GitHub - microsoft/JARVIS

Descripción

JARVIS es un sistema colaborativo que utiliza LLM para conectarse con varios modelos de IA para tareas complejas. El sistema, desarrollado por Microsoft, tiene como objetivo avanzar en la investigación de la inteligencia artificial general (IAG). Funciona a través de un flujo de trabajo de cuatro etapas: Planificación de Tareas, Selección de Modelos, Ejecución de Tareas y Generación de Respuestas. El sistema utiliza ChatGPT para analizar las solicitudes de los usuarios, seleccionar modelos expertos de Hugging Face, ejecutar tareas y generar respuestas.

JARVIS ofrece varias características, incluido el soporte para los servicios de OpenAI en la plataforma Azure y el modelo GPT-4. Proporciona modos CLI y web para la interacción. El sistema admite diferentes configuraciones, incluida una versión 'lite' que no requiere la implementación de modelos locales y una versión 'default' con requisitos más amplios. El proyecto también incluye una demostración de Gradio y acceso a la API web para resultados intermedios. La arquitectura del sistema permite la integración de varios modelos, mejorando sus capacidades en la automatización de tareas y la generación de respuestas.

JARVIS está diseñado para investigadores, desarrolladores y cualquier persona interesada en explorar las capacidades de los LLM y la automatización de tareas de IA. El diseño modular del sistema permite una fácil integración de nuevos modelos y funcionalidades. El proyecto proporciona instrucciones detalladas para la configuración y el uso, incluida la configuración del servidor y la implementación de la aplicación web. El proyecto también proporciona ejemplos de solicitudes y respuestas para ayudar a los usuarios a comprender cómo interactuar con el sistema. La documentación del proyecto incluye información sobre los requisitos del sistema, guías de inicio rápido e información de citación para los artículos de investigación relacionados.

Características principales de GitHub

• Integra LLM con modelos expertos

• Admite la planificación y ejecución de tareas

• Utiliza ChatGPT para el análisis de tareas y la generación de respuestas

• Ofrece modos CLI y web

• Admite OpenAI y GPT-4

• Proporciona una demostración de Gradio

• Ofrece una API web para resultados intermedios

• Incluye una configuración 'lite' para una configuración más fácil

• Admite puntos finales de inferencia locales y de Hugging Face

• Facilita la automatización de tareas de IA

• Diseño modular para una fácil integración de nuevos modelos

Primeros pasos con GitHub

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   Clonar: Clone el repositorio JARVIS desde GitHub.

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   Instalar dependencias: Configure el entorno e instale los paquetes necesarios usando conda y pip.

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   Configurar: Reemplace las claves y tokens de la API en los archivos de configuración.

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   Descargar modelos: Descargue los modelos requeridos usando el script proporcionado.

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   Ejecutar: Ejecute el servidor y la aplicación en modo servidor, CLI o web.

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   Acceder: Acceda a los servicios a través de la API web o la demostración de Gradio.

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   Probar: Pruebe el sistema enviando solicitudes y analizando las respuestas.

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   Optimizar: Explore diferentes configuraciones y modelos para optimizar el rendimiento.

Casos de uso de GitHub

• Automatización de tareas
• Integración de modelos
• Investigación en IA
• Acceso a la API web
• Demostración de Gradio
• Interacción CLI
• Evaluación de modelos

Preguntas frecuentes de GitHub

• ¿Qué es JARVIS?

  JARVIS es un sistema desarrollado por Microsoft para conectar LLM con la comunidad de ML, diseñado para explorar la inteligencia artificial general (IAG).

• ¿Cómo funciona JARVIS?

  JARVIS opera en cuatro etapas: Planificación de Tareas, Selección de Modelos, Ejecución de Tareas y Generación de Respuestas, utilizando ChatGPT como controlador y modelos expertos como ejecutores.

• ¿Cuáles son los requisitos del sistema para JARVIS?

  Los requisitos varían según la configuración. La configuración 'default' requiere Ubuntu 16.04 LTS, VRAM >= 24GB, RAM > 12GB y espacio en disco > 284GB. La configuración 'lite' tiene requisitos mínimos.

• ¿Cómo empiezo a usar JARVIS?

  Primero, reemplace su clave de OpenAI y su token de Hugging Face en el archivo de configuración. Luego, ejecute los comandos de configuración para el servidor y la aplicación.

• ¿Qué modos están disponibles para interactuar con JARVIS?

  JARVIS ofrece modo CLI, modo servidor con una API web y una demostración de Gradio para la interacción.

• ¿Dónde puedo encontrar la demostración de Gradio?

  La demostración de Gradio está alojada en Hugging Face Space.

• ¿Cuál es el propósito de los archivos de configuración?

  Los archivos de configuración, como config.default.yaml y config.lite.yaml, especifican la configuración del servidor, incluida la selección de modelos y los puntos finales de inferencia.

• ¿Cuál es la diferencia entre las configuraciones 'default' y 'lite'?

  La configuración 'lite' no requiere que se descarguen e implementen localmente modelos expertos, mientras que la configuración 'default' requiere más recursos y permite la implementación de modelos locales.

• ¿Cómo puedo citar a JARVIS?

  Puede citar el artículo como se proporciona en el archivo README, incluidos los autores y los detalles de la publicación.

• ¿Cuáles son los modos de inferencia compatibles?

  Los modos de inferencia compatibles son local, huggingface e híbrido.