vLLM 加载和部署 LoRA 微调后的模型
vLLM 完全支持加载和部署 LoRA 微调后的模型，并且能带来显著的性能提升。 两种部署方式 方式一：直接加载 LoRA 适配器（推荐） vLLM 原生支持动态加载 LoRA 适配器，无需合并模型，启动时指定即可： bash #…
使用微调后的大模型
使用微调后的大模型 from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends from pydantic import BaseModel from fastapi.responses import StreamingResponse, JSONResponse import torch from transformers …
使用LoRA进行大模型数据微调三
大模型微调的数据格式，核心可以归结为两种主流范式：一种是基于“对话结构”的 ShareGPT格式，另一种是基于“指令-回答”结构的 Alpaca格式。 下面这两张表可以帮你快速了解它们的核心区别和结构： 特性 Share…
使用LoRA进行大模型数据微调二
gpu版 import os import torch from datasets import load_dataset from transformers import ( AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorFor…
使用LoRA进行大模型数据微调一
cpu版 import os import torch import time import json from datasets import load_dataset from transformers import ( AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Tra…
skills 使用py脚本，如果涉及到第三方包怎么办
Skill 本身不解决依赖问题，依赖需要在执行环境中提前准备好 SKILL.md 只是一个指令文件，它告诉 Agent "请运行 scripts/pdf_parser.py"，但不会自动安装这个脚本所需的第三方包。Python 脚本运行时的 ImportError …
有的agent skills 就一个.Md文件，他们是如何达到执行的效果的
一个 .md 文件之所以能被 Agent 执行，是因为它并非普通文档，而是一个结构化的“指令包”。其核心并非文件本身运行代码，而是通过元数据触发 Agent 按需加载，并通过 Markdown 正文中的清晰步骤指导 Agent 一步步完…
langchain 实现多agent,代码示例
要实现多Agent系统，目前最推荐的方式是使用LangGraph，它比LangChain的旧版AgentExecutor更加灵活可控。 以下是两种主流的架构模式及其实战示例： 方案一：Supervisor 架构 适用场景：有明显的任务分工，需要一个“…
hermens agent 配置向导
首次使用建议跑一遍完整的设置向导： hermes setup 向导会引导你完成： 选择 LLM 提供商 填入 API Key 配置默认工具集 设置基础偏好 模型切换：随时换，不改代码 Hermes 不绑定任何一家模型服务商。执…
openclaw 安装
安装 git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git npm install -g openclaw@latest # or: pnpm add -g openclaw@latest #安装向导 选择yes配置模型 openclaw onboard --install-daemon #安装网…
hermens agent webui安装
给 Hermes Agent 安装 WebUI 有几种不同的方案，我整理了三种最实用的，你可以根据自己的需求选择： 方案一：Docker 部署 Hermes WebUI 这是最简单、最标准的方式，通过 Docker 一键部署可视化面板，安装后通过浏…
hermens agent安装
安装 Hermes Agent 主要有两种方式，对于普通用户，最推荐使用官方的一键安装脚本；如果你需要长期稳定运行（比如 7x24 小时在线），可以考虑阿里云的一键云部署方案。 下面是详细的安装指南。 一键脚本安装 (本地)…
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