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自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其卓越的人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本文主要介绍ChatGPT中文LLM与LangChain相结合的开源应用项目，供大家
运行下面的命令，默认host为0.0.0.0，默认端口为8000，也可以通过--host --port指定。使用chatglm等模型时，请指定 --trust-remote-code参数。调用时可以用下面测试，注意model参数一定要传。SamplingParams 类中的说明。中的sampling_params。按照说明安装就可以了，不赘述。到vllm的GitHub仓库。其他更多的参数请参照。具
使用Diffusers库来进行stable-diffusion的接口调用以及各种插件功能实现，但发现diffusers库中各复杂功能的添加较为麻烦，而且难以实现对采样器的添加，safetensors格式模型的读取。使用webui专门的api接口，能够极大方便我们进行类似webui界面的api调用。
只需提供一个视频 主题 或 关键词 ，就可以全自动生成视频文案、视频素材、视频字幕、视频背景音乐，然后合成一个高清的短视频。
复制该链接到浏览器打开，各类软件应有尽有。
拟合优度里皮尔逊显著性为0.000，偏差显著性1，平行线检验显著性为1这个模型能用吗。
python webfastapi脚手架
该应用实现对交付工程师在交付交付中无相应网管设备，或者中小型网络运维无网管设备，需要对交换机设备做批量的信息收集而开发的一个可扩展性的网络设备信息收集工具。本项目做为开源项目，欢迎各位大拿多多出注意，有能力的可以一起对项目进行维护和
FastAPI的接口文档页面空白，可考虑使用插件fastapi-cdn-host来解决，只需增加一行代码即可：fastapi_cdn_host.monkey_patch(app)
fastApi服务启动的三种方法
本文使用的是FastAPI框架，从这篇文章中可以了解到：1. 如何配置并将FastAPI应用部署到AIF上2. 为什么以及何时应该使用 FastAPI、Gunicorn 和 Uvicorn3. 如何以及为何设置 Gunicorn+Uvicorn 组合作为 ASGI 服务器
在 FastAPI 中使用 SQL 数据库可以使用多个 ORM 工具，例如 SQLAlchemy、Tortoise ORM 等，类似 Java 的 Mybatis 。这些ORM 工具可以帮助我们方便地与关系型数据库进行交互，如 MySQL 、PostgreSQL等。本篇文章将介绍如何使用 SQLAlchemy 来完成数据库操作，以便让我们在 FastAPI 项目中方便地进行数据存储和查询。
部署一个FastAPI应用到你的服务器是一项复杂的任务。如果你对NGINXGunicorn和Uvicorn这些技术不熟悉，可能会浪费大量的时间。如果你是刚接触 Python 语言不久或者希望利用 Python 构建自己的Web应用程序，本文的内容可能会让你第一次部署时更节省时间。FastAPI 是用于开发API应用最受欢迎的Python库之一，用于开发API。它以其出色的性能和易用性而闻名。如果你
（1）百度网盘下载地址(下载文件中附了非常详细的安装教程)：https://pan.baidu.com/s/1KQNOlYU-GMKbkPGcip1Hzw?pwd=5678（2）直接网上百度下载和安装，非常多教程，这里直接略过。
FastChat是一个开放平台，旨在为基于大型语言模型的聊天机器人的训练、服务和评估提供便捷支持。其主要特点包括：提供最先进模型（如Vicuna）的权重、训练代码和评估代码。支持分布式多模型服务系统，配备Web用户界面以及与OpenAI兼容的RESTful API。
FastAPI 是一个基于 Python 3.6+ 的 Web 框架，它具有简单易用、高性能、快速编写 API 等特点。
【代码】【Amis Low Code 结合FastAPI进行前端框架开发】
在某些情况下，可能需要把数据(比如Pydantic模型)转换成JSON兼容的格式(如dict、list等)。FastAPI提供了一个jsonable_encoder()功能。#!/usr/bin/env python# encoding: utf-8from fastapi import FastAPIimport uvicornfrom datetime import datetimefrom
.版本 2.子程序 __启动窗口_创建完毕'添加并使用《精易模块》Send_API ().子程序 Send_API.局部变量 REQU_Data, 文本型, , , 提交字符串.局部变量 return, 文本型, , , 返回字符串.局部变量 API_URL, 文本型, , , 接口地址.局部变量 API_KEY, 文本型, , , 接口密钥API_URL ＝ “https://www.maita
FastAPI 是一个 Python Web 框架，它可以帮助你快速开发高性能的 API。如果你想在 FastAPI 中返回文本，你可以使用 Response 对象。下面是一个例子：from fastapi import FastAPIfrom fastapi import Responseapp = FastAPI()@app.get("/")def read_root():...
文章目录1. Pydantic schema_extra2. Field 的附加参数3. Body 额外参数learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/schema-extra-example/添加一个将在文档中显示的example1. Pydantic schema_extrafrom typing import Optionalfro
FASTAPI是一个用于快速构建Web API的Python库。它提供了很多方便的功能来帮助你轻松地实现接口自动化平台。要使用FASTAPI实现接口自动化平台，首先你需要安装它：pipinstall fastapi然后，你可以使用以下代码来创建一个简单的Web API：from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")...
