推荐 3 个火火火火的 AI 开源项目_crewai自定义工具

本期推荐开源项目目录：

1. 大模型微调框架

2. 用于角色扮演的 AI agent 框架

3. 用于生成数字形象的工具

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01 大模型微调框架

这个开源项目叫做 LLaMA-Factory，是一个易于使用的大型语言模型（LLM）微调框架。它支持多种开源的大型语言模型，如 LLaMA、ChatGLM、Falcon 等。LLaMA-Factory 的主要特点包括：

• 通过 Web UI 进行 LLM 的微调和训练        支持自定义数据集 

• 利用 LoRA 和 4-8 位量化等效率创新，相比 P-tuning 方法，训练速度提高了最多 3.7 倍，GPU 内存使用也得到了减少 

• 导出微调过的模型，可以通过 API、CLI 或 Web 演示轻松部署进行推理 

通过大大简化 LLM 实验，LLaMA-Factory 加速了对话 AI 的研究和开发

开源地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

02 用于角色扮演的 AI agent 框架

CrewAI是一个用于编排角色扮演的自主 AI agent。通过促进协作智能，CrewAI 使 agent 能够在复杂任务上无缝合作。CrewAI的主要构建模块包括代理、任务、工具和团队。

• agent：具有自己的角色、背景故事、目标和记忆的专用团队成员。

• 任务：给定代理应完成的小型、专注的任务。

• 工具：agent 使用的设备，用于高效完成任务。

• 团队：agent、任务和流程相遇的容器层，在这里进行工作。

CrewAI 既可以用 OpenAI 的 API，也可以通过 Ollama 使用本地的大模型来运行程序。无论您是构建智能助手平台，自动化客户服务团队，还是多代理研究团队，CrewAI 都为复杂的多代理交互提供了支持。

开源地址：https://github.com/joaomdmoura/crewAI

CrewAI 的目标是使 AI agent能够扮演角色，分享目标，并像一个精心调整的团队一样运作。以下是开始使用 CrewAI 的简单步骤:

# 安装
pip install crewai
 
# 设置你的团队
import os
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR KEY"
 
# 定义你的代理
researcher = Agent(role='Senior Research Analyst', goal='Uncover cutting-edge developments in AI and data science', backstory="You work at a leading tech think tank. Your expertise lies in identifying emerging trends. You have a knack for dissecting complex data and presenting actionable insights.", verbose=True, allow_delegation=False)
 
writer = Agent(role='Tech Content Strategist', goal='Craft compelling content on tech advancements', backstory="You are a renowned Content Strategist, known for your insightful and engaging articles. You transform complex concepts into compelling narratives.", verbose=True, allow_delegation=True)
 
# 为你的代理创建任务
task1 = Task(description="Conduct a comprehensive analysis of the latest advancements in AI in 2024.")

03 用于生成数字形象的工具

FaceChain 是一个深度学习工具，用于生成数字形象。只需一张肖像照片，你就可以创建自己的数字形象，支持多种风格。

支持虚拟试衣，可基于包含给定服饰的模特图或人物台图进行重绘，支持人脸lora训练，提升单图训练&风格lora融合的效果。

你可以通过 FaceChain 的 Python 脚本，或者 Gradio 界面、Stable Diffusion 等来训练你的数字形象模型并生成照片。

开源地址：https://github.com/modelscope/facechain/blob/main/README_ZH.md