1.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
2.基于FastGPT和芋道源码挑战一句话生成代码
3.ChatGLM2-6B多轮对话训练方式
4.Auto-GPT 完全体，话源全部功能（联网、话源文本、话源语音、话源图像）安装教程
5.AUTOGEN | 上手与源码分析
6.自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT

听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)

       在 Kubernetes（K8s）的话源cmd目录中，包含了一系列命令行入口文件或二进制文件，话源点名器源码它们主要负责启动、话源管理和操控Kubernetes相关组件或工具。话源这些文件各司其职，话源如：

       1. **check_cli_conventions.go**: 该文件作用于检查CLI约定的话源规范性，确保命令行工具的话源一致性和易用性。它提供函数逐项验证命令行工具的话源帮助文本、标志名称、话源标志使用、话源输出格式等，话源输出检查结果并提供改进意见。

       2. **cloud_controller_manager**: 这是启动Cloud Controller Manager的入口文件。Cloud Controller Manager是Kubernetes控制器之一，负责管理和调度与云平台相关的资源，包括负载均衡、存储卷和云硬盘等。

       3. **kube_controller_manager**: 定义了NodeIPAMControllerOptions结构体，用于配置和管理Kubernetes集群中的Node IPAM（IP地址管理）控制器。此文件包含配置选项、添加选项的函数、应用配置的函数以及验证配置合法性的函数。

       4. **providers.go**: 用于定义和管理云提供商的资源。与底层云提供商进行交互，转换资源对象并执行操作，确保Kubernetes集群与云提供商之间的一致性和集成。

       5. **dependencycheck**: 用于检查项目依赖关系和版本冲突，确保依赖关系的正确性和没有版本冲突。

       6. **fieldnamedocs_check**: 检查Kubernetes代码库中的字段名称和文档是否符合规范，确保代码的规范性和文档的准确性。

       7. **gendocs**: 生成Kubernetes命令行工具kubectl的文档，提供命令的用法说明、示例、参数解释等信息，方便用户查阅和使用。

       8. **genkubedocs**: 生成用于文档生成的Kubernetes API文档，遍历API组生成相应的API文档。

       9. **genman**: 用于生成Kubernetes命令的man手册页面，提供命令的说明、示例和参数等信息。

       . **genswaggertypedocs**: 生成Kubernetes API的Swagger类型文档，提供API的奶茶小程序源码下载详细描述和示例。

       . **genutils**: 提供代码生成任务所需的通用工具函数，帮助在代码生成过程中创建目录和文件。

       . **genyaml**: 为kubectl命令生成YAML配置文件，方便用户定义Kubernetes资源。

       . **importverifier**: 检查代码中的导入依赖，并验证其是否符合项目中的导入规则。

       . **kube_apiserver**: 实现kube-apiserver二进制文件的入口点，负责初始化和启动关键逻辑。

       . **aggregator**: 为聚合API提供支持，允许用户将自定义API服务注册到Kubernetes API服务器中，实现与核心API服务的集成。

       这些文件共同构建了Kubernetes命令行界面的底层逻辑，使得Kubernetes的管理与操作变得更加高效和灵活。

基于FastGPT和芋道源码挑战一句话生成代码

       芋道源码在编程社区中广为人知，为了解决代码生成问题，我们尝试通过FastGPT实现芋道框架的自动化代码生成。芋道的代码生成功能依赖于数据库表字段，因此，我们的目标在于借助GPT技术自动生成数据库表结构。一旦数据库表结构确定，相应的代码便能随之生成。实现这一需求的关键在于利用FastGPT的高级编排功能。编排的核心逻辑如下：

       首先，通过FastGPT的高级编排，我们设计了一个流程，用于解析数据库表字段。这个流程可以接收数据库表字段信息作为输入，然后利用GPT模型生成相应的代码模板。这样的设计使得生成的代码高度符合数据库表的结构，从而保证了代码的准确性和可用性。

