**Modelscope **是一个交互式智能体应用基于ModelScope-Agent，用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体，目前已经在生产级别落地。AgentFabric围绕可插拔和可定制的LLM构建，并增强了指令执行、额外知识检索和利用外部工具的能力。AgentFabric提供的交互界面包括：
智能体构建器：一个自动指令和工具提供者，通过与用户聊天来定制用户的智能体
用户智能体：一个为用户的实际应用定制的智能体，提供构建智能体或用户输入的指令、额外知识和工具
配置设置工具：支持用户定制用户智能体的配置，并实时预览用户智能体的性能
🔗 目前agentfabric围绕DashScope提供的 Qwen2.0 LLM API 在AgentFabric上构建不同的智能体应用。
在使用dashscope提供的qwen api构建应用与定制交互的过程中，我们发现选取千亿级别参数的qwen-max或开源的qwen-72b等大规模参数模型能获得较好的工具调用和角色扮演效果。大规模参数模型效果好，但难以在消费级机器上进行本地部署调用；同时小模型如qwen-7b-chat对工具调用的能力较弱。因此本篇旨在针对AgentFabric的工具调用场景，提供可用的数据集和微调方法，使稍小的模型如qwen-7b-chat也具有能在agentfabric中完成工具调用的能力。
# 设置pip全局镜像 (加速下载)
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 安装ms-swift
git clone https://github.com/modelscope/swift.git
cd swift
pip install -e .[llm]
# 环境对齐 (通常不需要运行. 如果你运行错误, 可以跑下面的代码, 仓库使用最新环境测试)
pip install -r requirements/framework.txt -U
pip install -r requirements/llm.txt -U
为训练Agent能力，魔搭官方提供了两个开源数据集：
魔搭通用问答知识数据集 该数据集包含了38万条通用知识多轮对话数据
魔搭通用Agent训练数据集 该数据集包含了3万条Agent格式的API调用数据
相关使用方式参考：Agent微调最佳实践-数据准备
为了让qwen-7b-chat能够在Agentfabric上有比较好的效果，我们尝试使用通用Agent训练数据集ms_agent对qwen-7b-chat进行微调。微调后模型确实能够在ms_agent格式的prompt下获得工具调用能力。但在agentfabric上对工具的调用表现欠佳，出现了不调用工具、调用工具时配置的参数错误、对工具调用结果的总结错误等，10次访问能成功正确调用1次。
考虑到agentfabric是基于大规模文本模型调配的prompt，侧重角色扮演和应用，与ms_agent的prompt格式有区别。finetuned稍小模型的通用泛化性稍弱，换格式调用确实可能存在效果欠佳的情况。
ms_agent数据集格式:
Answer the following questions as best you can. You have access to the following APIs:
1. fire_recognition: Call this tool to interact with the fire recognition API. This API is used to recognize whether there is fire in the image. Parameters: [{"name": "image", "description": "The input image to recognize fire", "required": "True"}]
Use the following format:
Thought: you should always think about what to do
Action: the action to take, should be one of the above tools[fire_recognition, fire_alert, call_police, call_fireman]
Action Input: the input to the action
Observation: the result of the action
... (this Thought/Action/Action Input/Observation can be repeated zero or more times)
Thought: I now know the final answer
Final Answer: the final answer to the original input question
Begin!
输入图片是/tmp/2.jpg，协助判断图片中是否存在着火点
agentfabric：
# 工具
## 你拥有如下工具：
amap_weather: amap_weather API。获取对应城市的天气数据 输入参数: {"type": "object", "properties": {"location": {"type": "string", "description": "城市/区具体名称，如`北京市海淀区`请描述为`海淀区`"}}, "required": ["location"]} Format the arguments as a JSON object.
