llama_ros：ROS 2中的AI融合工具包
llama_ros：ROS 2中的AI融合工具包llama_ros llama.cpp for ROS 2https://cdn-static.gitcode.com/Group427321440.svg 项目地点: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama_ros
项目介绍
llama_ros 是一个专为 ROS 2 计划的开源项目，旨在无缝集成 llama_cpp 的强盛功能，让呆板人开发者能够在ROS 2情况下简便地部署和利用大型语言模型（LLMs）及视觉语言模型（VLMs）。该项目利用高度优化的C++库来运行基于GGUF（GPT-Generated Unified Format）格式的模型，大大扩展了呆板人的智能交互本事。llama_ros不仅支持文本天生和图像理解，还通过与LangChain的集成，提拔了提示工程的技术层级。
项目快速启动
要开始使用 llama_ros，请遵循以下步调：
步调一：克隆源码
cd ~/ros2_ws/src
git clone https://github.com/mgonzs13/llama_ros.git
步调二：安装依靠
确保你的系统上已安装须要的Python情况，并通过pip安装项目所需的Python库。
pip3 install -r llama_ros/requirements.txt
接下来，通过 rosdep 安装系统级别的依靠。
cd ~/ros2_ws
rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y
步调三：编译项目
确保已经设置好ROS 2的工作区，并且根据必要开启CUDA支持。
colcon build --cmake-args -DGGML_CUDA=ON
步调四：启动模型并发送指令
启动模型的例子如下：
ros2 launch llama_ros llama_bringup_StableLM-Zephyr.yaml
然后你可以通过下令行工具发送一个简朴的prompt测试：
ros2 llama prompt "请问ROS 2是什么？"
应用案例和最佳实践
[*]自然语言交互：让用户能够通过自然语言与呆板人对话，查询使命状态或发出指令。
[*]视觉场景理解：集成VLMs让呆板人理解摄像头捕获的画面，增强情况适应本事。
[*]知识问答：构建呆板人专用的知识库，用以答复关于呆板人操作、维修等专业问题。
[*]使命规划：利用LLMs帮助呆板人做出复杂使命的决策和规划。
[*]代码辅助：在ROS 2开发中，使用llama_ros辅助天生代码大概解析错误信息。
典型生态项目
llama_ros本身便是ROS 2生态系统中的创新实践，但它的存在促进了更多围绕AI与呆板人联合的生态项目标发展。开发者们可以利用这一工具包开发具有先辈交互本事的呆板人应用，好比智能家居助手、工业自动化巡检呆板人，或是教导领域的互动教学伙伴。此外，联合LangChain和其他AI库，可以进一步探索呆板人的自主学习本事和适应性，推动呆板人技术走向更加智能化的未来。
以上就是关于llama_ros的简明教程，涵盖了从安装到开端使用的整个流程，以及一些应用场景概述。希望这能成为您探索呆板人领域高级AI应用的良好开端。
llama_ros llama.cpp for ROS 2https://cdn-static.gitcode.com/Group427321440.svg 项目地点: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama_ros
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