<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[weixin_38226321的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; weixin_38226321]]></copyright><item><title><![CDATA[大模型项目（三）使用Langchain4j集成]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/147740685</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/147740685</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Fri, 12 Sep 2025 13:52:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了在Java项目中集成Langchain4j的两种方式：1）普通Java项目中的OpenAI和Ollama对话接口实现，包括依赖配置和基础调用示例；2）SpringBoot项目中的集成方案，支持普通对话和流式输出两种模式。详细说明了两种模型（OpenAI和本地Ollama）的依赖配置、属性设置和控制器实现，其中流式输出采用WebFlux框架实现SSE协议。文章提供了完整的代码示例和配置说明，便于开发者快速实现大模型对话功能。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大模型项目（一）模型部署]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/146997592</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/146997592</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Thu, 11 Sep 2025 12:40:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了大模型项目中的模型部署方法，主要分为ollama和llama.cpp两种方案。在ollama方案中，详细说明了模型下载、打包（获取gguf文件和Modelfile）和内网部署步骤，以及Python环境的打包与迁移方法。在llama.cpp方案中，涵盖了系统环境配置、Python环境搭建、llama.cpp编译、模型转换（将HF格式转为GGUF格式）以及模型推理测试等完整流程。两种方案均提供了从外网到内网的完整迁移部署方法，包括模型文件、系统依赖和Python环境的打包与还原，适用于不同操作系统环境]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大模型项目（二）国产化kylin适配]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/151147468</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/151147468</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Tue, 09 Sep 2025 14:26:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了国产化Kylin系统适配大模型项目的完整部署流程，包括Python环境和Docker容器两种部署方式。在Python部署部分，详细说明了从删除Miniconda、安装全量Python环境、创建虚拟环境到打包迁移的全过程，重点解决了系统依赖、版本兼容和离线安装问题。Docker部署部分则涵盖了镜像构建、国内源配置、容器运行测试及镜像导出等内容，特别提供了目录挂载和端口映射的实用方法。两种方案均包含完善的依赖包管理机制和内外网迁移策略，为国产化环境中的大模型项目部署提供了可复用的技术方案。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[文搜图/图搜图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/149636533</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/149636533</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Fri, 25 Jul 2025 16:14:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了如何在Linux环境下搭建基于Milvus的图搜图系统。主要内容包括：1) 安装Docker并配置阿里云镜像源，部署Milvus(2.5.0)和可视化工具Attu；2) 使用Python连接Milvus，创建包含向量字段的集合；3) 利用Chinese-CLIP模型对图像进行向量化处理，支持图搜图功能。系统实现了从环境搭建到图像向量入库的完整流程，使用IVF_FLAT索引和余弦相似度进行高效检索，为多媒体检索应用提供了技术方案。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[玩转MCP]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/147631717</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/147631717</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Wed, 30 Apr 2025 16:27:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[服务端包括三部分：创建mcp客户端，然后写自己的tool都带上@mcp.tool()注解，最后run（这里确定使用stdio方式还是sse方式）pass仓库代码里我写的四个tool，打开本地相机，向本地写入文件，打开spotify并播放某首歌曲，给我一个leetcode题目，写的比较糙，慎用，需要的可以去下载官网的。这里我在调用spotify的时候记得要去创建自己的开发者账户，拿到自己的client_id和client_secret，这里redirect url最好要写。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[爬取b站评论]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/145060644</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/145060644</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Fri, 10 Jan 2025 16:32:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[本博客旨在分享关于爬虫技术的学习和实践经验，仅供学习使用，请使用爬虫技术的用户自行承担相应的法律责任，务必在进行任何网络数据抓取操作之前，仔细审查相关法律法规，并取得相应的授权或同意。请确保你的行为符合道德和法律的双重标准，尊重知识产权和网站的服务协议，仅将此技术应用于正当、合法的学习和研究目的。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[玩alfworld]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/139147467</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/139147467</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Wed, 08 Jan 2025 16:06:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[一开始在win上安装一直出错，后来发现Jericho库安装一直失败，后来在github上看到需要linux环境，本来打算用虚拟机，但我的win内存不够了，在虚拟环境里面安装anconda一直装不上，所以只能放弃win部署。是一个轻量级的 Python 库，用于连接学习代理与交互式小说游戏。由微软开发并维护，它提供了一个直观的接口，使人工智能和机器学习模型能够理解、互动，并通过经典的文本冒险游戏进行学习。通过 Jericho，你可以训练智能代理解决复杂的环境问题，体验阅读理解与决策制定的结合。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[爬虫基础知识点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/144182038</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/144182038</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Thu, 12 Dec 2024 16:27:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[items.py在app里面导入模型类(from ..items import CarItem)，创建空对象，然后把爬取的数据赋值给对象,最后yield item（此时item对象就到了pipelines）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Gemma]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/136290742</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/136290742</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Tue, 27 Feb 2024 16:19:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[配置lora的训练参数，包括损失计算compute_metrics，并对输入的input_ids构造输入样本列表批次处理。使用nlp-getting-started数据集训练模型做二分类任务。，下载gemma需要HF的Token，按照步骤就可以下载。在源model基础上配置LoRA的参数，形成lora_model。处理csv数据，将输入文字经过tokenizer编码处理。首先是去HF下载模型，但一直下载不了，所以去了。这里我有时是2b有时是7b，换着用。配置lora_model的训练参数。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[开源模型部署及使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/135850907</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/135850907</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Thu, 25 Jan 2024 18:08:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[具体用什么模型实现什么任务可以在flagai\auto_model\auto_loader.py里面看到可用的模型和方法，如果你用的不对也会有输出，可以根据提示选择。