sisiair的博客

3、run_task函数调用record_case 函数：将记录写入log文件，成功写入log_success.jsonl，失败写入log_fail.jsonl。6、 get_avaliable_models函数调用 get_model_status ：获取本地或者huggingface远端服务的状态。5、run_task函数调用get_avaliable_models：获取本地或者远端可用的模型。7、run_task函数调用get_id_reason：获取选择模型的id和reason两个字段。

2、调用 record_case 函数，将记录写入log文件，成功写入log_success.jsonl，失败写入log_fail.jsonl。1、调用 parse_task函数， 解析任务：使用ChatGPT分析用户的请求，了解他们的意图，并将其拆解成可能的可解决任务。5、调用 chitchat 函数，此函数，构建参数数据，调用send_request函数给openai接口发请求。1.任务规划：使用ChatGPT分析用户的请求，了解他们的意图，并将其拆解成可能的可解决任务。内容太多，未完待续......

我们引入了一个协作系统，该系统由作为控制器的 LLM和作为协作执行者的众多专家模型组成（来自 HuggingFace Hub）。任务规划：使用ChatGPT分析用户的请求，了解他们的意图，并将其拆解成可能的可解决任务。1、首先看一下用户输入的数据存储格式，系统定义了一个列表字典，参考test函数中的数据调用。主要完成2个功能：（1）获取用户的输入信息，存储为字典列表的数据格式。任务执行：调用并执行每个选定的模型，并将结果返回给 ChatGPT。2、再看mian函数，执行调用了一个cli_chat函数。