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Petit Quiz (non noté)

Testons votre compréhension de `smolagents` avec un quiz rapide ! N’oubliez pas, se tester aide à renforcer l’apprentissage et à identifier les domaines qui pourraient nécessiter une révision.

Ceci est un quiz optionnel et il n’est pas noté.

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Q1 : Quel est l’un des principaux avantages de choisir smolagents par rapport à d’autres frameworks ?

Quelle affirmation capture le mieux une force fondamentale de l’approche `smolagents` ?

Il utilise des fichiers de configuration hautement spécialisés et une courbe d'apprentissage abrupte pour s'assurer que seuls les développeurs experts peuvent l'utiliser Il supporte une approche orientée code avec des abstractions minimales, permettant aux agents d'interagir directement via des appels de fonctions Python Il se concentre sur des actions basées sur JSON, éliminant le besoin pour les agents d'écrire du code Il s'intègre profondément avec un seul fournisseur de LLM et du matériel spécialisé

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Q2 : Dans quel scénario bénéficieriez-vous probablement le plus de l’utilisation de smolagents ?

Quelle situation s’aligne bien avec ce que smolagents fait de mieux ?

Prototyper ou expérimenter rapidement avec la logique d'agent, particulièrement quand votre application est relativement simple Construire un système d'entreprise à grande échelle où vous avez besoin de dizaines de microservices et de pipelines de données en temps réel Avoir besoin d'un framework qui ne supporte que les LLMs basés sur le cloud et interdit l'inférence locale Un scénario qui nécessite une orchestration avancée, une perception multimodale et des fonctionnalités à l'échelle de l'entreprise prêtes à l'emploi

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Q3 : smolagents offre de la flexibilité dans l’intégration des modèles. Quelle affirmation reflète le mieux son approche ?

Choisissez la description la plus précise de la façon dont smolagents interagit avec les LLMs.

Il ne fournit qu'un seul modèle intégré et ne permet pas d'intégrations personnalisées Il vous oblige à implémenter votre propre connecteur de modèle pour chaque utilisation de LLM Il s'intègre uniquement avec des LLMs open-source mais pas avec des API commerciales Il peut être utilisé avec une large gamme de LLMs, offrant des classes prédéfinies comme TransformersModel, InferenceClientModel et LiteLLMModel

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Q4 : Comment smolagents gère-t-il le débat entre les actions basées sur le code et les actions basées sur JSON ?

Quelle affirmation caractérise correctement la philosophie de smolagents concernant les formats d’action ?

Il n'autorise que des actions basées sur JSON pour toutes les tâches d'agent, nécessitant un analyseur pour extraire les appels d'outils Il se concentre sur les actions basées sur le code via un CodeAgent mais supporte également les appels d'outils basés sur JSON avec un ToolCallingAgent Il interdit tout appel de fonction externe, exigeant plutôt que toute la logique réside entièrement dans le LLM Il oblige les utilisateurs à convertir manuellement chaque extrait de code en objet JSON avant d'exécuter l'agent

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Q5 : Comment smolagents s’intègre-t-il avec le Hugging Face Hub pour des bénéfices supplémentaires ?

Quelle affirmation décrit avec précision l’un des avantages principaux de l’intégration Hub ?

Il met automatiquement à niveau tous les modèles publics vers des niveaux de licence commerciale Il désactive entièrement l'inférence locale, forçant uniquement l'utilisation de modèles distants Il vous permet de pousser et partager des agents ou des outils, les rendant facilement découvrables et réutilisables par d'autres développeurs Il stocke de manière permanente tous vos agents basés sur le code, empêchant toute mise à jour ou versioning

Félicitations d’avoir terminé ce quiz ! 🎉 Si vous avez manqué des questions, envisagez de revoir la section Pourquoi utiliser smolagents pour une compréhension plus approfondie. Si vous avez bien réussi, vous êtes prêt à explorer des sujets plus avancés dans smolagents !

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