license: cc-by-nc-4.0 datasets:

• Salesforce/APIGen-MT-5k
• Salesforce/xlam-function-calling-60k language:
• en pipeline_tag: text-generation tags:
• function-calling
• LLM Agent
• tool-use
• llama
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• pytorch
• LLaMA-factory library_name: transformers

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欢迎来到xLAM-2模型家族！

大型动作模型（LAMs）是一种先进的语言模型，旨在通过将用户意图转化为可执行的动作来增强决策能力。作为AI代理的大脑，LAMs能够自主规划和执行任务以实现特定目标，使其在跨领域的自动化工作流程中极具价值。
本模型发布仅供研究用途。

全新的xLAM-2系列基于我们最先进的数据合成、处理和训练流程，标志着多轮对话和工具使用能力的重大飞跃。通过我们新颖的APIGen-MT框架训练，该框架通过模拟代理与人类交互生成高质量训练数据。我们的模型在BFCL和τ-bench基准测试中达到了最先进的性能，超越了GPT-4o和Claude 3.5等前沿模型。值得注意的是，即使是我们的较小模型，在多轮场景中也表现出卓越的能力，同时在多次试验中保持了一致性。

我们还优化了聊天模板和vLLM集成，使构建高级AI代理更加便捷。与之前的xLAM模型相比，xLAM-2提供了更优的性能和跨应用的无缝部署。

较大xLAM-2-fc-r模型（8B-70B，使用APIGen-MT数据训练）在函数调用（BFCL v3，截至2025年4月2日）和代理（τ-bench）能力上与最先进基线的对比性能。

目录

• 使用
  • 使用Huggingface聊天模板的基本用法
  • 使用vLLM进行推理
    • 设置和服务
    • 使用OpenAI API测试
• 基准测试结果
• 引用

模型系列

xLAM系列在许多方面表现更优，包括通用任务和函数调用。
对于相同参数数量的模型，我们已在广泛的代理任务和场景中进行了微调，同时保留了原始模型的能力。

***注意：**基于Qwen-2.5的模型默认上下文长度为32k，但您可以使用YaRN（Yet Another Recursive Network）等技术实现最大128k的上下文长度。更多详情请参考此处。

您还可以在此处探索我们之前的xLAM系列链接。

-fc后缀表示模型针对函数调用任务进行了微调，而-r后缀表示研究发布。

✅ 所有模型均完全兼容vLLM和基于Transformers的推理框架。

使用

框架版本

• Transformers 4.46.1（或更高版本）
• PyTorch 2.5.1+cu124（或更高版本）
• Datasets 3.1.0（或更高版本）
• Tokenizers 0.20.3（或更高版本）

使用Huggingface聊天模板的基本用法

新的xLAM模型设计用于与Hugging Face Transformers库无缝协作，并利用自然聊天模板提供简单直观的对话体验。以下是使用这些模型的示例。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Salesforce/Llama-xLAM-2-3b-fc-r")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Salesforce/Llama-xLAM-2-3b-fc-r", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

# 带有工具调用的示例对话
messages = [
    {"role": "user", "content": "嗨，你好吗？"},
    {"role": "assistant", "content": "谢谢。我很好。有什么可以帮您的？"},
    {"role": "user", "content": "伦敦的天气怎么样？"},
]

tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "获取某个位置的当前天气",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {"type": "string", "description": "城市和州，例如：旧金山，CA"},
                "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "description": "返回的温度单位"}
            },
            "required": ["location"]
        }
    }
]

print("====== 应用聊天模板后的提示 ======")
print(tokenizer.apply_chat_template(messages, tools=tools, add_generation_prompt=True, tokenize=False))

inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, tools=tools, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt")
input_ids_len = inputs["input_ids"].shape[-1] # 获取输入令牌的长度
inputs = {k: v.to(model.device) for k, v in inputs.items()}
print("====== 模型响应 ======")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
generated_tokens = outputs[:, input_ids_len:] # 切片输出以仅获取新生成的令牌
print(tokenizer.decode(generated_tokens[0], skip_special_tokens=True))

使用vLLM进行推理

xLAM模型也可以使用vLLM高效地进行高吞吐量推理。请使用vllm>=0.6.5，因为早期版本会导致基于Qwen的模型性能下降。

设置和服务

1. 安装所需版本的vLLM：

pip install "vllm>=0.6.5"

2. 将工具解析器插件下载到本地路径：

wget https://huggingface.co/Salesforce/xLAM-2-1b-fc-r/raw/main/xlam_tool_call_parser.py

3. 启动OpenAI API兼容的端点：

vllm serve Salesforce/xLAM-2-1b-fc-r \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-parser-plugin ./xlam_tool_call_parser.py \
  --tool-call-parser xlam \
  --tensor-parallel-size 1

注意：确保工具解析器插件文件已下载，并且--tool-parser-plugin中指定的路径正确指向您的本地文件副本。xLAM系列模型都使用相同的工具调用解析器，因此您只需为所有模型下载一次。

使用OpenAI API测试

以下是一个最小示例，用于测试服务端点的工具使用：

import openai
import json

# 配置客户端以使用您的本地vLLM端点
client = openai.OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",  # 默认vLLM服务器URL
    api_key="empty"  # 可以是任何字符串
)

# 定义一个工具/函数
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "获取某个位置的当前天气",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "城市和州，例如：旧金山，CA"
                    },
                    "unit": {
                        "type": "string",
                        "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                        "description": "返回的温度单位"
                    }
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
]

# 创建聊天完成
response = client.chat.completions.create(
    model="Salesforce/xLAM-2-1b-fc-r",  # 模型名称不重要，vLLM使用服务的模型
    messages=[
        {"role": "system", "content": "您是一个可以使用工具的有用助手。"},
        {"role": "user", "content": "旧金山的天气怎么样？"}
    ],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# 打印响应
print("助手的响应：")
print(json.dumps(response.model_dump(), indent=2))

有关更高级的配置和部署选项，请参阅vLLM文档。

基准测试结果

伯克利函数调用排行榜（BFCL v3）

不同模型在[BFCL排行榜](https://gorilla.cs.berkeley.edu/leaderboard.html)上的性能对比。排名基于整体准确率，这是不同评估类别的加权平均值。"FC"代表函数调用模式，与使用自定义"提示"提取函数调用形成对比。

τ-bench基准测试

τ-bench基准测试上的成功率（pass@1），至少5次试验的平均值。我们的xLAM-2-70b-fc-r模型在τ-bench上的总体成功率为56.2%，显著优于基础Llama 3.1 70B Instruct模型（38.2%）和其他开源模型如DeepSeek v3（40.6%）。值得注意的是，我们的最佳模型