当前位置: 首页 > news >正文

AI程序员,开源的Devin,OpenHands 如何使用HuggingFace Inference API

我用了一下,界面这样子:
在这里插入图片描述
Github:https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands

OpenHands 如何使用HuggingFace Inference API

在这里插入图片描述
huggingface/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct 而不是 meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct

不要设置base URL,不起作用。

更多关于OpenHands 使用HuggingFace Inference API:https://docs.litellm.ai/docs/providers/huggingface

如果你的代理不是TUN模式,你可能还要尝试在docker启动命令中设置

-e https_proxy=http://host.docker.internal:7897

7897,你的代理端口

另外,仓库README提供的docker run启动命令添加了–rm参数,Ctrl + c 容器退出后,容器会被删除。


24/12/23 03:34更新

  • 它目前会崩溃,当task执行了很长时间之后。
  • 它挺厉害的,所有的操作都在另一个容器里运行,于是它执行了apt更新、添加apt特定软件包的源、安装了mysql、甚至还想启动其他docker容器、拉取了很多github仓库的代码、使用wget下载了一些pip包,它折腾了几个小时,然后崩溃了。
    有时候是因为上下文被占用而崩溃,它当时一直在cat output.log那是它按照我的要求从一个接口读取的数据,但是放在output.log中我没这样说,这是一个很大的文件,约39M,它cat了非常多的次数,可能得几十次,以至于占满了131K的上下文,这是一个非常厉害的LLM,具有131K输入131K输出,但是因为上下文超出限制而 task 失败。
    有时候是因为它执行了太多的操作,不知道为什么,可能是因为llm的输出不符合OpenHands的格式要求?导致OpenHands的LLM agent部分的代码崩溃。
  • 它会把一件事情变复杂,它没有一个靠谱的行为规范。

相关文章:

AI程序员,开源的Devin,OpenHands 如何使用HuggingFace Inference API

我用了一下,界面这样子: Github:https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands OpenHands 如何使用HuggingFace Inference API huggingface/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct 而不是 meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct 不要设置base URL&…...

【动手学运动规划】 5.2 数值优化基础:梯度下降法,牛顿法

朕四季常服, 不过八套. — 大明王朝1566 道长 🏰代码及环境配置:请参考 环境配置和代码运行! 上一节我们介绍了数值优化的基本概念, 让大家对最优化问题有了基本的理解. 那么对于一个具体的问题, 我们应该如何求解呢? 这一节我们将介绍几个基本的求解…...

电子应用设计方案66:智能打印机系统设计

智能打印机系统设计 一、引言 随着科技的不断发展,打印机也在向智能化方向演进。智能打印机不仅能够提供高质量的打印服务,还具备便捷的操作、智能的管理和连接功能。 二、系统概述 1. 系统目标 - 实现高效、高质量的打印输出。 - 支持多种连接方式&am…...

iClient3D for Cesium 实现限高分析

作者:gaogy 1、背景 随着地理信息技术的发展,三维地球技术逐渐成为了许多领域中的核心工具,尤其是在城市规划、环境监测、航空航天以及军事领域。三维地图和场景的应用正在帮助人们更加直观地理解空间数据,提供更高效的决策支持。…...

AI开发:使用支持向量机(SVM)进行文本情感分析训练 - Python

支持向量机是AI开发中最常见的一种算法。之前我们已经一起初步了解了它的概念和应用,今天我们用它来进行一次文本情感分析训练。 一、概念温习 支持向量机(SVM)是一种监督学习算法,广泛用于分类和回归问题。 它的核心思想是通过…...

torch.unsqueeze:灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中,张量(Tensor)是最基本的数据结构,它类似于NumPy中的数组,但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中,我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。torch.unsqueeze函数就是…...

【WRF教程第3.1期】预处理系统 WPS 详解:以4.5版本为例

预处理系统 WPS 详解:以4.5版本为例 每个 WPS 程序的功能程序1:geogrid程序2:ungrib程序3:metgrid WPS运行(Running the WPS)步骤1:Define model domains with geogrid步骤2:Extract…...