## 当你需要调用工具时，请在你的回复中穿插如下的工具调用命令，可以根据需求调用零次或多次：
工具调用
Action: 工具的名称，必须是[amap_weather]之一
Action Input: 工具的输入
Observation: <result>工具返回的结果</result>
Answer: 根据Observation总结本次工具调用返回的结果，如果结果中出现url，请使用如下格式展示出来：
# 指令
你扮演一个天气预报助手，你需要查询相应地区的天气，并调用给你的画图工具绘制一张城市的图。
请注意：你具有图像和视频的展示能力，也具有运行代码的能力，不要在回复中说你做不到。
(。你可以使用工具：[amap_weather])朝阳区天气怎样？
为解决上述的prompt格式不匹配问题，我们首先将ms_agent转换成agentfabric的prompt组织格式。从ms_agent到agentfabric的转换过程可以通过如下脚本实现：
import json
import re
sys_prefix = "\n# 工具\n\n## 你拥有如下工具：\n\n"
def _process_system(text):
apis_info = []
api_pattern = r"(?<=\n\d\.)(.*?})(?=])"
apis = re.findall(api_pattern,text,re.DOTALL)
sys_prompt = sys_prefix
func_names = []
for api in apis:
func_name = re.search(r'(.*?):', api).group(1).strip()
func_names.append(func_name)
api_name = re.search(r'(\S+)\sAPI', api).group(1)
api_desc = re.search(r"useful for\?\s(.*?)\.",api).group(1)
sys_prompt += f"{func_name}: {api_name} API。{api_desc}" + "输入参数: {\"type\": \"object\", \"properties\": {"
paras = re.findall(r"Parameters: \[({.*})",api,re.DOTALL)
required_paras = []
for para in paras:
para_name = re.search(r'"name": "(.*?)"',para).group(1)
desc = re.search(r'"description": "(.*?)"',para).group(1)
if re.search(r'"required": "(.*)"',para).group(1).strip().lower() == "true": required_paras.append(para_name)
sys_prompt += f'"\{para_name}\": {{\"type\": \"string\", \"description\": \"{desc}\"}}'
sys_prompt += "},\"required\": " + json.dumps(required_paras) + "} Format the arguments as a JSON object." + "\n\n"
func_names = json.dumps(func_names)
sys_prompt += f"## 当你需要调用工具时，请在你的回复中穿插如下的工具调用命令，可以根据需求调用零次或多次：\n\n工具调用\nAction: 工具的名称，必须是{func_names}之一\nAction Input: 工具的输入\nObservation: <result>工具返回的结果</result>\nAnswer: 根据Observation总结本次工具调用返回的结果，如果结果中出现url，请使用如下格式展示出来：\n\n\n# 指令\n\n你扮演AI-Agent，\n你具有下列具体功能：\n下面你将开始扮演\n\n请注意：你具有图像和视频的展示能力，也具有运行代码的能力，不要在回复中说你做不到。\n"
return sys_prompt
jsonl_file_path = 'ms_agent/train_agent_react.jsonl'
target_file_path = 'new_ms_agent.jsonl'
modified_data = []
with open(jsonl_file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
for line in file:
json_obj = json.loads(line)
system_prompt = json_obj["conversations"][0]["value"]
json_obj["conversations"][0]["value"] = _process_system(system_prompt)
modified_data.append(json_obj)
with open(target_file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
for json_obj in modified_data:
file.write(json.dumps(json_obj, ensure_ascii=False) + '\n')
转换后的30000条数据已上传至modelscope数据集，参考数据集链接： https://modelscope.cn/datasets/AI-ModelScope/ms_agent_for_agentfabric/summary
使用该数据集finetune后，得到的模型在agentfabric上的效果明显好转：每次访问都能够去调用工具，且基本能正确调用工具。但同时也有对工具调用结果的总结稍弱、有时无法自动停止输出等问题。
ms_agent数据集全为英文、且并无agentfabric的roleplay等内容信息。虽然基模型qwen-7b-chat拥有中文能力，使通过new_ms_agent 数据集finetune后的模型能够正常识别用户意图，正确调用工具；但总结和停止能力都稍弱。 为此，我们通过开源的agentfabric框架实际调用访问，获得了一些agentfabric使用过程中实际发送给模型的prompt。筛选处理成一个数据集，加上new_ms_agent的数据一起finetune。得到的模型在agentfabric上修复了此前的总结稍弱、有时无法自动停止问题。
处理好的488条数据已上传至modelscope数据集，可通过如下链接访问下载：
测试数据来自以下数据集：
以上数据混合后，按照1%比例采样作为test data
备注： 横轴为训练步数，纵轴为准确率
我们在原有的两个用于agent训练集上又额外的增加了基于agentfabric 版本的数据集，目前可供参考的agent应用数据集如下：
魔搭通用agent数据集（agentfabric版）该数据集包含了30488条可支持AgentFabric格式的API调用数据
魔搭通用问答知识数据集 该数据集包含了38万条通用知识多轮对话数据
魔搭通用Agent训练数据集 该数据集包含了3万条Agent格式的API调用数据
训练准备，以下执行过程参考了Agent微调最佳实践-微调
将new_ms_agent.jsonl和addition.jsonl两个文件的具体路径通过--custom_train_dataset_path进行配置后，在8* A100 环境中可通过以下命令开启训练，需约2-3小时；如果是单卡训练，需要修改nproc_per_node=1。
# Experimental environment: A100
cd examples/pytorch/llm
# 如果使用1张卡则配置nproc_per_node=1
nproc_per_node=8
export PYTHONPATH=../../..
