Aflow : 自動化工作流生成框架

Aflow

簡介 :

AFlow是一個框架，用於自動生成和優化代理工作流。它利用蒙特卡洛樹搜索在代碼表示的工作流空間中尋找有效的工作流，替代手工開發，展現出在多種任務上超越手工工作流的潛力。AFlow的主要優點包括提高開發效率、減少人力成本，並能夠適應不同的任務需求。

需求人群 :

目標受眾為需要自動化工作流生成和優化的開發者、數據科學家和機器學習工程師。AFlow通過減少手動干預，使得用戶可以專注於更有價值的任務，如策略制定和結果分析。

總訪問量： 474.6M

佔比最多地區： US(19.34%)

本站瀏覽量： 70.7K

使用場景

在HumanEval數據集上自動生成和優化工作流，提高任務執行效率。

使用MATH數據集進行實驗，驗證AFlow在數學問題解答上的應用效果。

通過GSM8K數據集測試AFlow在科學問題解答中的性能和準確性。

產品特色

- 節點(Node)：LLM調用的基本單元，提供接口控制LLM、溫度、格式和提示。

- 操作符(Operator)：預定義的節點組合，提高搜索效率，封裝常見操作。

- 工作流(Workflow)：LLM調用節點的序列，可表示為圖、神經網絡或代碼。

- 優化器(Optimizer)：使用LLM在蒙特卡洛樹搜索變體中探索和完善工作流。

- 評估器(Evaluator)：評估工作流性能，提供反饋以指導優化過程。

- 支持自定義操作符和工作流，適應特定數據集和任務。

- 提供實驗數據集和自定義數據集的支持，方便用戶進行實驗和評估。

使用教程

1. 配置優化參數，包括數據集類型、樣本數量、優化結果保存路徑等。

2. 在config/config2.yaml中配置LLM參數，可以參考examples/aflow/config2.example.yaml。

3. 在optimize.py以及optimized_path/template/operator.py和operator.json中設置操作符。

4. 首次使用時，在examples/aflow/optimize.py中設置download(['datasets', 'initial_rounds'])以下載數據集和初始輪次。

5. （可選）添加自定義數據集和相應的評估函數。

6. （可選）如果需要使用部分驗證數據，可以在examples/aflow/evaluator.py中設置va_list。

7. 運行優化，使用默認參數或自定義參數啟動優化過程。

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