保姆级别操作指导,教你用Python快速开发UI应用!

本文指导读者使用Python的Tkinter库开发一个基本的图形用户界面,包括创建窗口、添加按钮,并实现消息和错误提示。通过一步步教程,了解按钮事件处理和窗口操作。

正式的Python专栏第5篇,同学站住,别错过这个从0开始的文章!

之前 你不知道Python多能干秒懂精通pip并快速体验深度学习应用多图展示学会Python基础上篇 等,这次我们来看看使用Python 开发一个简单的UI应用吧。

我们要做一个窗口,然后放两个按钮,提示不同消息。

就做这个简单功能。

先介绍一个UI库

The tkinter package (“Tk interface”) 是一个基于Tcl/Tk GUI工具标准的Python接口。集合在大多数操作系统都有Tk和tkinter 库,包括MacOS,Window还有一些Unix类的操作系统!

小白简单理解,这个就是一个标准的图形化用户界面开发的库!还是Python内置无需再次安装的库。

好下面开始学委带大伙做App窗口。

第一步,先做窗口,跑起来

这里学委使用的是tkinter这个库,python内置的UI库。

# -*- coding: utf-8 -*-
# @优快云/Juejin/Wechat: 雷学委

from tkinter import *

#创建主窗口
top = Tk()
top.title("雷学委的TkinterDemo") #标题设置
top.geometry('300x100') #设置窗口大小为300x100 横纵尺寸
#调用主事件循环,让窗口程序保持运行。
top.mainloop()

就几行代码,保存为first_ui.py直接运行。

好,直接看效果:
在这里插入图片描述

很简单吧。

第二步,难度升级加按钮

效果如下,尝试加两个按钮。
在这里插入图片描述

就在前面的代码的基础上添加按钮组件。

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : LeiXueWei
# @优快云/Juejin/Wechat: 雷学委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# -*- coding: UTF-8 -*-

from tkinter import *

top = Tk()
top.title("雷学委的TkinterDemo")
top.geometry('300x100')


def open_msg_box():
    pass


def open_err_box():
    pass

#添加按钮1
first = Button(top, text="点击->查看消息", fg="tomato", command=open_msg_box)
first.pack()
#添加按钮2
second = Button(top, text="点击->查看错误", fg="tomato", command=open_err_box)
second.pack()
top.mainloop()

好像也不难,但是运行上面的代码只会展示

看到没有,这里有个command参数赋值是一个函数(但是学委还没有实现细节)。

第三步,实现事件弹出消息窗口,错误窗口

效果如下,点击不同按钮展示不同类型窗口和消息。
在这里插入图片描述

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/8/29 11:58 上午
# @Author : LeiXueWei
# @优快云/Juejin/Wechat: 雷学委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : first_ui.py.py
# @Project : hello

from tkinter import *
import tkinter.messagebox as mb

top = Tk()
top.title("雷学委的TkinterDemo")
top.geometry('600x400')


def open_msg_box():
    mb.showinfo("[学委温馨提示]", "简单的消息弹出窗口!")


def open_err_box():
    mb.showerror("[学委温馨提示]", "演示错误消息窗口!")


first = Button(top, text="点击->查看消息", fg="tomato", command=open_msg_box)
first.pack()
second = Button(top, text="点击->查看错误", fg="tomato", command=open_err_box)
second.pack()
top.mainloop()

到这了展示完毕,学会了吗?学会欢迎在评论区打卡。

请务必学会,下一篇我们讲学习开发这个工具:

在这里插入图片描述

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持续学习持续开发,我是雷学委!
编程很有趣,关键是把技术搞透彻讲明白。
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<think>好的,用户需要关于Llama-Factory的详细部署教程。首先,我需要回忆一下之前提供的引用内容。引用[1]提到了克隆仓库和进入目录的步骤,引用[2]补充了使用git clone --depth 1来节省时间,引用[3]则提到用户对需要拉取模型的疑问,可能需要在部署步骤中解释这一点。 用户可能是在Windows系统下操作,因为引用[3]特别提到了Windows配置。所以需要注意路径和命令的写法,比如使用反斜杠或者正斜杠,以及环境变量的设置。 接下来,部署步骤需要分阶段:环境准备、配置、模型下载、微调配置和启动。环境准备部分需要安装Python、Git和CUDA,这些都是基础依赖。然后克隆仓库,这里要确认是否需要用--depth 1参数,引用[2]提到了,所以应该包含进去。 安装依赖时,可能需要使用requirements.txt,但要注意不同系统下的依赖管理,比如PyTorch在Windows下的安装命令是否需要指定版本。同时,安装flash-attn可能会有问题,特别是Windows用户可能需要额外步骤,这点需要提醒。 模型下载部分,用户可能会疑惑为什么需要单独拉取模型,所以需要解释Llama-Factory是框架,模型是外部组件。引用[3]中的问题正好说明了这一点,所以这里要明确说明,并给出示例命令,如huggingface-cli或git lfs。 配置文件部分,需要指导用户如何修改模型路径,并确保路径正确。启动Web UI时,可能需要不同的脚本,比如在Windows下使用.bat文件,而Linux/macOS用.sh,这点需要区分清楚。 最后,常见问题需要涵盖CUDA验证、依赖安装失败、模型路径错误等,这些都是部署过程中容易遇到的问题。特别是模型路径错误,用户可能会忽略这一步,导致程序无法找到模型,需要重点提示。 确保整个流程步骤清晰,没有遗漏关键点,并且语言简洁明了,符合用户的需求。同时,相关问题的生成需要围绕部署后的使用、微调方法和配置调整,帮助用户进一步了解Llama-Factory的应用。</think>### Llama-Factory 详细部署教程(Windows/Linux/macOS通用) #### 一、环境准备 1. 安装Python 3.8+并配置环境变量 2. 安装Git工具:`https://git-scm.com/downloads` 3. 安装CUDA 11.7+(NVIDIA显卡需单独安装驱动) #### 二、代码克隆与配置 ```bash # 使用浅克隆加速下载(引用[2]方法) git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory ``` #### 三、安装依赖 ```bash # 创建虚拟环境(推荐) python -m venv llama-env source llama-env/bin/activate # Linux/macOS .\llama-env\Scripts\activate # Windows # 安装核心依赖(引用[1]基础) pip install -r requirements.txt # 特殊依赖处理(Windows需额外步骤) pip install torch==2.0.1+cu117 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install flash-attn --no-build-isolation # 可能需Visual Studio构建工具 ``` #### 四、模型下载 ```bash # 示例:下载Llama-2-7b模型(需HuggingFace账号) huggingface-cli download meta-llama/Llama-2-7b-hf --local-dir ./models/Llama-2-7b-hf # 或使用Git LFS(引用[3]模型问题解答) git lfs install git clone https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf ./models/Llama-2-7b-hf ``` #### 五、配置文件修改 修改`src/llmtuner/hparams/model_args.py`中的模型路径: ```python model_name_or_path = "./models/Llama-2-7b-hf" # 对应实际路径 ``` #### 六、启动Web UI ```bash # Windows执行 .\scripts\start_webui.bat # Linux/macOS执行 bash ./scripts/start_webui.sh ``` #### 七、验证部署 访问`http://localhost:7860`应出现交互界面,支持以下功能: - 模型训练(LoRA/QLoRA) - 模型推理 - 评估测试 ### 常见问题解决 1. **CUDA不可用**:验证`nvidia-smi`输出,重装对应CUDA版本的PyTorch 2. **依赖安装失败**:尝试`pip install --prefer-binary`参数 3. **模型路径错误**:检查`model_args.py`中路径是否包含完整模型文件[^3]
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