-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 207
Commit
This commit does not belong to any branch on this repository, and may belong to a fork outside of the repository.
* Create README_in_HIN.md * Update README_in_HIN.md * Update README.md * Update README_ja_JP.md * Update README_zh-CN.md * Update README_in_HIN.md * Add files via upload * Update overview.md
- Loading branch information
Showing
5 changed files
with
139 additions
and
3 deletions.
There are no files selected for viewing
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
| Original file line number | Diff line number | Diff line change |
|---|---|---|
| @@ -0,0 +1,113 @@ | ||
| <div align="center"> | ||
| <img src="docs/imgs/lagent_logo.png" width="450"/> | ||
|
|
||
| [](https://lagent.readthedocs.io/en/latest/) | ||
| [](https://pypi.org/project/lagent) | ||
| [](https://github.com/InternLM/lagent/tree/main/LICENSE) | ||
| [](https://github.com/InternLM/lagent/issues) | ||
| [](https://github.com/InternLM/lagent/issues) | ||
|
|
||
| [English](README.md) | [简体中文](README_zh-CN.md) | [日本語](README_ja_JP.md) | हिंदी | ||
|
|
||
| </div> | ||
|
|
||
| <p align="center"> | ||
| 👋 <a href="https://twitter.com/intern_lm" target="_blank">Twitter</a>, <a href="https://discord.gg/xa29JuW87d" target="_blank">Discord</a> और <a href="https://r.vansin.top/?r=internwx" target="_blank">WeChat</a> पर हमसे जुड़ें | ||
| </p> | ||
|
|
||
| ## परिचय | ||
|
|
||
| Lagent एक हल्का ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो उपयोगकर्ताओं को बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)-आधारित एजेंटों को कुशलतापूर्वक बनाने की अनुमति देता है। यह एलएलएम को बढ़ाने के लिए कुछ विशिष्ट उपकरण भी प्रदान करता है। हमारे ढांचे का अवलोकन नीचे दिखाया गया है: | ||
|
|
||
|  | ||
|
|
||
| ### प्रमुख विशेषताएं | ||
|
|
||
| - **बॉक्स से बाहर कई प्रकार के एजेंटों का समर्थन करें।** लैजेंट अब समर्थन करता है [ReAct](https://arxiv.org/abs/2210.03629), [AutoGPT](https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT) और [ReWOO](https://arxiv.org/abs/2305.18323), जो तर्क और फ़ंक्शन कॉलिंग के कई परीक्षणों के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को संचालित कर सकता है। | ||
|
|
||
| - **बेहद सरल और विस्तार करने में आसान।** स्पष्ट संरचना के साथ ढांचा काफी सरल है। कोड की केवल 20 पंक्तियों के साथ, आप अपना स्वयं का एजेंट बनाने में सक्षम हैं। यह तीन विशिष्ट टूल का भी समर्थन करता है: पायथन इंटरप्रेटर, एपीआई कॉल और गूगल सर्च। | ||
|
|
||
| - **विभिन्न बड़े भाषा मॉडल का समर्थन करें।** हम एपीआई-आधारित (जीपीटी-3.5/4) और ओपन-सोर्स (एलएलएएमए 2, इंटर्नएलएम) मॉडल सहित विभिन्न एलएलएम का समर्थन करते हैं। | ||
|
|
||
| ## शुरू करना | ||
|
|
||
| लैजेंट के सामान्य परिचय के लिए कृपया [अवलोकन](docs/in/get_started/overview.md) देखें। इस बीच, हम त्वरित शुरुआत के लिए अत्यंत सरल कोड प्रदान करते हैं। अधिक जानकारी के लिए आप [उदाहरण](examples/) अधिक जानकारी के लिए। | ||
|
|
||
| ### इंस्टालेशन | ||
|
|
||
| pip के साथ स्थापित करें (अनुशंसित)। | ||
|
|
||
| ```bash | ||
| pip install lagent | ||
| ``` | ||
|
|
||
| वैकल्पिक रूप से, यदि आप कोड को संशोधित करना चाहते हैं तो आप स्रोत से लैजेंट भी बना सकते हैं: | ||
|
|
||
| ```bash | ||
| git clone https://github.com/InternLM/lagent.git | ||
| cd lagent | ||
| pip install -e . | ||
| ``` | ||
|
|
||
| ### रिएक्ट वेब डेमो चलाएँ | ||
|
|
||
| ```bash | ||
| # You need to install streamlit first | ||
| # pip install streamlit | ||
