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Dria Agent A 7B
Dria Agent A 7B
目标受众包括开发者、研究人员和需要复杂逻辑处理及多步骤任务执行的企业。对于开发者，该模型可以辅助编程，提高开发效率；对于研究人员，它提供了研究大型语言模型在特定领域应用的平台；对于企业，可用于构建智能代理系统，优化业务流程。
代码助手开发与工具#大型语言模型#编程辅助#智能代理#文本生成普通产品开源
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产品介绍
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简介
Dria-Agent-a-7B是一个基于Qwen2.5-Coder系列训练的大型语言模型，专注于代理应用。它采用Pythonic函数调用方式，与传统JSON函数调用方法相比，具有单次并行多函数调用、自由形式推理和动作以及即时复杂解决方案生成等优势。该模型在多个基准测试中表现出色，包括Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL)、MMLU-Pro和Dria-Pythonic-Agent-Benchmark (DPAB)。模型大小为76.2亿参数，采用BF16张量类型，支持文本生成任务。其主要优点包括强大的编程辅助能力、高效的函数调用方式以及在特定领域的高准确率。该模型适用于需要复杂逻辑处理和多步骤任务执行的应用场景，如自动化编程、智能代理等。目前，该模型在Hugging Face平台上提供，供用户免费使用。
截图
产品特色
基于Python代码块与工具交互，输出动作
单次聊天轮次中可利用多个同步进程解决问题
自由形式推理和动作，无需特殊提示或调整
生成复杂的Python程序解决方案，支持条件和同步管道
在多个基准测试中表现出色，涵盖多种场景和任务
使用教程
1. 导入必要的库，如transformers和AutoTokenizer。
2. 使用预训练模型名称初始化模型和分词器。
3. 准备系统提示，包含可用函数和限制条件。
4. 构建用户查询，与系统提示一起形成输入消息。
5. 使用分词器对消息进行编码，生成模型输入。
6. 调用模型生成函数，获取输出。
7. 解码输出，获取模型生成的Python代码解决方案。
流量来源
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