Огромная база промптов для нейросетей

Как использовать подагентов для локальной работы с LLM

ChatGPT Программирование 9
sisyphus-cycle

Автор промпта

@sisyphus-cycle

Этот промпт поможет вам эффективно работать с подагентами при наличии ограниченных ресурсов VRAM. Вы сможете обойти многие затруднения, связанные с локальным развертыванием моделей.

Как использовать этот промпт

"1. Скопируйте предложенный промпт. 2. Заполните переменные [ИМЯ_КОДА_АГЕНТА], [НАЗВАНИЕ_СЕРВЕРА], [ПУТЬ_СОХРАНЕНИЯ], [ЭНДПОЙНТ_СЛОТОВ] в соответствии с вашими потребностями. 3. Запустите запрос в вашей среде разработки. 4. Получите результаты и оптимизируйте работу подагентов."

Пример ответа нейросети

""В результате выполнения промпта, подагенты смогут эффективно управлять задачами с участием LLM, запрашивая доступ к определенному контексту и обеспечивая оптимальную производительность в условиях ограничения ресурсов. Например, если у вас есть подагент для работы с кодом, он сможет запросить функцию, которая принимает входные данные от основного контекста и выдает результат, сохраняя при этом производительность на уровне 200 TPS, что значительно улучшит общую эффективность вашего рабочего процесса.""

Похожие промпты в категории «Программирование»

Вы недавно смотрели

Сохранено в браузере
🍪

Мы используем Cookies и LocalStorage

Это необходимо, чтобы сохранять вашу Историю просмотров, подставлять ваши данные в Конструкторе и добавлять промпты в Избранное. Мы не передаем эти данные третьим лицам.