Digitalfate MCP Server Bc7

🚀 数字命运：人工智能驱动的未来

数字命运（DigitalFate）是一个先进框架，致力于简化大规模生成式人工智能模型的部署与管理。它支持在AWS、GCP或本地环境运行，借助优化架构设计，助力用户轻松构建高效可靠的人工智能系统。

🚀 快速开始

数字命运（DigitalFate）能让你轻松部署和管理大规模生成式人工智能模型。下面为你展示如何快速上手。

基本示例

from digitalfate import DigitalFate

# 初始化数字命运实例
df = DigitalFate()

# 定义任务
task = df.Task(
    name="图像分类",
    description="对给定图片进行分类，识别其中的主要物体。",
    inputs={
        "image_path": "images/dog.jpg"
    }
)

# 执行任务
result = df.execute(task)

# 展示结果
print(result)

高级示例

from digitalfate import DigitalFate, KnowledgeBase

# 初始化数字命运实例
df = DigitalFate()

# 创建知识库
kb = KnowledgeBase(files=["documents/datasheet.pdf", "https://example.com"])

# 定义任务并附加知识库上下文
task = df.Task(
    name="数据查询",
    description="基于提供的文档，回答关于产品规格的问题。",
    context=[kb]
)

# 执行带上下文的任务
result = df.execute(task, input="产品的保修期是多久？")

# 显示结果
print(result)

✨ 主要特性

• 多云支持：无缝集成主流云服务提供商（AWS、GCP等），实现跨平台统一管理。
• 动态扩展：自动调整资源分配，确保最佳性能与成本效益。
• 内置监控：实时跟踪模型运行状态和性能指标，提供详尽的分析报告。
• 安全防护：采用多层次安全措施，保护数据隐私并防范潜在威胁。

📦 安装指南

先决条件

1. 操作系统要求：支持Linux（Ubuntu 20.04及以上版本）或macOS（10.15及以上版本）。
2. Python版本：需安装Python 3.8或更高版本。
3. 权限管理：确保具有管理员权限，以便进行系统级配置和优化。

安装步骤

1. 环境准备

   • 更新系统软件包：

     sudo apt update && sudo apt upgrade
     

   • 安装必要的开发工具：

     sudo apt install build-essential python3-dev
     

2. 安装数字命运框架

   • 使用pip进行安装：

     pip install digitalfate
     

3. 初始化配置

   • 创建并激活虚拟环境（可选）：

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

   • 初始化数字命运项目目录：

     digitalfate init
     

💻 使用示例

基础用法

from digitalfate import DigitalFate

# 初始化数字命运实例
df = DigitalFate()

# 定义任务
task = df.Task(
    name="图像分类",
    description="对给定图片进行分类，识别其中的主要物体。",
    inputs={
        "image_path": "images/dog.jpg"
    }
)

# 执行任务
result = df.execute(task)

# 展示结果
print(result)

高级用法

from digitalfate import DigitalFate, KnowledgeBase

# 初始化数字命运实例
df = DigitalFate()

# 创建知识库
kb = KnowledgeBase(files=["documents/datasheet.pdf", "https://example.com"])

# 定义任务并附加知识库上下文
task = df.Task(
    name="数据查询",
    description="基于提供的文档，回答关于产品规格的问题。",
    context=[kb]
)

# 执行带上下文的任务
result = df.execute(task, input="产品的保修期是多久？")

# 显示结果
print(result)

高级功能（测试版）

单模型调用

result = df.call_single_model(task)

内存机制

agent = df.AgentConfiguration(
    name="数据分析师",
    memory=True,
    max_context_size=1024
)

知识库集成

from digitalfate import KnowledgeBase

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

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

任务链式处理

task2 = df.Task(
    name="生成报告",
    description="根据前一个任务的结果，生成一份分析报告。",
    context=[task1]
)

多代理协作

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

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

反思机制

agent = df.AgentConfiguration(
    name="质量检查员",
    reflection=True,
    feedback_threshold=0.95
)

📄 许可证

数字命运遵循MIT许可证，允许用户自由使用、修改和分发软件。完整的许可条款如下：

MIT许可证

版权 (c) 2023 数字命运

准许任何人免费获取本软件及其相关文档文件副本，并可以不受限制地进行分发及用于任何目的。

在以下条件下：

1. 未经过明确书面许可，不得将此许可证的条款进行修改或删除。
2. 在重新分发或派生作品中，必须保留以上版权声明、本许可声明以及下文提到的免责声明。

免责声明 软件按“原样”提供，不附带任何形式的保证。数字命运不承担因使用本软件而产生的任何责任。