开发大模型相关应用，其技术核心点虽然在大语言模型上，但一般通过调用 API 或开源模型来实现核心的理解与生成，通过 Prompt Enginnering 来实现大语言模型的控制，因此，虽然大模型是深度学习领域的集大成之作，大模型开发却更多是一个工程问题。在大模型开发中，我们一般不会去大幅度改动模型，而是将大模型作为一个调用工具，通过 Prompt Engineering、数据工程、业务逻辑分解等手段来充分发挥大模型能力，适配应用任务，而不会将精力聚焦在优化模型本身上。

本文介绍了在本地部署大模型的完整流程。首先需要做好基础环境准备，然后通过ollama工具在本地部署大模型，最后通过dify平台接入ollama部署的模型。整个过程包括环境配置、模型部署和平台接入三个关键步骤，为开发者提供了一种便捷的本地大模型部署方案。该方案既保持了模型的本地化运行，又能通过dify平台实现更便捷的调用和管理。

本文介绍了Stability AI API的配置使用流程：1）前期准备工作；2）注册获取API密钥；3）安装Dify插件并进行配置；4）完成测试使用。整个操作流程清晰简明，帮助用户快速完成从环境准备到实际应用的完整部署过程，重点突出了插件安装配置等关键步骤，为开发者提供了完整的集成指导方案。

本文介绍了在本地部署大模型的完整流程。首先需要做好基础环境准备，然后通过ollama工具在本地部署大模型，最后通过dify平台接入ollama部署的模型。整个过程包括环境配置、模型部署和平台接入三个关键步骤，为开发者提供了一种便捷的本地大模型部署方案。该方案既保持了模型的本地化运行，又能通过dify平台实现更便捷的调用和管理。

本文介绍了四种大模型接入方法：准备工作（环境配置、API申请等）、智普清言（中文对话模型）、通义千问（阿里云智能服务）和DeepSeek（高性能AI平台）。每种接入方式均需完成账号注册、API密钥获取及SDK集成等步骤，适用于不同应用场景的开发需求。

摘要：本文介绍了调用QWen大模型API的完整流程，包括准备工作、依赖安装和环境配置。核心代码展示了如何通过OpenAI接口调用QWen模型，并实现工具函数调用的多轮对话功能。文中提供了两个工具函数示例：获取当前时间和查询天气，演示了模型如何根据用户输入动态选择工具并返回结果。测试运行部分展示了完整的交互流程，包括工具调用和多轮对话处理。该实现适用于需要结合外部工具的大模型应用场景。

本文介绍了使用LangChain调用QWen大模型API的完整流程。首先需安装必要的Python依赖库，包括langchain相关组件和requests等。然后配置.env文件存放API密钥。核心代码展示了两种调用方式：常规调用(get_response_no_flow)和流式调用(get_response_with_sse)，后者支持SSE(Server-Sent Events)技术实现实时数据流。代码通过ChatOpenAI类对接阿里云DashScope平台的兼容模式API，可指定qwen-plus等不

本文介绍了如何调用QWen大模型的官方API。首先需要安装openai和python-dotenv依赖包，并配置.env文件存放API密钥。核心代码展示了两种调用方式：常规调用和流式调用，通过OpenAI客户端设置base_url连接阿里云DashScope服务，支持qwen-plus等模型。代码提供了系统角色设定和用户提问示例，流式调用还能获取token使用信息。最后通过主函数可选择执行不同调用方式进行测试。

本文介绍了两种调用大模型API的方法：curl方式和requests方式。curl方式展示了通过命令行直接调用阿里云QWen API的完整请求格式，包括请求头、授权信息和请求体。requests方式详细说明了Python环境下的实现步骤，包括安装依赖、配置API密钥和核心调用代码，提供了一个完整的可运行示例，支持自定义提示词、模型选择等参数。两种方法都实现了与大模型的交互功能，适用于不同开发场景。

