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Visão Geral

O recurso de treinamento no CrewAI permite que você treine seus agentes de IA usando a interface de linha de comando (CLI). Ao executar o comando crewai train -n <n_iterations>, você pode especificar o número de iterações para o processo de treinamento.

Durante o treinamento, o CrewAI utiliza técnicas para otimizar o desempenho dos seus agentes juntamente com o feedback humano. Isso ajuda os agentes a aprimorar sua compreensão, tomada de decisão e habilidades de resolução de problemas.

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Treinando sua Crew Usando a CLI

Para utilizar o recurso de treinamento, siga estes passos:

  1. Abra seu terminal ou prompt de comando.
  2. Navegue até o diretório onde seu projeto CrewAI está localizado.
  3. Execute o seguinte comando:
crewai train -n <n_iterations> <filename> (optional)

Substitua <n_iterations> pelo número desejado de iterações de treinamento e <filename> pelo nome de arquivo apropriado terminando com .pkl.

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Treinando sua Crew Programaticamente

Para treinar sua crew de forma programática, siga estes passos:

  1. Defina o número de iterações para o treinamento.
  2. Especifique os parâmetros de entrada para o processo de treinamento.
  3. Execute o comando de treinamento dentro de um bloco try-except para tratar possíveis erros.
Code
n_iteracoes = 2
entradas = {"topic": "Treinamento CrewAI"}
nome_arquivo = "seu_modelo.pkl"

try:
    SuaCrew().crew().train(
      n_iterations=n_iteracoes, 
      inputs=entradas, 
      filename=nome_arquivo
    )
except Exception as e:
    raise Exception(f"Ocorreu um erro ao treinar a crew: {e}")

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Pontos Importantes

  • Requisito de Número Inteiro Positivo: Certifique-se de que o número de iterações (n_iterations) seja um inteiro positivo. O código lançará um ValueError se essa condição não for atendida.
  • Requisito de Nome de Arquivo: Certifique-se de que o nome do arquivo termine com .pkl. O código lançará um ValueError se essa condição não for atendida.
  • Tratamento de Erros: O código trata erros de subprocessos e exceções inesperadas, fornecendo mensagens de erro ao usuário.

É importante observar que o processo de treinamento pode levar algum tempo, dependendo da complexidade dos seus agentes e também exigirá seu feedback em cada iteração.

Uma vez concluído o treinamento, seus agentes estarão equipados com capacidades e conhecimentos aprimorados, prontos para enfrentar tarefas complexas e fornecer insights mais consistentes e valiosos.

Lembre-se de atualizar e treinar seus agentes regularmente para garantir que permaneçam atualizados com as últimas informações e avanços na área.

Bom treinamento com o CrewAI! 🚀