       接下来，我们构建了一个示例，展示了如何使用FastGPT与芋道源码结合生成自定义接口。在示例中，我们首先定义了数据库表结构，然后利用FastGPT的解析功能将其转化为代码生成的输入数据。通过GPT模型，我们生成了符合数据库表结构的自定义接口代码。这个过程不仅简化了代码开发流程，也极大地提高了代码生成的效率。

       通过将FastGPT与芋道源码相结合，我们不仅实现了数据库表结构到代码的自动化生成，还为开发者提供了一种高效、便捷的编程方式。这种方法不仅能够显著提升开发效率，175的源码是多少还能够确保生成的代码质量，为开发者节省了大量时间和精力。在未来，随着FastGPT功能的进一步优化，我们期待它在代码生成领域的应用能取得更大的突破。

ChatGLM2-6B多轮对话训练方式

       ChatGLM2是一个经过指令微调的聊天模型，微调时应遵循官方数据组织格式以实现最佳效果。对比预训练模型，其训练数据组织格式较为灵活，而对于聊天模型，官方数据组织格式更为推荐。分析源码时，我们发现ChatGLM2的多轮对话训练存在不足。在训练过程中，只有最后一轮对话内容参与计算损失（loss），其他助手的回答内容并未参与，导致训练数据利用不充分，形成浪费。

       在ChatGLM2的训练源码中，我们观察到输入`input_ids`是由`prompt`、`answer`和结束符（由tokenizer定义）拼接而成。`prompt`由`tokenizer.build_prompt(query, history)`生成，包含了历史对话和当前轮次用户输入的拼接。`answer`则为当前轮次的回复。通过查看huggingface上`chatglm2-6b`的tokenizer代码，我们发现`build_prompt`方法中包含了结束符`eos_token`，揭示了ChatGLM2多轮对话数据组织格式的关键点。对于`labels`，除了最后一个轮次回复内容对应的`b ids`外，其他位置都被置为`pad_token_id`，这意味着只有最后一个轮次的回复内容参与计算loss，其他回复内容未参与，从而导致训练数据未被充分利用。

       对于现有的多轮对话训练方式，我们总结了三种方法：不充分、不高效以及Firefly方法。不充分的方法将所有对话输入视为模型输入，仅最后一个回复内容参与loss更新，忽视了其他回复的潜在信息，造成训练数据浪费。不高效的方法将多轮对话拆分为多条数据进行训练，提高了利用度但降低了训练效率。Firefly方法则采取了一种更充分利用数据的策略，通过并行计算每个位置的loss并仅更新Assistant部分的权重，从而实现了更高效的盘口语言指标源码训练。

       Firefly方法之所以可行，归功于因果语言模型的特性。以GPT为代表的因果语言模型具有对角掩码矩阵的attention mask特性，使得每个位置的编码只依赖于它之前的信息，从而实现了并行计算每个位置的logits。虽然GLM和UniLM等模型存在prefix attention mask的设计，但ChatGLM通过单向注意力机制进行了调整，与Firefly方法保持了兼容性。在训练时，通过数据拼接、tokenize和生成目标mask，Firefly方法充分实现了多轮对话数据的高效利用。

       值得注意的是，尽管ChatGLM2在数据组织和训练方法上存在不足，改进如Firefly方法的实现能够显著提升多轮对话模型的训练效果和数据利用率。通过合理的数据格式和loss计算策略，训练多轮对话大模型能够达到更高效、更充分的训练状态，实现更好的对话生成质量。实践证明，即使简化数据组织形式，多轮对话模型也能展现出卓越的性能，这一方法值得在实际应用中进一步探索和优化。

Auto-GPT 完全体，全部功能（联网、文本、语音、图像）安装教程

       Auto-GPT 是一种新型 GPT 框架，具备自主迭代、联网查询、自我提示等功能。它能在第一轮对话中接收需求后，自主分解任务并完成，无需人工干预。未来，Auto-GPT 将能调用更多工具和插件，甚至桌面应用，从而极大解放人力。本教程将指导新手如何安装 Auto-GPT 的全部功能。

       一、安装环境

       1. Git 和 Anaconda（Python）安装

       （1）如果已安装 Python，可跳过此步骤。

       （2）安装 Git：访问 git-scm.com/download/wi...

