DSPy v2.5 utilizează clasa unificată `dspy.LM` pentru a interacționa cu modelele OpenAI. Suportă configurarea parametrilor de eșantionare (`temperature`, `max_tokens`), gestionarea modelului de raționament `o1` și comutarea rapidă între modele de producție.
Interfață Unificată pentru Modele OpenAI
Toate apelurile beneficiază automat de caching local și rate-limiting inteligent.
import dspy
# Configurare GPT-4o ca model principal în DSPy:
lm_openai = dspy.LM("openai/gpt-4o", api_key="sk-...", temperature=0.2, max_tokens=2000)
dspy.settings.configure(lm=lm_openai)
# Utilizare model de raționament avansat o1:
lm_reasoning = dspy.LM("openai/o1-mini", temperature=1.0)Utilizarea corectă a acestei funcționalități în DSPy asigură programarea algoritmică robustă a modelelor mari de limbaj, decuplând arhitectura codului de redactarea fragilă a prompturilor manuale.
Întrebări & Exemple practice:
Configurare modele OpenAI (gpt-4o, o1, gpt-4o-mini) în dspy.LMAi o întrebare despre Configurare modele OpenAI (gpt-4o, o1, gpt-4o-mini) în dspy.LM sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.