Manifest：让基础模型提示编程更简单

Manifest：让基础模型提示编程更简单

manifest Prompt programming with FMs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/manif/manifest

项目介绍

Manifest 是一个旨在简化基础模型提示编程的开源项目。它提供了一个轻量级的 Python 包，帮助开发者更高效地进行提示设计与迭代。Manifest 支持多种模型，包括 OpenAI、AI21、Cohere、Together 以及 HuggingFace 等，并且提供了统一的 API 接口，使得开发者可以轻松地在不同模型之间切换。此外，Manifest 还支持缓存模型输入输出，以提高迭代效率、确保结果的可重复性并节省成本。

项目技术分析

Manifest 的核心设计理念包括以下几点：

1. API 驱动：所有模型都通过 API 进行访问，确保了灵活性和可扩展性。
2. 缓存机制：支持全局缓存，可以将模型输入输出存储在 SQLite 或 Redis 中，便于迭代和成本控制。
3. 统一 API：提供统一的 API 接口，支持生成、评分和嵌入功能，简化了开发流程。

Manifest 不仅支持常见的文本生成模型，还支持扩散模型（Diffusion Models）和嵌入模型（Embedding Models）。此外，Manifest 还提供了异步查询、流式查询和模型池调度等功能，进一步提升了开发效率和灵活性。

项目及技术应用场景

Manifest 适用于多种应用场景，包括但不限于：

• 自然语言处理：用于文本生成、对话系统、问答系统等。
• 数据增强：通过生成模型生成训练数据，提升模型的泛化能力。
• 模型评估：通过缓存机制，快速评估不同模型的性能。
• 嵌入计算：用于文本嵌入、相似度计算等任务。

无论是个人开发者还是企业级应用，Manifest 都能提供强大的支持，帮助用户快速构建和迭代基于基础模型的应用。

项目特点

Manifest 具有以下显著特点：

1. 多模型支持：支持多种主流模型，包括 OpenAI、AI21、Cohere、Together 和 HuggingFace 等，用户可以根据需求灵活选择。
2. 缓存优化：通过全局缓存机制，提高迭代效率，确保结果的可重复性，并有效控制成本。
3. 统一 API：提供统一的 API 接口，简化了开发流程，用户无需为不同模型编写不同的代码。
4. 异步与流式查询：支持异步查询和流式查询，提升查询效率和用户体验。
5. 模型池调度：支持多个模型之间的调度，用户可以根据需求配置不同的模型池，进一步提升系统的灵活性和性能。

Manifest 是一个功能强大且易于使用的工具，无论是初学者还是资深开发者，都能从中受益。如果你正在寻找一个能够简化基础模型提示编程的工具，Manifest 绝对值得一试。

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通过以上介绍，相信你已经对 Manifest 有了初步的了解。如果你对 Manifest 感兴趣，不妨前往 GitHub 查看更多详细信息，并开始你的 Manifest 之旅吧！

manifest Prompt programming with FMs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/manif/manifest