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Ferramentas LLaMA整合 para otimizar seu trabalho

Use soluções LLaMA整合 que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

LLaMA整合

  • Local LLM with Function Calling

    Uma estrutura para executar grandes modelos de linguagem locais com suporte a chamadas de funções para desenvolvimento de agentes de IA offline.
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    O que é Local LLM with Function Calling?
    Local LLM com Chamada de Função possibilita que desenvolvedores criem agentes de IA que operam totalmente na infraestrutura local, eliminando preocupações de privacidade de dados e dependências de nuvem. A estrutura inclui código de exemplo para integrar LLMs locais como LLaMA, GPT4All, ou outros modelos de peso aberto, além de demonstrar como configurar esquemas de funções que o modelo pode invocar para realizar tarefas como busca de dados, execução de comandos shell ou interação com APIs. Os usuários podem expandir o design definindo endpoints de funções personalizados, ajustando prompts e lidando com respostas de funções. Essa solução leve simplifica o processo de construção de assistentes de IA offline, chatbots e ferramentas de automação para uma ampla variedade de aplicações.
    Recursos Principais do Local LLM with Function Calling
    • Integração com LLM local
    • Suporte a chamadas de funções
    • Esquemas de funções de exemplo
    • Templates de prompt personalizáveis
    • Implantação de agentes de IA offline
    • Suporte para múltiplos modelos locais (LLaMA, GPT4All)

  • A2A SDK

    A2A SDK permite que desenvolvedores definam, orquestrem e integrem múltiplos agentes de IA de forma transparente em aplicações Python.
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    O que é A2A SDK?
    A2A SDK é um kit de ferramentas para desenvolvedores construir, encadear e gerenciar agentes de IA em Python. Fornece APIs para definir comportamentos de agentes via prompts ou código, conectar agentes em pipelines ou fluxos de trabalho, e habilitar passagem assíncrona de mensagens. Integrações com OpenAI, Llama, Redis e serviços REST permitem que agentes obtenham dados, chamem funções e armazenem estado. Uma interface de usuário integrada monitora a atividade dos agentes, enquanto o design modular garante que você possa estender ou substituir componentes para se adequar a casos de uso personalizados.
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