       （3）安装 Anaconda：访问 anaconda.com/，下载并安装

       （4）安装 Python：访问 python.org/downloads/，下载并安装

       二、卡卡云模板源码Auto-GPT 安装

       1. 下载项目

       （1）访问 github.com/Significant-...，复制项目地址

       （2）新建文件夹，按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入项目地址下载源代码

       （3）解压项目到新建文件夹

       2. 安装依赖库

       （1）打开 Auto-GPT 源码文件夹

       （2）在空白处按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入命令下载依赖库

       3. 更名与新建

       （1）将 .env.template 改名为 .env

       （2）创建 auto-gpt.json 文件

       三、API-key 获取

       1. OpenAI API-key

       （1）进入 platform.openai.com/acc...

       （2）复制 key，粘贴到 .env 文件中

       2. Pinecone API-key（可选）

       （1）打开 app.pinecone.io/，注册并复制 key

       （2）粘贴 key 到 .env 文件中

       3. Google API-key（可选）

       （1）打开 console.cloud.google.com...

       （2）创建项目，创建 API 密钥，复制 key

       （3）打开 programmablesearchengine.google.com...

       （4）点击“添加”，填写信息，复制搜索引擎 ID

       （5）将 key 和搜索引擎 ID 粘贴到 .env 文件中

       4. HuggingFace API-key（可选）

       （1）打开 huggingface.co/settings...

       （2）点击“Access Tokens”，复制 key

       （3）粘贴 key 到 .env 文件中

       5. ElevenLabs API-key（可选）

       （1）打开 beta.elevenlabs.io/

       （2）复制 key 和 voice ID

       （3）将 key 和 voice ID 粘贴到 .env 文件中

       四、运行 Auto-GPT

       1. 打开命令行，cd 到 Auto-GPT 目录下，或打开 Powershell 窗口

       2. 输入命令运行 Auto-GPT，设置任务、目标等参数

       五、解决 APIConnectionError 错误

       在 Python 安装目录下的 site-packages\openai\api_requestor.py 代码中，添加红框内容，并在使用到该函数的地方增加接受 proxy 的变量

AUTOGEN | 上手与源码分析

       AUTOGEN是一个开源平台，主要功能是创建和管理自动化对话代理(agent)。这些代理能执行多种任务，包括回答问题、执行函数，甚至与其它代理进行交互。本文将介绍AUTOGEN中的关键组件，即Conversation Agent，并简单分析其多代理功能的源码实现。

       根据官网文档和参考代码，AUTOGEN利用OpenAI提供的服务来访问语言模型(Logic Unit)。任何部署了OpenAI兼容API的语言模型都可以无缝集成到AUTOGEN中。利用OpenAI的Tool功能，AUTOGEN能够调用函数，而不是使用自定义提示来引导逻辑模型选择工具。在请求体中提供候选函数信息，OpenAI API将从中选择最有可能满足用户需求的函数。每个agent都可使用send和receive方法与其他agent进行通信。

       在Autogen中，每个agent由Abilities & Prior Knowledge、Action & Stimuli、Goals/Preference、Past Experience等部分组成。语言模型(逻辑单元)通过调用OpenAI服务来实现，利用OpenAI提供的Tool功能调用函数。每个agent都维护自己的历史记录，以List[Message]的形式保存，包含对话信息和执行函数的结果等。