SD ComfyUI工作流 根据图像生成线稿草图

文章目录 线稿草图生成SD模型Node节点工作流程工作流下载效果展示线稿草图生成 该工作流的设计目标是将输入的图像转换为高质量的线稿风格输出。其主要流程基于 Stable Diffusion 技术,结合文本和图像条件,精确生成符合预期的线条艺术图像。工作流的核心是通过模型的条件设置…...

挑战一个月基本掌握C++(第六天)了解函数,数字,数组,字符串

一 C函数 函数是一组一起执行一个任务的语句。每个 C 程序都至少有一个函数,即主函数 main() ,所有简单的程序都可以定义其他额外的函数。 您可以把代码划分到不同的函数中。如何划分代码到不同的函数中是由您来决定的,但在逻辑上&#xff…...

git中的多人协作

目录 1.1多人协作1.1.1创建仓库1.1.2协作处理1.1.3冲突处理 1.2分支推送协作1.3分支拉取协作1.4远程分支的删除 1.1多人协作 1.1.1创建仓库 新建两个文件夹,不需要初始化为git仓库,直接克隆远程仓库命名testGit1,testGit2 指定本地仓库级别…...

解决新安装CentOS 7系统mirrorlist.centos.org can‘t resolve问题

原因 mirrorlist.centos.org yum源用不了 解决办法就是 # cd /etc/yum.repos.d/ # mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo_bak # vim CentOS-Base.repoCentOS系统操作 # mv /etc/yum.repos.d/*.repo /etc/yum.repos.d/*.repo_bak # curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Linux-Ba…...

RK3588 , mpp硬编码yuv, 保存MP4视频文件.

RK3588 , mpp硬编码yuv, 保存MP4视频文件. ⚡️ 传送 ➡️ Ubuntu x64 架构, 交叉编译aarch64 FFmpeg mppRK3588, FFmpeg 拉流 RTSP, mpp 硬解码转RGBRk3588 FFmpeg 拉流 RTSP, 硬解码转RGBRK3588 , mpp硬编码yuv, 保存MP4视频文件....

Elasticsearch:什么是查询语言?

查询语言定义 查询语言包括数据库查询语言 (database query language - DQL),是一种用于查询和从数据库检索信息的专用计算机语言。它充当用户和数据库之间的接口,使用户能够管理来自数据库管理系统 (database management system - DBMS) 的数据。 最广…...

均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为 K 个簇。它基于以下的思想:通过计算数据点与各个簇中心之间的距离来确定数据点所属的簇,并更新簇中心来最小化簇内数据点的平方误差。K-均值算法的步骤如下: 1. 选…...

MySQL 中快速插入大量数据

在 MySQL 中快速插入大量数据(例如 20 万条记录)可以通过多种方法实现。以下是一些优化技巧和步骤,可以帮助你高效地插入大量数据: 1. 禁用索引和约束(如果可能) 在插入大量数据之前,禁用索引和…...

腾讯云智能结构化OCR:以多模态大模型技术为核心,推动跨行业高效精准的文档处理与数据提取新时代

🎼个人主页:【Y小夜】 😎作者简介:一位双非学校的大三学生,编程爱好者, 专注于基础和实战分享,欢迎私信咨询! 🎆入门专栏:🎇【MySQL&#xff0…...

最大似然检测在通信解调中的应用

最大似然检测(Maximum Likelihood Detection,MLD),也称为最大似然序列估计(Maximum Likelihood Sequence Estimation,MLSE),是一种在通信系统中广泛应用的解调方法。其核心思想是在给…...

SKETCHPAD——允许语言模型生成中间草图,在几何、函数、图算法和游戏策略等所有数学任务中持续提高基础模型的性能

概述 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2406.09403 素描是一种应用广泛的有效工具,包括产生创意和解决问题。由于素描能直接传达无法用语言表达的视觉和空间信息,因此从古代岩画到现代建筑图纸,素描在世界各地被用于各种用途。儿童…...

[JAVA备忘录] Lambda 表达式简单介绍

目录 前言 函数式接口 Lambda 表达式使用实例 简单示例 1. 无参数,无返回值 2. 有参数,无返回值 3. 无参数,有返回值 4. 有参数,有返回值 解释: 集合框架 1.forEach:遍历集合 2.排序&#xff1…...

