在实际的编程生活当中，我们除了会去import已经存在的包外，当然还会偶尔自定义一些模块，然后来导入，，，其实一般而言，自定义的模块也就是一系列的脚本，具体的，自己写好了脚本，然后导入，导入的情况分为以下情况：1.自定义模块与所需要调用自定义模块的文件在同一文件夹下这时的调用就较为简单了，直接导入即可比如说我想要在learnpandas中导入m1.py，只需要在learnpandas脚本开头声明i
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2023-08-02 00:22:47
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© 作者｜陈志朋机构｜中国人民大学 研究方向｜自然语言处理 引言：近来，大语言模型飞速发展，在众多领域都取得了优秀的成绩，甚至在某些领域中超越了人类的表现。但是，大语言模型在一些具有挑战性的问题上（如：复杂推理、细粒度知识运用等）都难以取得优异的表现。有研究指出，外部工具的使用可以提升大模型在复杂问题上的表现。本文针对大模型对外部工具的使用，整理了多篇相关工作，旨在与读者分享并
本文介绍了四种Python调用大语言模型（LLM）API的方式：原生HTTP请求提供最高灵活性；封装式API调用便于维护和模型切换；OpenAI SDK方式稳定性好且功能丰富；传统OpenAI库简洁易用。每种方式各有特点：原生HTTP适合精确控制请求，封装式适合频繁切换模型，SDK适合官方API调用，传统库适合快速开发。开发者应根据项目需求（灵活性、维护性、功能丰富度等）选择合适方式，同时注意API安全和错误处理。
ollama调用大模型使用gpu
在当今的人工智能领域，大模型的应用越来越广泛。使用 GPU 加速这些模型的执行可以显著提升性能。然而，在使用 Ollama 调用大模型时，GPU 的配置和使用可能会面临一些挑战。接下来，我们将详细记录解决“ollama调用大模型使用gpu”这一问题的过程，内容包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
## 环境准备
在环境准备阶段，我
练习大型深度学习模型需要极大的内存，才能贮存中间层的激活函数输出和权重等。一些模型只能在单个GPU上练习，练习时须将批巨细（batch size）设置得极小；还有一些模型则太大，单个GPU放不下。这些问题会导致在某些状况下模型练习效率极低，甚至无法练习。练习大型深度学习模型首要有两大办法：数据并行、模型并行。当单个GPU的内存可以完整容纳整个模型时，这是可完成数据并行的最简单的状况。但此时，模型练
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2024-04-11 22:49:29
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在caffe的学习过程中，我发现我需要一个模板的程序来方便我测试训练的模型。我在上一篇博客中（caffe学习（五）：cifar-10数据集训练及测试（Ubuntu） ），最后测试训练好的模型时是修改caffe自带的classify.py来进行测试的，如果每次都修改未免太麻烦了，所以我就上网找了相关的资料。参考博客：Caffe学习系列(20)：用训练好的caffemodel来进行分类下载模型1、先去
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2024-04-18 19:39:04
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Django是使用最广泛的用python写的开源WEB框架，用它可以搭建一套WEB系统，它也可以和其他开源组件，如cellery组合使用，扩展性比较强。
原创
2015-10-13 14:52:23
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# 如何使用Python调用大模型
在机器学习和深度学习领域，通常需要使用大型模型来解决复杂的问题。这些大型模型可能包括深度神经网络、大规模集成学习模型等。在使用这些大型模型时，我们常常需要考虑如何在Python中调用这些模型并进行预测或训练。
以下是一些关于如何使用Python调用大型模型的示例和步骤：
## 1. 加载大型模型
首先，我们需要加载预训练的大型模型。在本示例中，我们将使用
原创
2024-03-13 05:56:17
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、决策树模型二、解析决策树模型1. 模型分解2. 构建决策二叉树3. 生成代码3.1 生成python代码3.1 生成C++代码三、扩展3.1 验证3.2 深层决策树总结引用 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：在实际工程中，有时候我们使用python进行模型训练，但是训练好的模型需要写在芯片中，这个时候怎么弄
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2024-06-18 16:27:08
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Python提供了一组技术，可以很容易的实现共享，包括模块和一些开发工具：模块允许你合理组织代码来实现最优共享。发布工具允许你想全世界共享你的模块。我们可以将上一节的函数def print_lol(the_list):
for movie in the_list:
if isinstance(movie,list):