1. Cookie操作#!/usr/bin/env python# encoding: utf-8"""导入模块 from fastapi import Cookie添加参数信息 ads_id: str = Cookie(None)"""import uvicornfrom fastapi import FastAPI, Cookiefrom typing import Optionalapp =
文章目录1. 安装包2. 编写代码3. 终端运行4. 文档5. 增加数据learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/#typer-fastapi1. 安装包# pip install fastapi# pip install uvicorn[standard]2. 编写代码main.pyfrom typing import Optional# typing
1. 声明路径参数# main.py# coding:utf8from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/items/{item_id}")# 路径参数item_idasync def read_item(item_id):# 此处函数的形参item_id必须和路径参数的名称一致return {"item_id": item_id}if
1、前言最近用FastAPI编写了几个日常需要用的接口，又看到有大佬已经学完了，因此跟着大佬卷起来：小菠萝测试笔记-FastAPI2、简单介绍- 官网地址：https://fastapi.tiangolo.com/- FastAPI是什么FastAPI是一个Web框架（后续了解更多之后，待补充…）- FastAPI优点（照抄官网）类型检查、自动 swagger UI、支持 asyncio、强大的依
Vue3前后端交互错误处理一致性在Web开发中，前后端的交互中错误处理是不可避免的，比如：前端提交数据，后端需要校验，对于不符合要求的数据需要在前端进行提示。通常的做法是在后端返回固定格式的JSON数据来处理，但由于返回的JSON格式在业务、团队等方面很难维护其规范性，所以借助错误处理的方式，在数据请求中统一封装，这样有助于程序员将精力集中到业务处理中。1.环境开发环境前端Vue3后端Python
status_code参数接收带有HTTP状态代码的数字可以从fastapi.status导入状态码常量，便于使用和记忆#!/usr/bin/env python# encoding: utf-8from fastapi import FastAPI, statusimport uvicornapp = FastAPI()#status_code参数接收带有HTTP状态代码的数字@app.post
文章目录1. PUT 更新2. 用 PATCH 进行部分更新learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/body-updates/1. PUT 更新注意，put 没有指定的值，会被重置为默认值from typing import List, Optionalfrom fastapi import FastAPIfrom fastapi.e
fastapi框架一、安装fastapipip install uvicornpip install fastapi二、fastapi框架搭建导入模块->创建fastapp框架对象->@app路由装饰器收发数据->运行服务器from fastapi import FastAPIfrom fastapi import Responseimport uvicorn#创建fastapp
1、安装FastAPI安装fastapi和unicorn模块，unicorn可以作为服务器pip install fastapi -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install unicorn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2、启动一个最简单的例子# filename: main.
背景有时候需要将大的数据通过数据形式传输给后端，比如在js中，我需要将js的json数据发送给给fastapi后端做处理。那么应该怎么做？后端部分创建一个test.py文件，并且写入下面代码：from pydantic import BaseModelfrom typing import Optionalfrom fastapi import FastAPIimport uvicornimport
响应状态码在@app.post()方法中添加status_code参数：from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.post("/items/", status_code=201)async def create_item(name: str):return {"name": name}status_code也可以是I...
文章目录1. 第一步1.1 小结2. 路径参数2.1 顺序很重要2.2 预设值2.3 包含路径的路径参数3. 查询参数3.1 查询参数类型转换4. 请求体learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/1. 第一步pip install fastapi[all]from fastapi import FastAPImy_app = FastA
参考内容：https://fastapi.tiangolo.com/在fastapi教程-进阶五（Response Model）中我们学习了如何控制响应体结构，这节来学习如何使用http状态码：from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.post("/items/", status_code=201)async def create_item(na
1.请求参数附加信息#!/usr/bin/env python# encoding: utf-8from fastapi import FastAPI, Queryfrom typing import Optionalimport uvicornapp = FastAPI()@app.get('/items/')async def read_items(q: Optional[str] = Que
关于fastapi的cors问题，没想到fastapi都写到文档里面了，实现起来也非常简单：fastapi corspython代码如下：from fastapi import FastAPIfrom fastapi.middleware.cors import CORSMiddlewareapp = FastAPI()origins = ["*"]app.add_middleware(CORSM
fastapi 想要响应文件下载，需要从 starlette.responses 中导入 FileResponsefrom starlette.responses import FileResponse并在这之前还得安装 aiofiles 依赖包pip install aiofiles完整代码如下：FileResponse 第一个参数为文件所在路径，第二个参数表示下载时文件所显示的名称import
1. 什么是FastAPIFastAPI是一个现代的,快速(高性能)python web框架。基于标准的python类型提示,使用python3.6+构建API的Web框架。2. FastAPI有哪些特点快速：非常高的性能，能够与NodeJS和Go媲美（感谢Starlette和Pydantic）。可用的最快的 Python 框架之一 - Starlette 是一个轻量级 ASGI 框架
fastapi安装启动pip install fastapi[all]创建一个 main.py 文件并写入以下内容:from typing import Unionfrom fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")def read_root():return {"Hello": "World"}@app.get("/items/{item
1.可以response_model在任何路径操作中使用参数声明用于响应的模型：@app.get()@app.post()@app.put()@app.delete()#!/usr/bin/env python# encoding: utf-8from fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelfrom typing import Op
在fastapi教程-进阶（三）和fastapi教程-进阶（二）中我们介绍了Query、Path和Body参数，这里介绍cookie和headerCookiefrom typing import Optionalfrom fastapi import Cookie, FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/items/")async def read_items(ads_
FastAPI的路径操作函数，可以使用async def定义：from typing import Unionfrom fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")async def read_root():return {"Hello": "World"}@app.get("/items/{item_id...
Request Body这里我们来介绍一下POST请求时，fastapi是如何接收请求体的from typing import Optionalfrom fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelclass Item(BaseModel):name: strdescription: Optional[str] = Noneprice:
fastapi返回xlsx文件，代码如下：from fastapi import FastAPIfrom fastapi.responses import StreamingResponsefrom io import BytesIOimport xlsxwriterimport timeapp = FastAPI()@app.get("/")async def root():return {"m
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