[python]使用flask-caching缓存数据

简介 Flask-Caching 是 Flask 的一个扩展,为任何 Flask 应用程序添加了对各种后端的缓存支持。它基于 cachelib 运行,并通过统一的 API 支持 werkzeug 的所有原始缓存后端。开发者还可以通过继承 flask_caching.backends.base.BaseCache 类来开发自己的…...

从按键消抖到外部中断:STM32 GPIO输入模式的‘避坑’指南与AFIO的隐藏用法

从按键消抖到外部中断:STM32 GPIO输入模式的‘避坑’指南与AFIO的隐藏用法 在嵌入式开发中,GPIO(通用输入输出)接口是与外部世界交互的第一道门槛。对于STM32开发者来说,GPIO配置看似简单,却暗藏诸多细节陷…...

灵毓秀-牧神-造相Z-Turbo使用全攻略:从环境检查到作品输出

灵毓秀-牧神-造相Z-Turbo使用全攻略:从环境检查到作品输出 1. 镜像简介与核心功能 灵毓秀-牧神-造相Z-Turbo是一款基于Xinference部署的AI文生图模型服务,专门用于生成《牧神记》中灵毓秀角色的高质量图像。该镜像集成了Gradio交互界面,让用…...

Serilog:从结构化日志认知到 .NET 工程落地

MySQL 中的 count 三兄弟:效率大比拼! 一、快速结论(先看结论再看分析) 方式 作用 效率 一句话总结 count(*) 统计所有行数 最高 我是专业的!我为统计而生 count(1) 统计所有行数 同样高效 我是 count(*) 的马甲兄弟…...

C++的std--allocator_traits分配器特性与自定义内存管理的适配

C标准库中的内存管理一直是个既基础又复杂的主题。std::allocator_traits作为C11引入的分配器特性模板,为自定义内存管理提供了统一的适配接口,让开发者能在不重写整套分配逻辑的情况下,灵活扩展内存管理策略。无论是实现高性能内存池&#x…...

终极英雄联盟工具集:3大核心功能让你轻松掌控游戏全局

终极英雄联盟工具集:3大核心功能让你轻松掌控游戏全局 【免费下载链接】League-Toolkit 兴趣使然的、简单易用的英雄联盟工具集。支持战绩查询、自动秒选等功能。基于 LCU API。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/League-Toolkit League-Toolkit…...

芯片研发的残酷真相:流片成功只是开始

芯片成功"点亮"那一刻,项目算完成了吗?如果你认为算,那大概率还没经历过真正的芯片项目后期。事实是,点亮和demo跑通,只不过是拿到了入场券而已。真正的战斗,从客户拿到样片那一刻才开始。很多工…...

CRI-O系统配置终极指南:从systemd服务到内核参数调优

CRI-O系统配置终极指南:从systemd服务到内核参数调优 【免费下载链接】cri-o Open Container Initiative-based implementation of Kubernetes Container Runtime Interface 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/cri-o CRI-O是Kubernetes容器运行时…...

深入理解 MySQL 事务:从基础到实战,一篇吃透

在开发和运维 MySQL 数据库的过程中,事务(Transaction) 是绕不开的核心知识点,它是保证数据库数据安全、一致、可靠的基石。无论是电商下单、银行转账、支付结算,还是日常的业务数据操作,都离不开事务的支撑…...

无人机开发者必看:如何基于QGC源码定制你的专属地面站?从环境搭建到第一个插件开发

无人机开发者必看:如何基于QGC源码定制你的专属地面站?从环境搭建到第一个插件开发 在无人机技术迅猛发展的今天,开源地面站软件QGroundControl(QGC)已成为行业标准工具之一。但对于追求个性化功能或特定应用场景的开发…...

【NX二次开发】cam对象类型

//此函数的功能是打印当前坐标系试图的所有坐标系名称 static void geom_list_name(tag_t group_tag) { //ask_member_list int count=0; tag_t *list=NULL; //ask_name char name[UF_OBJ_NAME_LEN+1]; //ask_type_and_subtype int type=0; in…...