开源项目Guidance安装与配置完全指南

开源项目Guidance安装与配置完全指南

【免费下载链接】guidance A guidance language for controlling large language models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance

项目基础介绍与编程语言

项目名称: Guidance
仓库链接: https://github.com/guidance-ai/guidance.git
主语言: Python
项目简介: Guidance 是一个用于控制大型语言模型的高效编程范式，它让你能够以结构化的方式控制输出，获取针对特定应用场景的高质量结果，同时相比传统的提示或微调方法减少延迟和成本。通过Guidance，用户可以约束生成（如通过正则表达式和上下文无关文法）、进行条件控制、循环及工具集成等，实现自然语言处理任务的高度定制。

关键技术和框架

• 大型语言模型集成: 支持多种后端，包括Transformers、Llama.cpp、Azure AI、Vertex AI 和 OpenAI等。
• Python 控制流: 允许纯Python代码编写，结合语言模型特有的功能。
• 动态控制与生成: 实现模型生成过程中的条件判断、循环以及工具的调用集成。
• 兼容性: 跨多个后台执行单一Guidance程序，提高开发效率和可移植性。
• 流式支持与可视化: 支持Jupyter笔记本的交互式生成，并提供echo选项适应不同环境需求。

安装与配置步骤

准备工作

确保你的系统已安装以下必备软件：

• Python 3.7 或更高版本
• pip 包管理器

步骤一：克隆项目

首先，在命令行中使用git克隆项目到本地：

git clone https://github.com/guidance-ai/guidance.git
cd guidance

如果你没有安装git，需先访问Git官网下载并安装。

步骤二：安装Guidance

Guidance可以通过pip安装，默认安装适用于大部分场景：

pip install guidance

对于特定需求，比如在Azure AI上运行Phi模型或使用加速的Rust-based解析器，应安装预发布版本：

pip install guidance --pre

步骤三：验证安装

安装完成后，你可以通过运行一个简单的测试来验证Guidance是否正确安装：

import guidance
llama2 = guidance.models.LlamaCpp(path="path_to_your_model.bin")  # 注意替换为你实际的模型路径
print(llama2 + "Hello, world!")

请注意，“path_to_your_model.bin”需要替换为实际的模型文件路径，如果你没有模型文件，则无法直接运行此示例。

高级配置与环境设置

对于更高级的使用，例如自定义模型路径、使用特定API密钥或者调整默认参数，你可能需要参考Guidance项目的文档或源码中的配置说明。

至此，您已经完成了Guidance的基本安装和初步配置，可以开始探索和利用其强大的功能来控制和优化大型语言模型的输出了。记得查阅官方文档以深入学习如何利用其全部潜力。

【免费下载链接】guidance A guidance language for controlling large language models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance