FastChat 是 2023 年非常知名的一个大语言模型项目，该项目不仅提供了大语言模型全量参数微调、Lora参数微调、模型推断、模型量化、模型部署及调度等全套的源代码，而且还开源了他们基于 LLaMA2 底座进行指令微调的一系列 Vicuna 模型权重，因此非常适合学习和使用。就 FastChat 模型部署部分而言，它分为三个部分：controller、worker、api_server。这三
通义千问开源了推理模型QwQ-32BQwQ-32B 在一系列基准测试中进行了评估，测试了数学推理、编程能力和通用能力。以下结果展示了 QwQ-32B 与其他领先模型的性能对比，包括 DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B、o1-mini 以及原始的 DeepSeek-R1。
该项目基于FastAPI构建后端，集成LangChain实现多格式文档（TXT/PDF/Word）处理，通过文本分块、向量化（Ollama的bge-m3模型）和FAISS索引实现语义检索。结合DeepSeek API进行检索增强生成（RAG），流式返回问答结果。支持知识库元数据管理（MySQL）、文件上传（UUID重命名存储）和跨域访问。核心流程：用户上传文档→向量化存储→提问时检索相关片段→构造
使用，支持前端上传 PDF、TXT、Markdown 并实时入库 ✨🔍 基于私有文档内容进行问答🚀 接口异步响应，前端对接简单🧠 支持 LangChain 的链式调用逻辑🧩 可对接 Chroma / FAISS 等本地向量数据库它可以应用在企业知识库、教程助手、简历问答、产品文档 Q&A 等多个场景中！💼。
在AI的时代下，各企业也开始了转型，逐步向智能化方向转变，首当其冲的就是服务自动化、智能化，但是由于以往大模型与企业本地服务接口的匹配性问题，导致调用本地知识库的过程复杂化。我将介绍一个专门解决这类问题的标准化协议MCP，以医疗场景为例，用于介绍其在应用上的优势。
解决：使用 Node.js 官方二进制文件安装（无需管理员权限）复制该地址到浏览器报错：localhost 拒绝连接。解决：使用官方二进制文件安装（无需管理员权限）3.安装好mvn后执行。
同时，为了防止直接更新 Prefix 的参数导致训练不稳定和性能下降的情况，在 Prefix 层前面加了 MLP 结构，训练完成后，只保留 Prefix 的参数。然后，在训练的时候只更新Prefix部分的参数，而 PLM 中的其他部分参数固定。第一步，引进必要的库，如：Prefix Tuning / P-Tuning v2 配置类。至此，我们完成了 Prefix Tuning / P-Tuning
网上关于MCP的介绍已经非常多了，我这边就长话短说，有兴趣的可以扩展阅读我们先来看一幅图MCP 提供了一种统一和标准化的方式，将 AI 代理和模型与外部数据和工具集成。它不仅仅是另一个 API；它是一个强大的连接框架，能够实现智能、动态和上下文丰富的 AI 应用。🔌MCP的作用，就像手机充电接口从“混乱”到“统一”的演变过程。统一成“AI 界的 USB Type-C🚀 最终效果：从“杂乱无章”
您可以使用Pydantic模型在FastAPI中声明Cookie。😎使用Cookie声明 cookie 参数的方式与Query和Path相同，写起来毫无压力！
ShowMeAI资讯日报 07-30 期，FastAPI 开发模板、Robustar 鲁棒视觉分类交互式工具箱、TensorNVME 在 CPU 和 NVMe 之间传输 PyTorch 张量、LiteFS 分布式 SQLite 复制系统、HedgeDoc 写作与分享 Markdown 平台、PyTorch 模型压缩/加速工具包、谷歌使用的机器学习增强的代码补全功能、Transformers 自然语
使用FastAPI提高AI应用程序的开发效率和用户体验,为 AI 模型的部署和交互提供全方位的支持。
本周开始攻克项目的核心——DeepSeek的接入与使用，我们项目采用了直接接入DeepSeek API，之后会通过RAG技术来使模型更加完善，减轻大模型幻觉问题，使大模型生成的内容更加符合用户的需要。
实现事务的原子性
DeepSeek 开源了完整的 deepseek-r1 671B 的权重，同时也开源了一些蒸馏出来的小的Disstill 小模型。从论文给出的评测表看，蒸馏出的 qwen-14b 模型的能力完全不输 OpenAI-o1-mini。
前端mock数据 —— 使用Apifox mock页面所需数据
windows版完全离线数字人
Django-Admin来自django.contrib也就是Django的标准库，默认被配置好，只需要激活启用即可，它的优势在于可以快速对数据库的各个表进行增删改查，一行代码即可管理一张数据库表，相比于手动后台1个模型一般需要4个urls，4个视图函数和4个模板，可以说Django完成了一个程序编写的大部分重复工作，并且对于图书管理这种以管理工作为重系统来说，极度契合。（3）模板（Templat