摘要：本文介绍了使用智谱AI开放平台（DeepSeek）的完整流程，包括准备工作、APIKey申请和充值步骤。首先需访问官网并完成注册登录及实名认证（支持个人或企业认证）。随后在用户中心创建APIKey，记录凭证以便后续调用。最后通过充值链接完成账户充值（最低1元）。流程清晰，适合开发者快速接入平台服务。

本文介绍了Dify系统的Docker部署流程。首先需安装Docker环境，然后从GitHub克隆Dify仓库代码。部署时需进入docker目录，复制.env环境配置文件模板，并通过docker-compose启动服务。最后通过localhost访问系统，完成管理员设置并进入控制台界面。整个过程包含环境准备、代码获取、配置修改和容器启动等关键步骤，为快速搭建Dify系统提供了完整指导。

【代码】【大模型应用开发-实战】（十一）手把手入门DeepSeek官方API调用-实现function call（四）

【代码】【大模型应用开发-实战】（十）手把手入门DeepSeek官方API调用-使用OpenAI调用（三）

本文介绍了智普清言官方API调用的实现方法。首先需要完成准备工作，然后提供两种调用方式：curl命令行方式和Python requests库方式。每种方法都详细说明了实现步骤，并提供了测试运行的具体操作流程，帮助开发者快速入门API调用。

摘要：本文介绍了获取千问大模型API Key的完整流程。首先需要访问官网并完成账号注册登录，通过个人或企业实名认证。然后在用户中心进入API Keys页面创建新密钥，填写应用信息后即可生成API Key，需妥善保存该密钥作为后续调用的凭证。整个过程包括准备工作、实名认证和API Key申请三个主要步骤。

本文介绍了使用LangChain框架结合智普清言API构建童话创作系统的完整方案。主要内容包括：1）环境配置与依赖安装；2）初始化智普GLM-4模型并设置创作参数；3）构建包含故事评估工具的功能模块；4）创建防错提示模板和童话创作Agent；5）配置执行器进行故事生成。系统通过定义评估标准确保故事的教育价值，提供800字左右的奇幻故事创作功能，包含主角设定、反派角色和核心寓意等要素。代码采用模块化设计，具有错误处理机制，可实现稳定运行。测试结果展示了完整的童话故事生成流程。

本文介绍了使用LangChain框架调用智谱清言GLM-4大模型API生成童话故事的方法。首先需要安装相关依赖库并配置API密钥环境变量。核心代码通过ChatPromptTemplate构建故事生成提示模板，设置模型参数后创建处理链，最终调用invoke方法生成一个包含标题、正文和寓意的200字童话故事。该方法适合为6-12岁儿童创作富有教育意义的奇幻故事，通过调整temperature参数可以控制故事的创造性。运行代码即可获得格式完整的童话故事输出。

本文介绍了调用智谱AI API的三种实现方式：1)使用curl命令直接调用接口；2)通过OpenAI库进行同步请求；3)使用zhipuai库支持同步、异步和流式调用。代码示例展示了如何设置API密钥、创建不同类型的请求（如童话故事创作、营销文案生成等），并处理响应结果。文中还包含环境变量加载和模型参数配置说明，为开发者提供了灵活多样的API集成方案。

摘要：获取智谱AI API Key的步骤包括：1）访问智谱AI开放平台官网并注册登录；2）完成个人或企业实名认证；3）在用户中心创建API Key，填写应用名称等信息；4）保存生成的API Key作为身份验证凭证。整个过程需在智谱AI开放平台完成，确保后续API调用的顺利进行。（100字）

主要AI平台入口及资源汇总：通义千问、文心一言、智普清言（含GLM模型官网及API密钥）、腾讯元宝、ChatGPT均提供智能体入口，其中通义千问、智普清言和ChatGPT还设有开源大模型官网入口。智普清言额外提供了详细的API密钥获取路径（示例密钥已模糊处理）。各平台可通过对应网址快速访问核心功能与开发资源。（98字）

