jpg' )
display . display ( image )

desc = lf . query (
    'Describe objects in {{my_image}} from top to bottom.' ,
    ImageDescription ,
    lm = lf . llms . Gpt4o ( api_key = '<your-openai-api-key>' ),
    my_image = image ,
)
print ( desc )

الإخراج:

 ImageDescription(
  items = [
    0 : Item(
      name = 'Mercury',
      color = 'Gray'
    ),
    1 : Item(
      name = 'Venus',
      color = 'Yellow'
    ),
    2 : Item(
      name = 'Earth',
      color = 'Blue and white'
    ),
    3 : Item(
      name = 'Moon',
      color = 'Gray'
    ),
    4 : Item(
      name = 'Mars',
      color = 'Red'
    ),
    5 : Item(
      name = 'Jupiter',
      color = 'Brown and white'
    ),
    6 : Item(
      name = 'Saturn',
      color = 'Yellowish-brown with rings'
    ),
    7 : Item(
      name = 'Uranus',
      color = 'Light blue'
    ),
    8 : Item(
      name = 'Neptune',
      color = 'Dark blue'
    )
  ]
)

انظر Langfun 101 لمزيد من الأمثلة.

ثَبَّتَ

يوفر Langfun مجموعة من الميزات من خلال الإضافات ، مما يسمح للمستخدمين بتثبيت ما يحتاجون إليه فقط. يتطلب الحد الأدنى من تركيب Langfun فقط pyglove و jinja2 والطلبات. لتثبيت Langfun مع الحد الأدنى من تبعياتها ، استخدم:

 pip install langfun

لتثبيت كامل مع جميع التبعيات ، استخدم:

 pip install langfun[all]

لتثبيت بناء ليلي ، قم بتضمين علامة --pre ، مثل هذا:

 pip install langfun[all] --pre

إذا كنت ترغب في تخصيص التثبيت الخاص بك ، يمكنك تحديد ميزات محددة باستخدام أسماء الحزم مثل langfun[X1, X2, ..., Xn] ، حيث يتوافق Xi مع علامة من القائمة أدناه:

علامة	وصف
الجميع	جميع ميزات langfun.
LLM	جميع LLMs المدعومة.
LLM-Google	جميع LLMs التي تدعم Google.
LLM-Google-Genai	LLMS مدعوم من Google Generation AI API
التمحور	جميع الدعم MIME.
MIME-AUTO	الكشف التلقائي نوع MIME.
MIME-DOCX	دعم تنسيق DOCX.
MIME-PIL	دعم الصورة لـ PIL.
MIME-XLSX	دعم تنسيق XLSX.
واجهة المستخدم	تحسينات واجهة المستخدم

على سبيل المثال ، لتثبيت بناء ليلي يتضمن LLMs التي تعمل بالطاقة Google ، ودعم الطريقة الكاملة ، وتحسينات واجهة المستخدم ، استخدم:

 pip install langfun[llm-google,mime,ui] --pre

إخلاء المسئولية: هذا ليس منتج Google المدعوم رسميًا.