逐步掌握最佳Ai Agents框架-AutoGen 八开源模型

前言

本篇文章，我们来探索下AutoGen使用其它LLM大模型。主要原因是AutoGen在使用chatgpt3.5/chatgpt 4等付费模型时，token开销比较大。如果我们的业务，社区里的开源模型就能搞定，那当然就开冲了。

接下来就让我们看下，来自Facebook的Llama2 7B。这个模型都有70亿+参数，表现优越。我们让AutoGen的模型替换成这两个模型，来看下运行效果。

LLM Studio

在之前的文章中，我们介绍了多款AI生态受欢迎的工具和服务。比如，Flowise AI这一无代码AI拖拽工具;PlayHT文本转语音工具。今天，我们来玩下LLM Studio, 可以帮助我们快速下载各种开源大模型并运行，并以http server的方式提供LLM服务。它是一个一站式的解决方案，可以提供OpenA兼容的接口，这样能让我们将之前基于OpenAi的应用，快速切换到开源大模型，降低开发成本。

根据官网的介绍，LMStdio主打以下功能

在本地运行各种大语言模型（Hugging Face大把开源模型）可以非常方便的让我们在开发阶段，调试不同的模型，看在项目中的效果，最终选择用户体验更好的大模型。
LMStdio 集成了Chat Bot 功能，可以方便的加载不同的模型，聊天同时，它还支持OpenAI兼容的API格式，暴露接口。
可以方便的从Hugging Face下载一些模型和文件，LMStdio也会经常给我们推一些热点或有趣的模型。

完成AutoGen系列后，我会启一个AI工具或服务系列，欢迎大家评论留言，你喜欢的AI工具或服务，打个tag，交流起来。

下载 LLM Studio

到LM Studio - Discover, download, and run local LLMs，下载LLM Studio。

在模型search 功能页搜索llama,facebook 开源的大模型，并从结果中找到我们需要的进行下载

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按上图，会将模型下载到本地。

测试聊天功能

我们在最上面，选择刚刚下下载的llama 2 chat 模型后，LLM Studio会加载并运行该模型。之后，我们就可以像使用chatgpt 一样，跟 llama 2模型聊天了。在左上角还会有内存和CPU的使用情况。从上图可知，CPU飙的快到脖颈子了。

api server

chat 之后的这个tab, 是 api server 页，它会基于我们的大模型，启动一个本地的http server，让我们以localhost api的方式调用大模型能力。点击Start Server 可以从日志中看到相关信息，它是以OpenAI的方式，提供这些接口。

测试llama 2 的api server

我们使用postman发送了请求，成功拿到了本地模型执行后的响应。速度有点慢，是我们自己电脑或服务器的性能问题了。

对比llm_config

python复制代码config_list = [ { 'model': 'gpt-3.5-turbo', 'api_key': '' }] 
llm_config={ "seed": 42, #为缓存做的配置 "config_list": config_list }

这是之前文章用到的OpenAI 配置。

python复制代码config_list = [{"api_base": "http://localhost:1234/v1","api_key": "xyz"}
]

这是我们今天使用LLama 2开源模型后的配置。我们将model 换成 api_base, 调用本地http 服务。

构建 Agent

AutoGen最核心的概念是两类Agent, UserProxyAgent和AssistantAgent。

python复制代码from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgentassistant = AssistantAgent(name="assistant", 
llm_config=llm_config,
)
user_proxy = AssistantAgent(name="user_proxy")

发起聊天

user_proxy负责发起聊天。

python复制代码user_proxy.initiate_chat(assistant,message: """
Write a python function to calculate the square root of a number, and call it with the number 4.
"""
)

返回结果

python复制代码user_proxy (to assistant):Write a python function to calculate the square root of a number, and call it with the number 4.--------------------------------------------------------------------------------
assistant (to user_proxy):def sqrt(n):return n ** 0.5print(sqrt(4))TERMINATE
其它的我就不粘了， 大家自己玩。

总结

在这篇文章中，我们使用AI生态中的LLMStudio 解锁了切换大模型的能力。OpenAI虽好，但是费用是真贵。好多小伙伴们反馈，AI应用是开发上线了，用户没多少，token账单几万几万的…

参考资料

AutoGen | AutoGen (microsoft.github.io)
www.bilibili.com/video/BV1ow…
python notebook github.com/sugarforeve…

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