相信大家在用NVIDIA-GPU训练网络模型的时候，都会习惯性的在终端nvidia-smi一下吧？最直接的目的是为了查看哪些卡正在使用，哪些卡处在空闲，然后挑选空闲的卡号进行网络训练。咱们作为一名资深的算法工程师，毕竟身兼多职：上要开发AI算法，下要管理服务器，左要带新人，右要PPT汇报上级。对于管理服务器：刚买的新服务器你得装系统吧？得装DriverCudaCudnn吧？

LangChain 官⽅⽂档有详细介绍如何调⽤本地模型。LangChain 调⽤本地模型。【大模型应用开发-实战】（十）Embedding模型部署-优快云博客。【大模型应用开发-实战】（十）Embedding模型部署-优快云博客。【大模型应用开发-实战】（十）Embedding模型部署-优快云博客。【大模型应用开发-实战】（十）Embedding模型部署-优快云博客。【大模型应用开发-实战】（十）Embedding模型部署-优快云博客。【大模型应用开发-实战】（十）Embedding模型部署-CS

众所周知，OpenAI并不“open”，特别是在GPT-4发布后，整个OpenAI团队对GPT-4的几乎所有信息都守口如瓶。因为没有高质量的token，这个数据集还包含了许多个epoch。Epoch数量：针对基于文本的数据进行2个epoch的训练，而针对基于代码的数据进行了4个epoch 的训练。在预训练阶段，GPT-4使用了8k 的上下文长度（seqlen），而32k的版本是基于预训练后的8K版本微调而来的。

【大模型应用开发-实战】（三）使用embedding在⾃⼰的电脑上运⾏⼤模型。【大模型应用开发-实战】（三）使用embedding在⾃⼰的电脑上运⾏⼤模型。【大模型应用开发-实战】（三）使用embedding在⾃⼰的电脑上运⾏⼤模型。【大模型应用开发-实战】（三）使用embedding在⾃⼰的电脑上运⾏⼤模型。【大模型应用开发-实战】（三）使用embedding在⾃⼰的电脑上运⾏⼤模型。【大模型应用开发-实战】（三）使用embedding在⾃⼰的电脑上运⾏⼤模型。

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【大模型应用开发-ES】（四）ElasticSearch安装ElasticSearch安装ElasticSearch安装【大模型应用开发-ES】（四）ElasticSearch安装ElasticSearch安装ElasticSearch安装【大模型应用开发-ES】（四）ElasticSearch安装ElasticSearch安装ElasticSearch安装。

【大模型应用开发-ES】（三）ElasticSearch功能详解与原理。【大模型应用开发-ES】（三）ElasticSearch功能详解与原理。【大模型应用开发-ES】（三）ElasticSearch功能详解与原理。【大模型应用开发-ES】（三）ElasticSearch功能详解与原理。

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【大模型应用开发-ES】（一）ElasticSearch概述。【大模型应用开发-ES】（一）ElasticSearch概述。【大模型应用开发-ES】（一）ElasticSearch概述。【大模型应用开发-ES】（一）ElasticSearch概述。【大模型应用开发-ES】（一）ElasticSearch概述。【大模型应用开发-ES】（一）ElasticSearch概述。【大模型应用开发-ES】（一）ElasticSearch概述。【大模型应用开发-ES】（一）ElasticSearch概述。

本文将继续使用qwen:0.5作为实例，来演示通过web url访问大模型。1、Chat Web UI 安装。本文将继续使用qwen:0.5作为实例，来演示通过web url访问大模型。1、Chat Web UI 安装。本文将继续使用qwen:0.5作为实例，来演示通过web url访问大模型。1、Chat Web UI 安装。本文将继续使用qwen:0.5作为实例，来演示通过web url访问大模型。1、Chat Web UI 安装。本文将继续使用qwen:0.5作为实例，来演示通过web url访问大模

​FastAPI 使用标准的Pythonlogging 模块来进行日志记录。我们可以通过配置 logger 来指定日志的级别、格式以及输出位置。在默认情况下，FastAPI 的日志信息会输出到控制台。下面是一个简单的例子，演示如何在 FastAPI 中记录日志：​参考。​FastAPI 使用标准的Pythonlogging 模块来进行日志记录。我们可以通过配置 logger 来指定日志的级别、格式以及输出位置。在默认情况下，FastAPI 的日志信息会输出到控制台。下面是一个简单的例

