Tools should be a list of functions stored in json format

Funktiokutsut Phi-4-minissä

Funktiokutsut tulivat ensimmäisen kerran Phi Family -perheeseen, ja nyt voit käyttää niitä Phi-4-minin kautta.

Tässä esimerkissä simuloidaan Valioliigan tuloksia. Tavoitteena on, että Phi-4-mini toimittaa reaaliaikaista pelitietoa. Alla on esimerkkikoodi:

import torch
import json
import random
import string
import re
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor, GenerationConfig,pipeline,AutoTokenizer

model_path = "Your Phi-4-mini location"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    device_map="cuda",
    attn_implementation="flash_attention_2",
    torch_dtype="auto",
    trust_remote_code=True)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

# Tools should be a list of functions stored in json format
tools = [
    {
        "name": "get_match_result",
        "description": "get match result",
        "parameters": {
            "match": {
                "description": "The name of the match",
                "type": "str",
                "default": "Arsenal vs ManCity"
            }
        }
    },
]

# Function implementations

def get_match_result(match: str) -> str:
    # This would be replaced by a weather API
    match_data = {
        "Arsenal vs ManCity": "1:1",
        "Chelsea vs ManUnited": "0:2"
    }
    return match_data.get(match, "I don't know")


messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant",
        "tools": json.dumps(tools), # pass the tools into system message using tools argument
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "What is the result of Arsenal vs ManCity today?"
    }
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt")

inputs = {k: v.to(model.device) for k, v in inputs.items()}
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(output[0][len(inputs["input_ids"][0]):]))

tokenizer.batch_decode(output)

response = tokenizer.decode(output[0][len(inputs["input_ids"][0]):], skip_special_tokens=True)

tool_call_id = ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=9))

messages.append({"role": "assistant", "tool_calls": [{"type": "function", "id": tool_call_id, "function": response}]})

try :
    tool_call = json.loads(response)[0]

except :
    json_part = re.search(r'\[.*\]', response, re.DOTALL).group(0)

    tool_call = json.loads(json_part)[0]


function_name = tool_call["name"]   

arguments = tool_call["arguments"]

result = get_match_result(**arguments) 

messages.append({"role": "tool", "tool_call_id": tool_call_id, "name": "get_match_result", "content": str(result)})

print(messages)

Vastuuvapauslauseke:
Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua Co-op Translator. Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattikäännöksissä saattaa esiintyä virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäistä asiakirjaa sen alkuperäiskielellä tulee pitää virallisena lähteenä. Tärkeissä tiedoissa suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa tämän käännöksen käytöstä aiheutuvista väärinymmärryksistä tai tulkinnoista.