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RSS订阅原创 动手学习大模型开发2-基于 LangChain 自定义 LLM
LangChain 支持多种大模型，内置了 OpenAI、LLAMA 等大模型的调用接口。但是，LangChain 并没有内置所有大模型，我们继续前面的文心千帆大模型，则需自定义。是 LangChain 的核心库，但 新版 LangChain 把社区支持的 LLM（如文心、智谱等）拆分到了。（用于数据校验）等依赖。如果你的环境中没有这些库，可以一起安装，我在经过前面的步骤发现已经安装过了。：核心框架，不包含具体 LLM 实现。（用于发送 HTTP 请求）、：社区支持的 LLM（比如。
2025-03-03 18:39:15
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原创 动手学习大模型开发1-尝试调用免费API实现简单对话逻辑
3.执行以下代码，在get_access_token函数的url中分别填写上面获得的API的 [名字] 和 [密码] ,然后在主函数的url中选择你要用的模型，实例中是免费的ernie-speed-128k模型。（代码来自b站up主，现账号已注销）2.进入创建后，简单填写一下要实现的功能并取个名字，下面的模型全选，点击确定，就可以返回到上一张图片得到蓝色框中的API的用户和密码。用大模型实现简单对话，调用的是文心一言的免费大模型API。），点击应用接入，点击去创建。4.执行代码，实现对话。
2025-02-28 19:05:55
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原创 vscode在服务器上用tmux跑代码
接着上文，由于电脑中安装过torch的相关文件，所以连接远程服务器之后再重新配置环境时，直接按照原来的版本即可，比原来要简单很多，直接使用conda指令：新建虚拟环境：激活虚拟环境：下载包：或者按需要逐条下载：2.使用 tmux 运行程序实践证明，之前运行的代码或者开源获取的代码和模型下载到本地后，直接拖到远程连接的界面中即可运行。使用 tmux 在远程服务器上运行代码，可以保持会话持续运行，即使断开 SSH 连接，程序也不会停止，步骤如下：登录远程服务器后，启动一个新的 tmu
2024-12-11 19:02:28
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原创 VS Code连接实验室的远程服务器后，如何使用Anaconda管理环境，并开始第一次深度学习代码运行？（适合在自己电脑上跑过深度学习代码，如今换到远程服务器上的）
首先，根据你的操作系统是32位还是64位选择对应的版本到，但是官网下载速度慢，建议到，我这里下载的是Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64版本下载好后，把Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh文件直接拖到服务器的主目录下的anaconda3文件夹中（提前在用户主目录下新建anaconda3文件夹，比如我的用户为hxm22，就在hxm22下先新建）。
2024-12-07 22:03:25
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空空如也
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