# 时间比较久，8*A100需要 2+小时，nohup运行
nohup torchrun \
--nproc_per_node=$nproc_per_node \
--master_port 29500 \
llm_sft.py \
--model_id_or_path qwen/Qwen-7B-Chat \
--model_revision master \
--sft_type lora \
--tuner_backend swift \
--dtype AUTO \
--output_dir output \
--custom_train_dataset_path ms_agent_for_agentfabric/new_ms_agent.jsonl ms_agent_for_agentfabric/addition.jsonl
--train_dataset_mix_ratio 2.0 \
--train_dataset_sample -1 \
--num_train_epochs 2 \
--max_length 2048 \
--check_dataset_strategy warning \
--lora_rank 8 \
--lora_alpha 32 \
--lora_dropout_p 0.05 \
--lora_target_modules ALL \
--self_cognition_sample 3000 \
--model_name 卡卡罗特 \
--model_author 陶白白 \
--gradient_checkpointing true \
--batch_size 2 \
--weight_decay 0.01 \
--learning_rate 5e-5 \
--gradient_accumulation_steps $(expr 1 / $nproc_per_node) \
--max_grad_norm 0.5 \
--warmup_ratio 0.03 \
--eval_steps 100 \
--save_steps 100 \
--save_total_limit 2 \
--logging_steps 10 &
训练完成后，能在nohup.out文件看到最后的 log 显示最佳checkpoint的存放路径
best_model_checkpoint: /home/workspace/swift/examples/pytorch/llm/output/qwen-7b-chat/v0-20240314-211944/checkpoint-2828
[INFO:swift] best_model_checkpoint: /home/workspace/swift/examples/pytorch/llm/output/qwen-7b-chat/v0-20240314-211944/checkpoint-2828
[INFO:swift] images_dir: /home/workspace/swift/examples/pytorch/llm/output/qwen-7b-chat/v0-20240314-211944/images
[INFO:swift] End time of running main: 2024-03-14 23:33:54.658745
此时我们获得了一个自己的finetuned model，可以将它部署到自己的机器上使用。以下执行过程参考了 VLLM推理加速与部署-部署
由于sft_type=lora，部署需要先将LoRA weights合并到原始模型中：
python tools/merge_lora_weights_to_model.py --model_id_or_path /dir/to/your/base/model --model_revision master --ckpt_dir /dir/to/your/lora/model
其中需要替换 /dir/to/your/base/model 和 /dir/to/your/lora/model为自己本地的路径， /dir/to/your/lora/model为训练最终的best_model_checkpoint。/dir/to/your/base/model 可以通过snapshot_download接口查看，训练时使用的基模型为qwen/Qwen-7B-Chat，则本地路径为：
from modelscope import snapshot_download
base_model_path = snapshot_download('qwen/Qwen-7B-Chat')
print(base_model_path)
执行后完成后得到merge后的ckpt路径。
[INFO:swift] Saving merged weights...
[INFO:swift] Successfully merged LoRA and saved in /home/workspace/swift/examples/pytorch/llm/output/qwen-7b-chat/v0-20240314-211944/checkpoint-2828-merged.
[INFO:swift] End time of running main: 2024-03-18 10:34:54.307471
nohup python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /dir/to/your/model-merged --trust-remote-code &
需要将/dir/to/your/model-merged替换成自己本地merge后的ckpt路径。
当nohup.out文件显示以下信息时，表示部署完成
INFO: Started server process [531583]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)
测试部署：需要将/dir/to/your/model-merged替换成自己本地merge后的ckpt路径
curl http://localhost:8000/v1/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "/dir/to/your/model-merged", "prompt": "San Francisco is a", "max_tokens": 7, "temperature": 0}'
可通过如下代码简单测试模型能力，使用时需要将/dir/to/your/model-merged替换成自己本地merge后的ckpt路径。
from modelscope_agent.agents.role_play import RolePlay # NOQA
def test_weather_role():
role_template = '你扮演一个天气预报助手，你需要查询相应地区的天气，并调用给你的画图工具绘制一张城市的图。'
llm_config = {
"model_server": "openai",
"model": "/dir/to/your/model-merged",
"api_base": "http://localhost:8000/v1",
"is_chat": True,
"is_function_call": False,
"support_stream": False
}
#llm_config = {"model": "qwen-max", "model_server": "dashscope"}
# input tool name
function_list = ['amap_weather']
bot = RolePlay(
function_list=function_list, llm=llm_config, instruction=role_template)
response = bot.run('朝阳区天气怎样？')
text = ''
for chunk in response:
text += chunk
print(text)
assert isinstance(text, str)
test_weather_role()
cd modelscope-agent/apps/agentfabric
在config/model_config.json文件，新增训好的本地模型
"my-qwen-7b-chat": {
"type": "openai",
"model": "/dir/to/your/model-merged",
"api_base": "http://localhost:8000/v1",
"is_chat": true,
"is_function_call": false,
"support_stream": false
}
在agentfabric目录下执行如下命令拉起gradio
GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 PYTHONPATH=../../ python app.py
然后在浏览器中输入你 服务器IP:7860打开即可看到如下界面
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