print_lol(movi
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2024-09-11 20:57:23
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Ollama 是一个基于 Go 语言的本地大语言模型运行框架，类 Docker 产品（支持 list,pull,push,run 等命令），事实上它保留了 Docker 的操作习惯，支持上传大语言模型仓库 (有 deepseek、llama 2，mistral，qwen 等模型，你也可以自定义模型上传)。
在管理模型的同时，它还提供了一些 Api 接口，让你能够像调用 OpenAI 提供的接口那样
## Java调用大模型的完整指南
### 引言
在人工智能快速发展的今天，大模型（如GPT、BERT等）为开发者提供了强大的能力。作为一名新手开发者，你可能会遇到如何在Java中调用这些大模型的问题。本文将为你提供一个详细的步骤指南，帮助你理解如何实现Java调用大模型的过程。
### 流程概述
下面是Java调用大模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述
一、服务器规划主机名主机IP磁盘角色node3public-ip：172.18.112.20 cluster-ip: 172.18.112.20vdbceph-deploy,monitor,mgr,osdnode4public-ip：172.18.112.19 cluster-ip: 172.18.112.19vdbmonitor,mgr,osdnode5public-ip：172.1
从技术架构角度来看，Android安全模型基于强健的Linux操作系统内核安全性，通过进程沙箱机制隔离进程资源，并且辅以独特的内存管理技术与安全高效的进程间通信机制，适应嵌入式移动端处理器性能与内存容量的限制。在应用层面，使用显式定义且经用户授权的应用权限控制机制等，系统化地规范并强制各类应用程序的行为准则与权限许可；引入应用程序签名机制定义应用程序之间的信任关系与资源共享的权限。A
在做项目的过程中一个个模型地试验太耗费时间，我们可以把多个模型封装到一个方法里，一起调用，统一输出结果，这样对比不同模型的得分就非常便捷啦。基础的分类算法大全（前8个是十大经典机器学习算法里面的）：英文简称模型调用LRLogisticRegression()from sklearn.linear_model import LogisticRegressionNBMultinomialNB()fro
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2023-10-09 21:44:27
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# Java简易考试系统界面搭建教程
在这篇文章中，我们将一起学习如何用Java搭建一个简易的考试系统界面。这是一个适合新手的项目，帮助你在实践中掌握Java Swing的基础知识。
## 流程概述
我们将通过几个步骤来完成这个项目，以下是具体的流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|----
模型指的是真实世界对象的明确描述。它包含所需要的数据字段和行为。Django 遵循 DRY Principle ：明确优于隐式 - 行为基于关键字参数，并且在某些情况下，基于字段的类型。包括所有相关领域逻辑 - 模型应该封装一个“对象”的各个方面，遵循 Martin Fowler 的 Active Record 设计模式，所有可用于理解该模型的信息都应该存储在该模型中。Active Record
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2024-04-02 13:31:00
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# 盘古大模型的Python调用方式
近年来，人工智能领域的发展突飞猛进，盘古大模型作为一种具有强大生成能力的人工智能模型，已经引起了广泛的关注。本文将介绍如何使用Python调用盘古大模型，并通过示例代码帮助您快速上手。
## 盘古大模型简介
盘古大模型是由华为公司开发的一种预训练模型，具有自然语言处理、文本生成等多种功能。它可以广泛应用于对话生成、文本补全、算法推荐等场合。
## Py
在本文中，我们将深入探讨如何使用 Python 调用 Ollama 大模型进行 Word 抽取的过程。通过这个过程，我们将全面介绍相关的环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展等内容，确保能够帮助开发者顺利实现任务。
## 环境准备
在开始之前，需要确保你的开发环境兼容并能够运行相关的库。我们使用的技术栈包括 Python、Ollama API，以及兼容的操作系统（如 Li
设计ScoreInformation类存储学号姓名以及论文的其它数据 1 public class ScoreInformation { 2 private String stunumber; 3 private String name; 4 private String papertitle; 5 ...
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2021-09-17 23:06:00
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