修在configs/model_config.py里面模型文件的地址，这里确保你的两个模型文件都放在MODEL_ROOT_PATH ，并名字都和代码里的一样。据说要开源33b大模型，而且还是中英双语，有些期待，可以先试试他们的7b，这里面竟然还有生成code和sql的模型，感觉可以跟一波。不适用缓存数据重新下载，最后就可以了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[chatglm4使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/135739663</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/135739663</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Mon, 22 Jan 2024 14:20:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[登录，这里注册就送10万token，去API keys拿到自己的key。给自己的环境安装一下他们的库。使用流式输出时，在messages里面添加stream参数，打印时使用循环。glm4开始闭源了，所以就使用api来试试。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[内网穿透工具的使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/135554898</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/135554898</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Thu, 18 Jan 2024 15:41:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[生成的还是https，这里访问时遇到了问题Invalid Host header，可以参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/i_am_father_for_/article/details/130831142，就是修改了vue的配置文件。选择隧道管理-隧道列表，可以看到website的状态是activite状态(默认8080端口，可以自己编辑修改)。前两个都不能生成http，搞得头疼，终于找到了可以生成http的。终于找到了可以http访问的工具了，不过我用的免费版，网络不稳定。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[win本地部署文字转语音tts]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/135385802</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/135385802</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Thu, 04 Jan 2024 16:45:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[Mozilla TTS 已经停止更新，所以这里用 Coqui TTS ，。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[win部署stable-diffusion]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/135237135</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/135237135</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Wed, 27 Dec 2023 10:41:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[去找自己喜欢的风格，然后下载里面的模型，放到自己的model文件里面的Stable-diffusion文件夹去使用。下载一个ckpt模型到这里面的model文件夹里的Stable-diffusion文件夹。首先下载stable-diffusion-webui，这个包了一层ui，特别好用。2.删除掉venv和repositories文件夹。里面找到自己喜欢的风格，然后去。这里的pytorch，自己去。这里遇到git不下来的可以去。然后搭建conda环境。找自己电脑合适的版本。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[FastAPI实现文件上传下载]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/135147397</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/135147397</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Fri, 22 Dec 2023 10:52:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近的项目需求，是前端vue，后端fastAPI，然后涉及到图像的消息发送，所以需要用fast写文件上传下载的接口，这里简单记录一下。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[本地部署语音转文字（whisper，SpeechRecognition）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/134896744</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/134896744</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Sat, 09 Dec 2023 17:32:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[以管理员身份运行PowerShell。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[springboot_vue知识点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/134179584</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/134179584</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Thu, 23 Nov 2023 14:06:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.跨域问题，后端common里面加一个CorsConfig.javaimport org// 1 设置访问源地址 corsConfiguration . addAllowedHeader("*");// 2 设置访问源请求头 corsConfiguration . addAllowedMethod("*");// 3 设置访问源请求方法 source . registerCorsConfiguration("/**" , corsConfiguration);]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[chatglm3部署使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/134523309</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/134523309</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Thu, 23 Nov 2023 14:05:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[然后还有一个问题是requests异步访问有问题，所以用了httpx，修改front_end.py里面的@app.get(“/api/chat”)项目，模型地址换成本地的glm3，运行app文件即可，这里主要是环境的问题配了好久，之后会把环境文件导出附上。这里我踩的一个坑是没有自定义jupyter内核用glm3环境设置的，所以一直是有代码没图像。项目，这里面有连接互联网，查询天气和思维导图等很多功能，这里面遇到的问题是把前端vue里的。api用的8000端口，所以在front_end.py最后一行改为。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[简单宿舍管理系统（springboot+vue）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/133957000</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/133957000</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Sun, 22 Oct 2023 19:04:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近看了springboot和vue，为了练一下把前后端打通就自己手动写个简单的系统，测试一下，把代码放在仓库。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Springboot写电商系统（2）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/133918447</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38226321/article/details/133918447</guid><author>weixin_38226321</author><pubDate>Fri, 20 Oct 2023 15:35:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[在IAddressService 接口里面定义新增地址的方法addNewAddress，这里面从前端拿到的表单信息是address（这里面有name是收货人），然后从session中拿到uid和username（这个将是修改人和创建人）。]]></description><category></category></item></channel></rss>