易于使⽤：Ollama 提供了类似 OpenAI 的 API 接⼝和聊天界⾯，使得⽤户可以轻松地与模型进⾏交。类似 OpenAI 的 API 接⼝和聊天界⾯，可以⾮常⽅便地在本地部署各种开源的⼤模型并通过接⼝使⽤。降低成本：开发阶段，可以在本地环境中使⽤ Ollama ，减少调⽤⼤模型平台接⼝ token 的消耗。热加载模型⽂件：Ollama⽀持热加载模型⽂件，这意味着⽤户可以在不重启服务的情况下更换或更 新模型。定制化与可扩展性：⽤户可以根据⾃⼰的任务和需求，定制和创建⾃⼰的语⾔模型。

转换成向量也很简单，只需要我们把数据存储到对应的向量数据库中即可完成向量的转换。官方也提供了很多的向量数据库供我们使用。一个 Chain 就是一个任务，当然也可以像链条一样，一个一个的执行多个链。顾名思义，文本分割就是用来分割文本的。，让他进行总结，他肯定会报超过最大 Token 错。功能还是直接通过向量数据库直接查询，都需要将我们的加载进来的数据。上面只是简单的进行列举了几个，官方提供了超级的多的加载器供你使用。顾名思义，这个就是从指定源进行加载数据的。比如我们将一份300页的 pdf 发给。

众所周知 OpenAI 的 API 无法联网的，所以如果只使用自己的功能实现联网搜索并给出回答、总结 PDF 文档、基于某个 Youtube 视频进行问答等等的功能肯定是无法实现的。LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。拥有大量的文档加载器，比如 Email、Markdown、PDF、Youtube …Prompt管理，支持各种自定义模板。

【大模型应用开发-Pandas数据清洗】（四）Pandas Dataframe处理。【大模型应用开发-Pandas数据清洗】（四）Pandas Dataframe处理。【大模型应用开发-Pandas数据清洗】（四）Pandas Dataframe处理。【大模型应用开发-Pandas数据清洗】（四）Pandas Dataframe处理。【大模型应用开发-Pandas数据清洗】（四）Pandas Dataframe处理。【大模型应用开发-Pandas数据清洗】（四）Pandas Dataframe处理。

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Python 官方标准发行版并没有自带 Pandas 库，因此需要另行安装。除了标准发行版外，还有一些第三方机构发布的 Python 免费发行版， 它们在官方版本的基础上开发而来，并有针对性的提前安装了一些 Python 模块，从而满足某些特定领域的需求，比如专门适应于科学计算领域的 Anaconda，它就提前安装了多款适用于科学计算的软件包。对于第三方发行版而言，它们已经自带 Pandas 库，所以无须另行安装。

Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来，享有数据分析“三剑客之一”的盛名（NumPy、Matplotlib、Pandas）。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具，它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具。

服务端推送在服务器推送技术中，服务器在消息可用后立即主动向客户端发送消息。其中，有两种类型的服务器推送：SSE和 WebSocket。SSE 是一种在基于浏览器的 Web 应用程序中仅从服务器向客户端发送文本消息的技术。SSE基于 HTTP 协议中的持久连接， 具有由 W3C 标准化的网络协议和 EventSource 客户端接口，作为 HTML5 标准套件的一部分。

随着Web应用程序的发展，用户身份验证和授权成为了一个至关重要的部分。使用JWT（JSON Web Token）令牌可以方便地实现身份验证和授权功能。FastAPI是一个基于Python的现代Web框架，它提供了简单易用的功能来处理身份验证和授权。本文将介绍如何在fastapi中使用jwt令牌进行身份验证和授权。随着Web应用程序的发展，用户身份验证和授权成为了一个至关重要的部分。使用JWT（JSON Web Token）令牌可以方便地实现身份验证和授权功能。FastAPI是一个基于Python的现代Web