Jos olet kiinnostunut tekoäly- ja tekoälymallien käyttämisestä paikallisella tasolla, mahdollisuus integroida suuria paikallisia kielimalleja (LLM) omiin järjestelmiisi henkilökohtaiseen tai ammattikäyttöön. AutoGen Studio, huippuluokan tekoälyalusta, on tehnyt tämän mahdolliseksi ja antaa käyttäjille mahdollisuuden valjastaa LLM:ien voimat suoraan työtilassaan. Tämä integrointi on merkittävä edistysaskel niille, jotka haluavat säilyttää tietonsa hallinnassa samalla, kun he hyötyvät kielimallien edistyneistä ominaisuuksista.
AutoGen Studio on ottanut käyttöön uuden ominaisuuden, jonka avulla käyttäjät voivat korvata oletus-GPT-4-mallin avoimen lähdekoodin vaihtoehdolla. Tämä antaa käyttäjille vapauden muokata tekoälytyökalujaan ja ylläpitää tietojen riippumattomuutta, mikä on keskeinen huolenaihe monille yrityksille ja henkilöille, jotka eivät halua tallentaa arkaluonteisia tietoja ulkoisille palvelimille.
"AutoGen Studion avulla käyttäjät voivat nopeasti luoda, hallita ja olla vuorovaikutuksessa agenttien kanssa, jotka voivat oppia, mukautua ja tehdä yhteistyötä. Julkaisemalla tämän käyttöliittymän avoimen lähdekoodin yhteisössä tavoitteenamme ei ole vain parantaa tuottavuutta vaan myös inspiroida yksilöllistä vuorovaikutusta ihmisten ja agenttien välillä. ", selittää Microsoftin tiimi virallisessa GitHub-blogissa.
Tämän ominaisuuden käytön aloittamiseksi käyttäjien on ensin ladattava ja asennettava LM Studio, monipuolinen alusta, joka tukee erilaisia käyttöjärjestelmiä, kuten macOS, Windows ja Linux. Asennusprosessi on yksinkertainen, ja siinä on käyttäjäystävällinen opas, joka auttaa saamaan LM Studion toimimaan laitteellasi.
AutoGen Studio käyttää suuria paikallisia kielimalleja (LLM)
Kun ohjelmisto on asennettu, seuraava vaihe on paikallisen palvelimen määrittäminen. Tämä palvelin toimii keskittimenä valitsemallesi LLM:lle ja tarjoaa yhteyspisteen API:lle, joka yhdistää AutoGen Studion kielimalliin. Tämä yhteys on välttämätön, jotta tekoälytyökalut toimivat oikein työtilassasi. LM Studio tarjoaa valikoiman LLM:itä, joilla jokaisella on omat vahvuutensa ja jotka sopivat erilaisiin projektivaatimuksiin.
Esimerkiksi Hermes 2.5 mral 7B -malli on monipuolinen vaihtoehto, jonka voi ladata ja käyttää kielitehtävien moottorina. Kiitämme jälleen kerran Prompt Engineeringiä upean yleiskatsauksen ja esittelyn luomisesta siitä, kuinka AutoGen Studiota voidaan käyttää suurilla paikallisilla kielimalleilla, mikä avaa laajan valikoiman mahdollisuuksia ja sovelluksia sekä henkilökohtaiseen että ammattikäyttöön.
Kun olet valinnut ja määrittänyt LLM:n, sinun on määritettävä AutoGen Studio. Tämä edellyttää uusien agenttien ja työnkulkujen luomista, jotka käyttävät paikallisen LLM:n ominaisuuksia. Nämä agentit ja työnkulut ovat AutoGen Studion toiminnallisuuden ytimessä, ja niiden avulla käyttäjät voivat automatisoida monenlaisia tehtäviä käyttämällä LLM-älyä.
Ennen agenttien käyttöönottoa on suositeltavaa testata niitä AutoGen Studion leikkikentällä. Tämän simuloidun ympäristön avulla voit tarkentaa työnkulkujasi ja varmistaa, että agentit toimivat odotetulla tavalla. Tämä on olennainen vaihe kehitysprosessissa, ja se auttaa korjaamaan mahdolliset mutkat ennen live-lähetyksen aloittamista.
On tärkeää olla tietoinen avoimen lähdekoodin LLM:ien rajoituksista. Jotkut eivät pysty luomaan visuaalisia kuvia tai suorittamaan funktiokutsuja. Näiden rajoitusten ymmärtäminen on välttämätöntä, jotta LLM:t voidaan integroida onnistuneesti projekteihisi. Tehtävissä, jotka vaativat näitä lisäominaisuuksia, saatat joutua kääntymään kehittyneempien avoimen lähdekoodin LLM:ien puoleen.
Niille, joiden projektit vaativat monimutkaisempaa toiminnallisuutta, avoimen lähdekoodin LLM-ekosysteemi tarjoaa valikoiman malleja, jotka voivat olla sopivia. Tämän ekosysteemin tutkiminen voi johtaa mallin löytämiseen, joka pystyy käsittelemään projektisi vaatimat monimutkaiset tehtävät.
Paikallisten LLM:ien integrointi AutoGen Studioon LM Studion kautta tarjoaa käyttäjille tehokkaita kielimallinnustyökaluja, jotka voidaan mukauttaa vastaamaan erityistarpeita säilyttäen samalla tietojen yksityisyyden ja hallinnan. Yllä kuvattuja vaiheita noudattamalla käyttäjät voivat luoda räätälöidyn tekoälyratkaisun, joka sopii heidän ainutlaatuisiin tarpeisiinsa. Tämä integrointi osoittaa tekoälytekniikan joustavuuden ja mukautumiskyvyn tarjoten uuden tason mukauttamisen niille, jotka haluavat sisällyttää tekoälyn työnkulkuihinsa.
Lue lisää opas:
- Kuinka käyttää Microsoft AutoGenia useiden kehotteiden ja tekoälyagenttien kanssa?
- Automatisoi työnkulkusi ChatGPT:n ja AutoGen AI Agentsin avulla parantaaksesi tuottavuuttasi.
- AutoGen-multi-AI-agenttisovellusten rakentaminen ongelmien ratkaisemiseksi tehokkaammin
- Luo virtuaalinen työvoima AutoGenin ja GPT-4:n avulla
- Luo helposti mukautettuja tekoälyautomaatioita käyttämällä uutta n8n "vedä ja pudota" -käyttöliittymää
- Kuinka rakentaa AI-käyttöisiä sovelluksia ilman koodia Dify AI -työkalulla?