本书将向你详细介绍FastAPI框架及其组件，以及如何联合应用这些组件与一些第三方工具来构建微服务应用程序。读者需要具备一些Python编程背景、API开发原理知识以及对创建企业级微服务应用程序背后原理的理解。这不仅仅是一本参考用书，它还提供一些代码蓝图，在阐释和演示各章主题的同时，还可以帮助开发人员解决实际应用问题。本书读者本书适用于想要学习如何使用FastAPI框架来实现微服务的Python
PosterGenius是一款基于 Janus（多模态内容理解模型）和 DeepSeek（生成式设计大模型）的端到端学术海报生成系统，致力于解决科研人员在论文展示中的设计痛点。系统通过全自动化流程，将论文PDF直接转化为高质量学术海报，支持用户自定义风格模板，实现从内容理解、信息提取、视觉设计到排版优化的全链路智能化生成，为科研人员节省90%以上的设计时间。基于以上需求，初步确定项目前端使用，后端
•网络层问题优先：IP 异常时首先检查防火墙、NAT、路由规则。•环境隔离的重要性：配置文件残留可能导致“幽灵问题”，需建立清理机制。•防御性编程通过系统性排查，最终定位到 NAT 规则和环境配置两大核心问题。此类问题需结合网络架构与代码实现综合分析，避免陷入“单点验证”的误区。
在软件开发过程中，变量命名虽看似小事，却关乎代码的可读性与可维护性。一个清晰、符合规范的变量名能让代码逻辑一目了然，减少团队协作时的沟通成本。为了提升开发效率，我们决定构建一个智能变量命名助手，它能根据输入的英文描述，生成符合 Python 或 Java 语言风格的变量名。在实现过程中，我们选用了 FastAPI 框架搭建后端服务，并借助 Ollama 提供的强大语言模型能力，尤其是其本地部署的
Java简介Java是一种面向对象的静态式编程语言。Java编程语言具有多线程和对象定向的特点。其特点是根据方案的属性将方案分为几个不同的模块，这些模块是封闭的和多样化的，在申请过程中具有很强的独立性。Java语言在计算机软件开发过程中的运用可以达到交互操作的目的，通过各种形式的交换，可以有效地处理所需的数据，从而确保计算机软件开发的可控性和可见性。开发java语言时，保留了网络接口，Java保留
基于langchain+ollama+deepseek+bge-large-zh+Milvus+FastAPI组合开发在线可维护知识库系统
想象一下，你让一个博士但没上过临床的文科生给病人开药，结果他开出了十年前就禁用的药品——这就是通用AI在专业领域闹的"一本正经胡说八道"现象。虽然像GPT、DeepSeek这些"全能型选手"能写诗编程聊八卦，但当它们遇到医疗诊断、法律文书这些需要精准专业知识的场景时，常常会犯低级错误。其实要让AI真正成为行业专家，就像培养医学生一样：先找个聪明的"学霸"（基础大模型），再给他喂专业的"教科书"（行
在写 demo 的 时候为了便捷运行 , 笔者 将 fastapi,celery,flower 的运行 命令写在了三个 脚本文件里面 celery.cmd , runfastapi.bat , flower.cmd 运行时只有 runfastapi.bat 正确运行,其他两个脚本在控制台 无限重复运行,手动在控制台输入命令即可。【应该是与文件名有关-_-!├── requirements.txt(
上一章我们实现了 RAG 的核心代码逻辑，本章我们就围绕核心代码来慢慢做大做强。既然是本地知识库问答，文档管理是必不可少的。对话聊天记录总不能一直放内存里，刷新就没了。1.**实现文档管理 API 接口**，有上传，更新，删除的操作。2.**添加会话管理 API 接口**，每一个会话都对应着相关的聊天历史记录，有 CRUD 操作。所以就不需要用到 LangChain 的 `Conversation
满血版DeepSeek-R1回答，如何基于Next.js（前端）和 FastAPI （后端）使用 Websocket建立前后端持久连接。
在前面的博客中，介绍了基于python私有化部署了DeepSeek-R1-Distill-Qwen的命令行对话与服务器客服端访问的方式，这两种方法都要基于torch算法框架，安装时还要对应torch的版本，假设安装的torch的版本小2.2,那么可以加载模型时可能获取到"triu_tril_cuda_template" not implemented for 'BFloat16'这个错误。
【DeepSeek+LLaMA-Factory+Lora+FastAPI】开发人员如何微调大模型并暴露接口给后端调用（理论）
如果将所有的图表都加载到可视化大屏上，我最后做出来的效果是这样的，马马虎虎还能看总结：这个可视化大屏需要我们掌握有关数据库、Python数据读取（数据库读取数据）、数据处理（sklearn、jieba、Counter）、数据传输(fastapi)等、对于HTML页面的布局(CSS)、对于组件的引入与使用(Json)、ECharts图表库(ECharts)等等相关知识,由于第一次做大屏，前后花了将近
fastapi
——fastapi
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
魔乐社区
DeepSeek技术社区
北京城市开发者社区
2048 AI社区
MCP技术社区
永洪数据分析社区
DAMO开发者矩阵
松山湖开发者村综合服务平台
云原生技术专区