       Conversable Agent是Autogen的基本智能体类型，其他如AssistantAgent或UserProxyAgent都是基于此实现。在初始化时，通过配置列表来初始化OpenAI对象。generate_reply是核心功能，根据接收到的消息和配置，通过注册的处理函数和回复生成函数产生回复。此过程包括消息预处理、历史消息整理和回复生成。通过定制化钩子处理特定逻辑，考虑到调用工具、对话、参考历史经验等功能，generate_reply的大致运行流程如下：首先处理最后接收的消息，然后整理所有消息进行回复生成。

       Autogen将多种不同功能的agent整合到Conversable Agent中。generate_reply时，会根据消息判断是否需要终止对话或人工介入。回复逻辑包括关联或不关联函数的情况。通过代码执行器，代理安全执行GPT生成的代码，AutoGPT自带了Docker、Jupyter和本地三种代码执行器。多Agent对话通过initiate_chat函数启动，使用send和receive函数确保信息正确传递。这种设计允许灵活组合多个ConversableAgent，实现自定义的Agent系统。

       Autogen还提供GroupChat功能，允许多个Agent进行自由讨论或固定流程的工作流。开源社区的autogen.agentchat.contrib部分提供了许多自动化对话系统的贡献。此外，官方notebook中讨论了Agent优化器，允许自定义输出，将对话信息输出到前端UI界面。

       总之，Autogen作为Agent搭建工具，提供了基础功能，允许创建和管理自动化对话代理。其设计将执行工具与逻辑模型整合，简化了多代理对话和多功能任务的实现。通过源码分析，可以看到其灵活的架构和丰富的功能实现，为开发者提供了构建复杂对话系统的基础。

自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT

       探索Auto-GPT与生成模型的魅力，掌握尖端技术，为专业领域带来革新。

       Auto-GPT是一种功能强大的人工智能模型，专门用于文本生成、翻译等任务。它基于生成预训练Transformer（GPT）技术，是一种强大的生成模型。生成模型从现有数据中学习模式，并根据这些模式生成新数据。想象这些模型为人工智能领域的艺术大师，创造出前所未见的杰作。

       Auto-GPT与生成模型是绝佳搭档，协同工作展示人工智能的威力，帮助解决各类问题。设置Auto-GPT与配置生成模型一样，都需要细心安排。首先获取预先训练的GPT模型，可从GitHub等流行存储库获取。接下来，通过微调参数来适应具体任务。这就是Auto-GPT与生成模型的联合效应。

       设置Auto-GPT就像拼图游戏，需要正确组装。获取GPT模型后，调整参数以适应任务。教程将指导你设置和使用Auto-GPT。

       在计算机中设置Auto-GPT需要最新Python版本。从GitHub仓库获取Auto-GPT源代码并克隆。配置中涉及的关键部分包括使用个人的API密钥访问GPT和设置Pinecone内存存储。

       API密钥为与OpenAI系统的交互提供身份验证，确保使用合法访问。设置Pinecone内存则允许模型检索相关信息，增强任务执行能力。这些配置在实现Auto-GPT功能方面至关重要。

       创建新的OpenAI账户获取API密钥，这将解锁Auto-GPT与其他服务的连接。对于Pinecone，设置免费账户并获取API密钥。正确配置上述密钥后，使用命令进行初始化并运行代理。

       代理运行后，用户需为它赋予角色与目标，最终得到专属的智能助手。Auto-GPT的惊喜远不止于此。AI可实现与自然语言交互，甚至生成图像，进一步增强其应用价值。

       设置ElevenLabs账户访问语音合成功能，替换API密钥并将选择的语音ID与账号关联。这将使Auto-GPT能够说话，增加交互性与用户体验。同时，通过调整IMAGE_PROVIDER和IMAGE_SIZE参数，启用图像生成功能，实现实质性的应用。

