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用于语言模型程序的 Python 库和跟踪可视化工具

ICE是专为语言模型程序设计的Python库和可视化工具,支持多人模式、代理定义、快速并行执行等功能,允许在浏览器中调试执行轨迹。适用于Python 3.9及以上版本,支持虚拟环境安装和开发,API可能会发生变动,欢迎社区贡献。

PythonICE语言模型调试并行化Github开源项目

项目介绍:ICE

ICE,全称为「交互式组成探索器」(Interactive Composition Explorer),是一个用于语言模型程序的Python库和执行轨迹可视化工具。这一工具的出现,为开发者提供了一种便捷的方法来运行和调试复杂的语言模型任务。

功能特点

  • 多模式运行语言模型任务:ICE支持在多种模式下运行语言模型程序,包括单独由人类、由人类和语言模型结合、或完全由语言模型执行的模式。
  • 浏览器中调试执行轨迹:通过浏览器,用户可以直观地查看和调试模型的执行轨迹,让问题的诊断更为高效。
  • 自定义语言模型代理:用户可以定义和使用新的语言模型代理,比如链式思维代理等,以适应不同的需求。
  • 快速运行任务:借助并行化技术,ICE允许快速进行语言模型调用,加速任务执行。
  • 复用组件任务:支持复用问答、排名和验证等组件任务,提高开发效率。

使用前须知

ICE目前处于1.0版本前,这意味着其API可能随时进行变更,包括功能移除、方法重命名或将ICE拆分成多个项目。用户需谨慎使用并随时关注更新。

使用要求

  • Python版本:需要Python 3.9、3.10或3.11版本。如果尚未安装支持的版本,推荐使用pyenv进行安装和管理多个Python版本。
  • Windows用户:需要通过WSL(Windows Subsystem for Linux)运行ICE。

快速开始

  1. 创建虚拟环境:首先创建并激活一个虚拟环境,以避免全局安装ICE。

    python -m venv venv source venv/bin/activate
  2. 安装ICE

    pip install ought-ice
  3. 运行示例程序:通过Primer运行Hello World程序,查看执行轨迹。

  4. 设置机密信息(可选):在~/.ought-ice/.env中设置机密信息(如OpenAI API密钥),格式可参考.env.example。如未设置,运行需要这些信息的任务时会提示输入。

术语解析

  • Recipe(任务分解):将一个任务分解为若干子任务,以便于执行和调试。
  • Agent(代理):执行预定义形状的原子子任务,如补全、评分或分类。代理不关心调用它们的具体任务分解,也不维护子任务之间的状态。
  • Mode(运行模式):决定任务分解的执行方式,比如由人或由代理执行等。可通过RecipeSettings对特定子任务类型使用特定的代理。

开发与贡献

ICE是由Ought开发的开源项目,欢迎来自社区的贡献。开发者可以贡献代码来修复Bug、改进代码质量和性能,或添加新功能;语言模型研究者可以帮助添加新代理,改进现有的任务分解和组件。

如有大规模贡献计划,请先创建问题讨论后再提交PR。

ICE还在招募更多人才加入项目团队,欢迎查看招聘信息以获取更多机会。

引用方式

如果在您的研究中使用了ICE,请按照以下方式引用:

Iterated Decomposition: Improving Science Q&A by Supervising Reasoning Processes. Justin Reppert, Ben Rachbach, Charlie George, Luke Stebbing Jungwon Byun, Maggie Appleton, Andreas Stuhlmüller (2023). Ought Technical Report. arXiv:2301.01751 [cs.CL]

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