Digitalfate MCP Server Bc7

🚀 数字命运：人工知能による未来

数字命运（DigitalFate）は、大規模生成型人工知能モデルのデプロイと管理を簡素化するための高度なフレームワークです。AWS、GCP、またはローカル環境での実行をサポートし、最適化されたアーキテクチャ設計により、ユーザーが効率的で信頼性の高い人工知能システムを簡単に構築できるように支援します。

✨ 主な機能

• マルチクラウド対応：主要なクラウドサービスプロバイダー（AWS、GCPなど）とシームレスに統合し、クロスプラットフォームでの統一管理を実現します。
• 動的拡張：リソース割り当てを自動調整し、最高のパフォーマンスとコスト効率を確保します。
• 組み込みモニタリング：モデルの実行状態とパフォーマンス指標をリアルタイムで追跡し、詳細な分析レポートを提供します。
• セキュリティ保護：多層的なセキュリティ対策を採用し、データのプライバシーを保護し、潜在的な脅威を防ぎます。

📦 インストール

前提条件

1. オペレーティングシステム要件：Linux（Ubuntu 20.04以上）またはmacOS（10.15以上）をサポートします。
2. Pythonバージョン：Python 3.8以上をインストールする必要があります。
3. 権限管理：システムレベルの設定と最適化を行うために、管理者権限を持っていることを確認してください。

インストール手順

1. 環境の準備

   • システムソフトウェアパッケージを更新します：

     sudo apt update && sudo apt upgrade
     

   • 必要な開発ツールをインストールします：

     sudo apt install build-essential python3-dev
     

2. 数字命运フレームワークのインストール

   • pipを使用してインストールします：

     pip install digitalfate
     

3. 初期化設定

   • 仮想環境を作成してアクティブ化します（オプション）：

     python -m venv df_env && source df_env/bin/activate
     

   • 数字命运プロジェクトディレクトリを初期化します：

     digitalfate init
     

🚀 クイックスタート

基本的な使用法

from digitalfate import DigitalFate

# 数字命运インスタンスを初期化します
df = DigitalFate()

# タスクを定義します
task = df.Task(
    name="画像分類",
    description="与えられた画像を分類し、主要な物体を識別します。",
    inputs={
        "image_path": "images/dog.jpg"
    }
)

# タスクを実行します
result = df.execute(task)

# 結果を表示します
print(result)

高度な使用法

from digitalfate import DigitalFate, KnowledgeBase

# 数字命运インスタンスを初期化します
df = DigitalFate()

# 知識ベースを作成します
kb = KnowledgeBase(files=["documents/datasheet.pdf", "https://example.com"])

# タスクを定義し、知識ベースのコンテキストを追加します
task = df.Task(
    name="データクエリ",
    description="提供されたドキュメントに基づいて、製品仕様に関する質問に答えます。",
    context=[kb]
)

# コンテキスト付きのタスクを実行します
result = df.execute(task, input="製品の保証期間はどれくらいですか？")

# 結果を表示します
print(result)

💻 使用例

単一モデルの呼び出し

result = df.call_single_model(task)

メモリ機能

agent = df.AgentConfiguration(
    name="データアナリスト",
    memory=True,
    max_context_size=1024
)

知識ベースの統合

from digitalfate import KnowledgeBase

kb = KnowledgeBase(files=["reports/quarterly.pdf", "https://example.com"])

task = df.Task(context=[kb])

タスクの連鎖処理

task2 = df.Task(
    name="レポート生成",
    description="前のタスクの結果に基づいて、分析レポートを生成します。",
    context=[task1]
)

複数エージェントの協調

agents = [agent1, agent2]
tasks = [task1, task2]

df.multi_agent_exec(agents=agents, tasks=tasks)

反省機能

agent = df.AgentConfiguration(
    name="品質検査員",
    reflection=True,
    feedback_threshold=0.95
)

📄 ライセンス

数字命运はMITライセンスに準拠しており、ユーザーはソフトウェアを自由に使用、変更、配布することができます。完全なライセンス条項は以下の通りです。

MITライセンス

Copyright (c) 2023 数字命运

このソフトウェアおよび関連ドキュメントファイルのコピーを無料で取得することができ、制限なく配布および使用することができます。

以下の条件の下で：

1. 明示的な書面による許可がない限り、このライセンスの条項を変更または削除してはなりません。
2. 再配布または派生作品には、上記の著作権表示、本ライセンス表示、および以下に記載されている免責事項を含める必要があります。

免責事項 ソフトウェアは「現状のまま」提供され、いかなる形式の保証も付与されません。数字命运は、このソフトウェアの使用に起因するいかなる責任も負いません。