Configurar salidas de IA
La biblioteca Outlines permite que las respuestas de modelos de lenguaje grandes se presenten como resultados estructurados de acuerdo con esquemas predefinidos. Con esta herramienta basada en Python, los desarrolladores protegen la integridad de los datos restringiendo los resultados del modelo con expresiones regulares o reglas gramaticales libres de contexto.
Actualizaciones
- 7 de agosto de 2026: Estrellas 15,477 → 15,525, última versión 1.3.3 (6 de agosto de 2026).
- 2 de agosto de 2026: Estrellas 14,917 → 15,477, última versión 1.3.2 (20 de julio de 2026).
Qué aporta
- Restringe los resultados del modelo según esquemas predefinidos.
- Totalmente compatible con tipos de datos JSON o Python
- Elimina la necesidad de depurar resultados erróneos
Instalación
pip install outlinesEjecución
import outlines
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
MODEL_NAME = "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct"
model = outlines.from_transformers(
AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME, device_map="auto"),
AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
)Si no programa
Quiero restringir la respuesta de un modelo de IA a una estructura de datos de Pydantic o un tipo de Python específico (por ejemplo, int o Literal) usando la biblioteca Outlines. ¿Cómo puedo utilizar la función modelo (solicitud, tipo_salida) después de definir el objeto del modelo para garantizar que la salida del modelo siempre se ajuste al esquema que deseo? Explique con un ejemplo cómo definir el modelo Pydantic para objetos complejos y aplicar esta estructura a la salida del modelo.
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Enlaces
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