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Adala

Adala

提供灵活可扩展运行时环境的自主数据标注框架

Adala 是一个用于数据处理的自主数据标注框架，具备灵活的运行时环境和Python集成。通过迭代学习，系统内的智能体可以独立获取技能，适应不同的环境。Adala 提供可靠的数据处理结果和多种定制化选项，适合AI工程师、机器学习研究人员、数据科学家和教育工作者使用，并兼容OpenAI和VertexAI等大型语言模型。

Adala数据标注人工智能机器学习自适应学习Github开源项目
访问官网GitHubHugging Face论文

Adala 项目介绍

项目概述

Adala 是一个自主数据标注代理框架，旨在为数据处理提供强大的支持，尤其在多样化数据标注任务上。该框架允许自主代理通过迭代学习独立获取一种或多种技能。代理的学习过程基于其操作环境、观察结果和内省性思考。用户可以通过提供真实数据集来定义环境，每个代理在所谓的“运行时”中学习和应用其技能，运行时与大型语言模型（LLM）密不可分。

Adala 的优势

  • 可靠的代理：所有代理建立在真实数据的基础上，确保结果的稳定性和可信度，是数据处理的可靠选择。

  • 可控输出：为每个技能配置所需的输出并设置特定约束。无论是对特定指南的严格遵循，还是基于代理学习的更灵活的自适应输出，Adala 都能根据您的需要量身定制结果。

  • 数据处理专业化：虽然代理在多样化的数据标注任务中表现出色，但它们可以定制为广泛的数据处理需求。

  • 自主学习：Adala 代理不仅仅是自动化的，它们是智能化的。它们基于环境、观察和内省性独立开发技能。

  • 灵活且可扩展的运行时：Adala 的运行时环境是适应性的。单一技能可以跨多个运行时部署，使动态场景如学生/教师架构成为可能。此外，框架的开放性邀请社区扩展和定制运行时，确保持续进化和适应不同需求。

  • 易于定制：可以快速定制和开发代理，以应对特定需求，不需要面对陡峭的学习曲线。

适用对象

Adala 是为 AI 和机器学习领域的个人和专业人士设计的多功能框架，适用范围包括：

  • AI 工程师：构建模块化、互联的 AI 代理系统，达到生产级别的效果。
  • 机器学习研究者：可以针对复杂问题进行拆解和因果推理的实验。
  • 数据科学家：将代理应用于数据预处理和后处理，通过 Python 笔记本本地与 Adala 互动。
  • 教育工作者和学生：用作教学工具或作为高级项目和研究的基础。

无论是上述哪种角色，Adala 都设计用来简化和提升 AI 开发过程，迎合所有的 AI 爱好者。

安装说明

可以通过以下命令安装 Adala：

pip install adala

为了确保使用最新版本，建议从 GitHub 安装：

pip install git+https://github.com/HumanSignal/Adala.git

开发者安装步骤：

git clone https://github.com/HumanSignal/Adala.git
cd Adala/
poetry install

快速入门

在此示例中，Adala 被用作一个独立库，直接在 Python 笔记本中使用。利用提供的环境、技能和运行时架构，可以方便地实现从训练、测试到执行技能的全过程。

项目路线图

Adala 的未来开发计划包括：

  • 低级技能管理
  • 多任务学习支持
  • 计算和存储代理的顶级指标
  • 提供命令行工具和 REST API
  • 引入视觉和多模态代理技能

贡献与支持

Adala 欢迎各种形式的贡献，无论是提升技能、优化运行时还是开发新型代理。加入我们，共同塑造智能系统的未来，提升 Adala 的多样性和影响力。如果您有任何问题或想与社区互动，可以加入我们的 Discord 频道，共同探讨与项目相关的各种话题。

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