L0G2000作业

 任务一：

class Solution(object):
    def canConstruct(self, ransomNote, magazine):
        """
        :type ransomNote: str
        :type magazine: str
        :rtype: bool
        """
        mag_counts = {}
        for char in magazine:
            if char in mag_counts:
                mag_counts[char] += 1
            else:
                mag_counts[char] = 1
        
        for char in ransomNote:
            if char not in mag_counts or mag_counts[char] == 0:
                return False
            mag_counts[char] -= 1
        return True

任务一通过截图：

任务二：

报错

提示说解码不了，有可能传入的res的格式是错误的。

打印res内容为

```json
{
    "model_name": "书生浦语InternLM2.5",
    "development_institution": "上海人工智能实验室",
    "parameter_versions": [1.8B, 7B, 20B],
    "context_length": "1M"
}
```

说明是Markdown格式的json，就要去掉这些另外的内容。

print（type（res））后发现是字符串，所以调用字符串方法strip（）去除

注意如果命名为newres也是会报这样的错的，即使你格式正确。

最终代码如下：

from openai import OpenAI
import json
def internlm_gen(prompt,client):
    '''
    LLM生成函数
    Param prompt: prompt string
    Param client: OpenAI client 
    '''
    response = client.chat.completions.create(
        model="internlm2.5-latest",
        messages=[
            {"role": "user", "content": prompt},
      ],
        stream=False
    )
    return response.choices[0].message.content

api_key = ''
client = OpenAI(base_url="https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/",api_key=api_key)

content = """
书生浦语InternLM2.5是上海人工智能实验室于2024年7月推出的新一代大语言模型，提供1.8B、7B和20B三种参数版本，以适应不同需求。
该模型在复杂场景下的推理能力得到全面增强，支持1M超长上下文，能自主进行互联网搜索并整合信息。
"""
prompt = f"""
请帮我从以下``内的这段模型介绍文字中提取关于该模型的信息，要求包含模型名字、开发机构、提供参数版本、上下文长度四个内容，以json格式返回。
`{content}`
"""

res = internlm_gen(prompt,client)
new_res = res.strip('```json').strip('```').strip()  
res_json = json.loads(new_res)
print(res_json)