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介绍

CrewAI 中的训练功能允许你使用命令行界面 (CLI) 来训练你的 AI 代理。通过运行命令 crewai train -n <n_iterations>，你可以指定训练过程的迭代次数。

在训练过程中，CrewAI 利用技术结合人工反馈来优化代理的性能。这有助于代理提升其理解、决策和问题解决能力。

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使用 CLI 训练你的团队

要使用训练功能，请遵循以下步骤

  1. 打开你的终端或命令提示符。
  2. 导航到你的 CrewAI 项目所在的目录。
  3. 运行以下命令
crewai train -n <n_iterations> <filename> (optional)

将 <n_iterations> 替换为所需的训练迭代次数，将 <filename> 替换为以 .pkl 结尾的相应文件名。

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以编程方式训练你的团队

要以编程方式训练你的团队，请使用以下步骤

  1. 定义训练的迭代次数。
  2. 指定训练过程的输入参数。
  3. 在 try-except 块中执行训练命令以处理潜在错误。
代码
n_iterations = 2
inputs = {"topic": "CrewAI Training"}
filename = "your_model.pkl"

try:
    YourCrewName_Crew().crew().train(
      n_iterations=n_iterations, 
      inputs=inputs, 
      filename=filename
    )

except Exception as e:
    raise Exception(f"An error occurred while training the crew: {e}")

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需要注意的关键点

  • 正整数要求： 确保迭代次数 (n_iterations) 是一个正整数。如果此条件不满足，代码将引发 ValueError。
  • 文件名要求： 确保文件名以 .pkl 结尾。如果此条件不满足，代码将引发 ValueError。
  • 错误处理： 代码处理子进程错误和意外异常，并向用户提供错误消息。

请注意，训练过程可能需要一些时间，具体取决于你的代理的复杂性，并且在每次迭代时都需要你提供反馈。

训练完成后，你的代理将具备增强的能力和知识，随时准备处理复杂任务并提供更一致、更有价值的见解。

请记住定期更新和重新训练你的代理，以确保它们跟上领域的最新信息和进展。

CrewAI 训练愉快！🚀