toucans

Kein Bullshit -Eingabeaufforderungsingenieurwesen mit Jinja2 für dynamische schnelle Vorlagen und Litellm, um eine breite Palette von LLM -Anbietern nahtlos zu verwenden.

Erste Schritte

Installation

 pip install toucans

Verwendung

Initialisieren Sie eine Eingabeaufforderung:

 from toucans import PromptFunction

sentiment = PromptFunction (
    model = "gpt-4" ,
    temperature = 0.7 ,
    messages = [
        { "role" : "system" , "content" : "You are a helpful mood-sensitive agent." },
        { "role" : "user" , "content" : "Determine the sentiment of the sentence: {{ sentence }}" },
    ],
)

Fertigstellung erzeugen

Erstellen Sie eine Fertigstellung, indem Sie die Eingabeaufforderung mit einem Satz aufrufen:

 completion = sentiment ( sentence = "I'm so happy!" )

Batch erzeugt parallel Abschlüsse

 batch_args = [
    { "sentence" : "Toucans is nice Python package!" }, 
    { "sentence" : "I hate bloated prompt engineering frameworks!" }
]

completion_batch = sentiment . batch_call ( batch_args = batch_args )

Lokale Eingabeaufforderung Serialisierung

Speichern/laden Sie die Eingabeaufforderung in ein Verzeichnis:

 # Push to dir (not implemented yet)
sentiment . push_to_dir ( "./sentiment/" )

# Load from dir (not implemented yet)
sentiment = PromptFunction . from_dir ( "./sentiment/" )

Der Hub der Toukaner

Drücken/Ziehen Sie die Eingabeaufforderung aus dem Hub der Toukaner:

 # Push to hub
sentiment . push_to_hub ( "juunge/sentiment" )

# Load from hub
sentiment = PromptFunction . from_hub ( "juunge/sentiment" )

Das Laden aus dem Hub des Toucans erfordert vorerst selbst eine Instanz davon selbst und setze die Umgebungsvariable hub_api_url.