implementing-llms-litgpt
使用Lightning AI的LitGPT实现并训练LLM,支持20多种预训练架构(Llama、Gemma、Phi、Qwen、Mistral)。当需要干净的模型实现、对架构有教育性的理解或使用LoRA/QLoRA进行生产微调时,请使用此方法。单文件实现,没有抽象层。
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
使用Lightning AI的LitGPT实现并训练LLM,支持20多种预训练架构(Llama、Gemma、Phi、Qwen、Mistral)。当需要干净的模型实现、对架构有教育性的理解或使用LoRA/QLoRA进行生产微调时,请使用此方法。单文件实现,没有抽象层。
使用Playwright打开LiveLib的名言页面,并通过网站界面将其添加到你自己的名言/列表中。
使用LlamaIndex构建LLM应用程序。创建索引、查询引擎和数据连接器。用于RAG应用程序、文档搜索和知识库系统。
大型语言与视觉助手。支持视觉指令调优和基于图像的对话。结合了CLIP视觉编码器与Vicuna/LLaMA语言模型。支持多轮次图像聊天、视觉问答以及指令执行。可用于视觉-语言聊天机器人或图像理解任务。最适合用于对话式的图像分析。
此技能应在使用任何语言构建生产级LLM应用程序时使用。它适用于实现可预测的AI功能、为LLM操作创建结构化接口、配置语言模型提供商、使用工具构建代理系统、优化提示词或测试由LLM驱动的功能。涵盖了与语言无关的模式,包括类型安全契约、模块化组合、多提供商支持以及生产部署。
将多个大语言模型组织成一个委员会,通过同行评审和主席综合生成集体智慧
全面的LLM模型评估和排名系统。当用户需要比较语言模型、寻找特定任务的最佳模型、了解模型能力、获取价格信息,或在GPT-4、Claude、Gemini、Llama或其他LLM之间选择时提供帮助。基于基准测试提供排名、成本分析以及针对推理、代码生成、长上下文处理、多模态等能力的具体使用场景推荐。
局部组合性工具
LiveKit 全模式连续辅导,带有断棒颜色选择
为LiveKit语音代理创建有效提示和指令的指南。在使用LiveKit Agents框架构建会话AI代理时,请遵循以下步骤:(1) 从零开始创建新的语音代理提示,(2) 改进现有的代理指令,(3) 优化文本转语音输出的提示,(4) 集成工具/功能调用能力,(5) 构建带有交接功能的多代理系统,(6) 确保格式适合语音交流并保持简洁以实现自然对话,(7) 根据测试和反馈迭代改进提示,(8) 构建特定…
大型语言与视觉助手。支持视觉指令调优和基于图像的对话。结合了CLIP视觉编码器与Vicuna/LLaMA语言模型。支持多轮次图像聊天、视觉问答以及指令执行。可用于视觉-语言聊天机器人或图像理解任务。最适合会话式图像分析。
当用户希望使用LangChain构建由LLM驱动的应用程序时,应使用此技能。它提供了初始化任何LLM提供商(OpenAI、Anthropic、Google、xAI)的模式,以及使用工具构建代理循环和实现结构化输出的方法。当用户要求创建聊天机器人、AI代理或需要与工具调用或结构化响应集成的LLM应用程序时,请使用此技能。
外部大语言模型调用。仅由@council,@probe,@crossref,@gpt,@gemini,@grok,@qwen触发。
关于在speedy_utils中使用LLM实用工具的指南,包括记忆化的OpenAI客户端和聊天格式转换。
LLM应用程序的设计、运行、评估和优化。包括提示管理、RAG构建、微调、评估流水线、成本优化、生产运行。用于与“LLM”、“提示”、“RAG”、“微调”、“AI运营”、“评估”相关的问题。
本地微调
构建具备多代理工作流和智能转接功能的生产就绪LiveKit语音AI代理指南。当创建需要在专门代理之间转移控制权、实施主管升级或构建复杂对话系统的实时语音代理时使用。
DeFi基础知识和使用DefiLlama风格数据的跨链分析。当您想要寻找被低估的协议、通过TVL/收入增长与代币价格进行筛选、比较不同领域或进行超越纯梗图的数据驱动加密研究时,请使用此方法。
在构建LLM应用程序时自动应用。确保LLM调用、流式响应、令牌管理、重试逻辑和错误处理的正确异步模式。
LLM架构、分词、转换器和推理优化。用于理解和使用语言模型。
将多个LLM编排成一个委员会,通过同行评审和主席综合生成集体智慧
Pydantic-AI代理,RAG,用于Pulse Radar知识提取的嵌入。
大型语言模型、提示工程、RAG系统、LangChain和AI应用程序开发
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