langfun

Langfun

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Introdução

Langfun é uma biblioteca alimentada por Pyglove que visa tornar os modelos de idiomas (LM) divertidos de trabalhar . Seu princípio central é permitir a integração perfeita entre linguagem natural e programação, tratando a linguagem como funções. Através da introdução de solicitação orientada a objetos , o Langfun capacita os usuários a solicitar LLMs usando objetos e tipos, oferecendo controle aprimorado e simplificando o desenvolvimento do agente.

Para desbloquear a magia de Langfun, você pode começar com o Langfun 101. Notavelmente, Langfun é compatível com LLMs populares como Gêmeos, GPT, Claude, tudo sem a necessidade de ajuste fino adicional.

Por que Langfun?

Langfun é poderoso e escalável :

• Integração perfeita entre linguagem natural e programas de computador.
• Prompts modulares, que permitem uma mistura natural de textos e modalidades;
• Eficiente para fluxos de trabalho baseados em solicitação e empregos em lote;
• Uma poderosa estrutura de avaliação que prospera em explosões de dimensão.

Langfun é simples e elegante :

• Um modelo de programação intuitivo, inquietação em 5 minutos;
• Plug-and-play em qualquer base de código Python, fazendo uma diferença imediata;
• LLMs abrangentes sob uma API unificada: Gêmeos, GPT, Claude, Llama3 e muito mais.
• Projetado para o desenvolvimento ágil: oferecendo IntelliSense e fácil depuração, com o mínimo de sobrecarga;

Olá, 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 )

Saída:

 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'
    )
  ]
)

Veja Langfun 101 para mais exemplos.

Instalar

A Langfun oferece uma variedade de recursos através de extras, permitindo que os usuários instalem apenas o que precisam. A instalação mínima do Langfun requer apenas Pyglove, Jinja2 e solicitações. Para instalar o Langfun com suas dependências mínimas, use:

 pip install langfun

Para uma instalação completa com todas as dependências, use:

 pip install langfun[all]

Para instalar uma construção noturna, inclua a bandeira --pre esta:

 pip install langfun[all] --pre

Se você deseja personalizar sua instalação, pode selecionar recursos específicos usando nomes de pacotes como langfun[X1, X2, ..., Xn] , onde Xi corresponde a uma tag da lista abaixo:

Marcação	Descrição
todos	Todos os recursos de Langfun.
llm	Todos os LLMs suportados.
LLM-GOOGLE	Todos suportados pelo Google LLMs.
LLM-GOOGLE-GENAI	LLMS alimentado pelo Google API AI generativa
MIME	Todos os suportes MIME.
MIME-AUTO	Detecção automática de tipo MIME.
MIME-DOCX	Suporte ao formato DOCX.
MIME-PIL	Suporte de imagem para PIL.
MIME-XLSX	Suporte ao formato XLSX.
Ui	Aprimoramentos da interface do usuário

Por exemplo, para instalar uma construção noturna que inclua LLMs movidos ao Google, suporte completo à modalidade e aprimoramentos da interface do usuário, Use:

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

Isenção de responsabilidade: este não é um produto do Google oficialmente suportado.