| streamlit run examples/react_web_demo.py | ||
| ``` | ||
|
|
||
| फिर आप नीचे दिखाए गए यूआई के माध्यम से चैट कर सकते हैं | ||
|  | ||
|
|
||
| ### GPT-3.5 के साथ ReWOO एजेंट चलाएँ | ||
|
|
||
| GPT-3.5 के साथ ReWOO चलाने का एक उदाहरण नीचे दिया गया है | ||
|
|
||
| ```python | ||
| from lagent.agents import ReWOO | ||
| from lagent.actions import ActionExecutor, GoogleSearch, LLMQA | ||
| from lagent.llms import GPTAPI | ||
|
|
||
| llm = GPTAPI(model_type='gpt-3.5-turbo', key=['Your OPENAI_API_KEY']) | ||
| search_tool = GoogleSearch(api_key='Your SERPER_API_KEY') | ||
| llmqa_tool = LLMQA(llm) | ||
|
|
||
| chatbot = ReWOO( | ||
| llm=llm, | ||
| action_executor=ActionExecutor( | ||
| actions=[search_tool, llmqa_tool]), | ||
| ) | ||
|
|
||
| response = chatbot.chat('What profession does Nicholas Ray and Elia Kazan have in common') | ||
| print(response.response) | ||
| >>> Film director. | ||
| ``` | ||
|
|
||
| ### InternLM के साथ एक ReAct एजेंट चलाएँ | ||
|
|
||
| नोट: यदि आप हगिंगफेस मॉडल चलाना चाहते हैं, तो कृपया पहले `pip install -e .[all]` चलाएं। | ||
|
|
||
| ```python | ||
| from lagent.agents import ReAct | ||
| from lagent.actions import ActionExecutor, GoogleSearch, PythonInterpreter | ||
| from lagent.llms import HFTransformer | ||
|
|
||
| llm = HFTransformer('internlm/internlm-chat-7b-v1_1') | ||
| search_tool = GoogleSearch(api_key='Your SERPER_API_KEY') | ||
| python_interpreter = PythonInterpreter() | ||
|
|
||
| chatbot = ReAct( | ||
| llm=llm, | ||
| action_executor=ActionExecutor( | ||
| actions=[search_tool, python_interpreter]), | ||
| ) | ||
|
|
||
| response = chatbot.chat('若$z=-1+\sqrt{3}i$,则$\frac{z}{{z\overline{z}-1}}=\left(\ \ \right)$') | ||
| print(response.response) | ||
| >>> $-\\frac{1}{3}+\\frac{{\\sqrt{3}}}{3}i$ | ||
| ``` | ||
|
|
||
| ## लाइसेंस | ||
|
|
||
| यह प्रोजेक्ट [Apache 2.0 license](LICENSE) के तहत जारी किया गया है। |
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
| Original file line number | Diff line number | Diff line change |
|---|---|---|
| @@ -0,0 +1,23 @@ | ||
| # अवलोकन | ||
|
|
||
| यह अध्याय आपको Lagent की रूपरेखा से परिचित कराता है, और लैजेंट के बारे में विस्तृत ट्यूटोरियल के लिंक प्रदान करता है। | ||
|
|
||
| ## Lagent क्या है | ||
|
|
||
| Lagent एक खुला स्रोत एलएलएम एजेंट ढांचा है, जो लोगों को एक बड़े भाषा मॉडल को कुशलतापूर्वक एजेंट में बदलने में सक्षम बनाता है। यह एलएलएम की योग्यता को स्पष्ट करने के लिए कुछ विशिष्ट उपकरण भी प्रदान करता है, और संपूर्ण रूपरेखा नीचे दिखाई गई है: | ||
|
|
||
|  | ||
|
|
||
| Lagent में 3 मुख्य भाग होते हैं, एजेंट, एलएलएम और क्रियाएं। | ||
|
|
||
| - **agents** एजेंट कार्यान्वयन प्रदान करता है, जैसे ReAct, AutoGPT। | ||
| - **llms** विभिन्न बड़े भाषा मॉडलों का समर्थन करता है, जिसमें हगिंगफेस मॉडल के माध्यम से ओपन-सोर्स मॉडल (Llama-2, InterLM) या GPT3.5/4 जैसे क्लोज-सोर्स मॉडल शामिल हैं। | ||
| - **actions** इसमें क्रियाओं की एक श्रृंखला होती है, साथ ही सभी क्रियाओं को प्रबंधित करने के लिए एक क्रिया निष्पादक भी होता है। | ||
|
|
||
| ## का उपयोग कैसे करें | ||
|
|
||
| Lagent के बारे में अधिक जानने के लिए यहां एक विस्तृत चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका दी गई है: | ||
|
|
||
| 1. स्थापना अनुदेशों के लिए, please see [README](../../../README_in_HIN.md). | ||
|
|
||
| 2. हम बस `python example/react example.py` चलाकर [उदाहरण](examples/) में Lagent के साथ एजेंट बनाने के लिए कई उदाहरण प्रदान करते हैं। |