使用场景
使用WebLlama自动化完成网上预订流程
集成到现有系统中，实现复杂的网页数据抓取任务
作为研究工具，探索网页导航和对话系统的新方法
产品特色
使用Meta Llama 3进行网页导航任务的训练
在WebLINX数据集上进行微调，包含超过24K实例的网页交互
提供训练脚本、优化配置和训练尖端Llamas的指导
集成现有的部署平台，如Playwright、Selenium和BrowserGym
在Hugging Face Model Hub上提供模型和训练评估数据
在150个网站的基础上进行训练和评估，覆盖多种复杂任务
使用教程
步骤1：访问WebLlama的GitHub页面以获取模型和训练脚本
步骤2：根据提供的指南在本地环境中设置和配置模型
步骤3：使用WebLINX数据集对模型进行训练和微调
步骤4：将训练好的模型部署到所需的平台或服务中
步骤5：通过对话或指令与WebLlama代理进行交互，完成特定的网页导航任务
