ell : Cadre d'ingénierie des mots repères fonctionnels légers

Introduction générale

ell est une bibliothèque de programmation de modèles en langage fonctionnel léger, développée par William Guss, ancien chercheur de l'OpenAI. Elle est conçue pour traiter les signaux comme des programmes et non comme de simples chaînes de caractères. Elle est conçue pour traiter les signaux comme des programmes et non comme de simples chaînes de caractères. ell fournit un contrôle de version et une sérialisation automatisés, prend en charge le traitement de données multimodales et est livrée avec un riche ensemble d'outils de visualisation open-source natifs pour aider les utilisateurs à optimiser le processus d'ingénierie des signaux.

Liste des fonctions

• Programmation des repèresLe système de gestion des signaux : Il traite les signaux comme des programmes et prend en charge l'ingénierie des signaux complexes.
• Contrôle automatisé des versionsLa gestion de l'information : contrôle automatique de la version et de la sérialisation des mots-clés par une analyse statique et dynamique.
• Support de données multimodalesLes données sont prises en charge de manière native pour de nombreux types de données tels que le texte, les images, l'audio et la vidéo.
• Outils de visualisation locaux: Fournit les outils d'Ell Studio pour le contrôle de version, la surveillance et la visualisation de cue word.
• Conversion de type richeLes données de l'enquête sur l'utilisation de l'Internet et de l'Internet dans le cadre de l'enquête sur l'utilisation de l'Internet dans le cadre de l'enquête sur l'utilisation de l'Internet sont les suivantes

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Install ellPour installer ell et ell Studio, exécutez la commande suivante dans un terminal :

   pip install -U "ell-ai[all]"
   

Lignes directrices pour l'utilisation

1. Création de programmes de rappel: Créer un programme simple de mots-clés à l'aide de ell.

   import ell
   @ell.simple(model="gpt-4o")
   def hello(world: str):
   """你是一个友好的助手，使用小写字母书写。"""
   return f"向 {world[::-1]} 问好，并写一首诗。"
   hello("sama")
   

2. Traitement multimodal des donnéesTraitement des données d'image à l'aide d'ell.

   from PIL import Image
   import ell
   @ell.simple(model="gpt-4o", temperature=0.1)
   def describe_activity(image: Image.Image):
   return [
   ell.system("你是 VisionGPT。用小于5个字描述。"),
   ell.user(["描述图中人物在做什么：", image])
   ]
   # 捕捉摄像头图像并描述
   describe_activity(capture_webcam_image())
   

3. Contrôle et suivi des versionsLe contrôle et la surveillance de la version des mots avec Ell Studio.

   ell-studio --storage ./logdir
   

4. Optimiser les mots-clésOptimiser le processus d'ingénierie des mots-clés à l'aide des outils fournis par ell pour saisir les régressions et procéder à des ajustements.

Procédure d'utilisation détaillée

• Création et gestion de programmes de prompteursDans ell, les mots-clés sont traités comme des fonctions qui peuvent être définies et gérées à l'aide de décorateurs. Chaque programme de mots-clés peut être contrôlé par version et sérialisé, ce qui facilite les itérations et optimisations multiples.
• Support de données multimodalesLe logiciel : ell prend en charge les entrées et les sorties d'un large éventail de types de données, ce qui permet aux utilisateurs de traiter facilement des données texte, image, audio et vidéo et de les utiliser dans des programmes cue word.
• Outils de visualisation locauxell Studio : ell Studio fournit un ensemble riche d'outils de visualisation pour aider les utilisateurs à surveiller la performance des mots clés pour le contrôle de la version et l'optimisation. Vous pouvez lancer ell Studio à partir de la ligne de commande et gérer visuellement votre projet de mots clés dans votre environnement local.