       综上，设置Auto-GPT与生成模型需要一系列步骤，包括获取模型、微调参数、集成API密钥和内存存储。这些配置为智能助手提供了强大的功能集，从语言生成到图像创建，满足多样化需求。Auto-GPT与生成模型的结合，揭示了人工智能在业务和应用层面上的巨大潜力。

大模型实战：用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》

       在探讨大模型实战时，如何用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》是一个引人入胜的话题。大模型，尤其是GPT系列，虽然在对话和咨询方面表现出色，但其知识库的局限性使得它在处理未知内容时难以提供准确答案。通过引入Langchain，我们能够使GPT模型能够理解并分析文章内容，显著扩展了其应用范围。

       具体地，Langchain实现本地知识库问答的过程包括多个步骤。首先，通过阅读langchain-ChatGLM源码，我们可以了解其基本框架，这涉及到本地知识库的构建、文本嵌入的向量化存储、以及对用户输入的查询处理。通过流程图可视化，我们可以清晰地理解这一流程。

       为了实践这一框架，我们构建了简单的代码示例（tlbb.py），以《天龙八部》为输入，尝试对小说内容进行问答。测试结果显示，模型能够回答一些相关问题，展现出一定的应用价值。

       在代码实现中，模型加载是一个关键环节，其方法在前文中已有详细介绍。此外，通过文本嵌入向量化存储，我们使用text2vec-large-chinese模型对输入文本进行处理，进一步提升问答准确度。在组装prompt阶段，我们向预训练模型提问，获取与输入文本相关的问题答案。

       总结而言，使用Langchain-ChatGLM框架进行本地知识库问答，为GPT模型处理特定主题和领域的问题提供了有效途径。在实际应用中，它能够理解并回答与《天龙八部》等文章相关的问题，显著弥补了原生模型在未知领域的不足。当然，框架性能受文本质量和内容影响，对于更复杂或专业的问题，可能需要更细致的文本分割和知识库构建来提升回答质量。

       此外，为了促进技术交流与学习，我们已组建了技术讨论群，欢迎感兴趣的朋友加入，共同探讨最新学术资讯、技术细节、以及实际应用案例。同时，关注机器学习社区的知乎账号与公众号，能够快速获取高质量的文章，推动学习与研究的深入发展。

       推荐一系列文章，涵盖最新研究进展、技术方法、开源项目等，以满足不同领域开发者的需求。这些资源不仅提供深度学习领域的最新见解，还覆盖了论文润色、代码解释、报告生成等实用技能，为学术和工业实践提供了宝贵支持。

我做了个chatPPT（含源码和prompt）

       实现了一个基于AI的chatPPT工具，此工具能够根据输入的话题或句子自动生成PPT，包括润色标题、选择主题颜色以及生成所有插图。工具原理涉及openAI的GPT 3.5 TURBO接口、Dalle2以及Python-pptx库。

       GPT 3.5 TURBO接口用于生成PPT结构文本，包括PPT标题、页面标题和内容等，同时根据文本内容选择适合的情感主题色彩。Dalle2则将生成的文本转化为相应的，Python-pptx库则负责构建PPTX文件。

       实现这个工具的关键在于制定合适的提示语，让AI理解用户需求并生成符合预期的PPT。实现过程相对简单，但需要考虑科学上网、openAI接口费用（生成一个PPT费用约在0.1~0.2美元，主要成本来自接口）以及输出篇幅的限制。

       使用时需要注意以下几点：

       1、确保网络环境稳定，以便顺利使用工具。

       2、openAI接口使用需付费，费用主要依据生成数量，一般生成一个PPT的费用在0.1~0.2美元左右。

       3、由于AI接口限制输出最多个token，输出篇幅可能会受限。为解决这一问题，建议将用户输入内容分为多个部分，每次生成四个左右的主题，将这些主题的回复拼合，最终生成完整的PPT。虽然这样会增加成本，但可以有效解决输出限制问题。

       工具源码已提供，有兴趣的读者可自行下载和优化，以满足更多个性化需求。