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Feature Request: Support for GBNF grammar and LoRA adapters in multi‑agent setups

Chiusa
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
cpp
Ambito
ai

Direzione di ricerca

Inizia leggendo examples/multi-agent.cpp e le API ModelConfig, Model e Agent per capire come gli agent condividono i pesi del modello. Confronta la grammatica GBNF richiesta per ciascun agent e la configurazione LoRA opzionale con le interfacce esistenti. Il lavoro è completato quando è disponibile un percorso di progettazione e implementazione documentato che supporti la configurazione indipendente degli agent senza duplicare i pesi di base.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hi.

First of all, thank you for this great library! The multi‑agent example (examples/multi-agent.cpp) is exactly the pattern I need: a single base model with multiple specialized agents sharing the same weights.

My use case wishes each agent to have its own GBNF grammar and optionally its own LoRA adapter while still sharing the base model weights to save memory.

ModelConfig only exposes n_ctx and temp. I could not find any load_lora() or set_grammar() methods on Model or Agent like 👇

// Example concept
ModelConfig math_config;
math_config.n_ctx = 10240;
math_config.grammar_file = "math.gbnf";
math_config.lora_file = "math_lora.bin";

auto math_model = Model::create_with_weights(shared_weights, math_config);
// Then pass math_model to the MathAgent

What do you think 🤗

Lingua principale
C++
Stelle
209
Fork
31
Merge medio
3g 5h
PR unite (30g)
6

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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