Python学习第一步，安装Python环境，别看是第一步，很多在职Python程序员可能都弄不太清楚环境变量怎么配？如何安装多版本的Python并与之共存？如果你的工作涉及到Python多版本之间开发或测试，那么请收藏本文，如果你安装完Python发现pip命令不能用，也请收藏本文。「本文将解决两个问题，让大家能明白Python环境变量该怎么配置。」准备工作1.没有安装过任何Python的Win

现在，我将使用Hyperbolic端点，所以选择OpenAI兼容选项，但你也可以选择ollama本地选项。选择API端点、API密钥和模型名称。完成后，点击“完成”按钮并保存。现在我们可以开始使用它了。让我通过创建一个简单的Todo应用来展示。我们让它生成一个简单的HTML、CSS和JS的Todo应用程序。你可以看到它正在生成代码，现在我们等待一下。生成的页面运行得很好。这很棒，虽然不如Claud

9 月 19 日，阿里开源了 Qwen2.5 系列大模型全家桶：除常规的语言模型 Qwen2.5 之外，还发布了专门针对编程的模型和数学的 Qwen2.5-Math 模型，并且针对每个模型都提供了不同规模参数版本，包括：Qwen2.5 语音模型: 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B 和 72B编程模型: 1.5B, 7B, 以及即将推出的 32BQwen2.5-Math 数学

部署的前端是不需要任何GPU资源的，和很多常见的前端UI一样，之前我们部署过chat-next-web，那个是专门给chatgpt使用的，当然也适配其他的openai风格的api，就是设置起来麻烦一些。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型

Self-Instruct是一个半自动的过程，从有限少量的手动编写的种子任务开始，使用大模型以引导的方式生成新的大量任务，用于指令微调。完整的流程可以分为6步，如下图：手动编写少量种子任务任务指令生成分类任务识别任务实例生成过滤及处理使用生成的数据微调大模型通过对开源大模型进行指令微调，使其在测试领域的表现更加出色，为后续定制渠道业务测试用例大模型的工作奠定了坚实的基础。

token是指文本中的一个词或者子词，给定一句文本，送入语言模型之前，首先对原始文本进行tokenize，也就是将一个文本序列拆分为离散的token序列。tokenize是在大量未标注的文本数据上进行训练，创建一个固定的词表，这个词表包含了模型能够理解和操作的所有tokens。tokenizer将文本转换为tokens序列之后，下来就是词嵌入，将每个token转换为其对应的向量表示，捕捉token

对于程序员来说，除了日常争论世界上最好的语言是哪一门以外，哪款 IDE 是最好的也是争议颇多，今天我们就来介绍 10 款最好的 Python 编程 IDE，总有一款适合你！IDE 代表集成开发环境，它是一个 GUI（图形用户界面），程序员可以在其中编写代码并生成最终产品。IDE 基本上统一了软件开发和测试所需的所有基本工具，这反过来又帮助程序员最大化输出。一些 IDE 是通用的，也就是说它们可以支

这是我第一次涉足 AI 代理、LLM 和 RAG，在过去的几周里，我绕过了许多基础知识，直接投入到创建这个实现中。虽然这种实现并不完美，但它是开发更复杂应用程序的绝佳模板。它为集成多个功能和编码代理奠定了坚实的基础，应该使您能够构建复杂的工作流程、自定义代理交互并根据需要增强功能。

没错，这两天关于9B、27B开源的消息又刷屏了，如果你还不知道的话，可以搜搜看看，还是挺不错的。▲ 从这组官方的对比数据看出，能力已经力压llama3，甚至gemma:27b的能力也接近了llama3 70b，看来模型真的是在往小了发展，越来越接地气，我们老百姓的普通电脑配置也能跑起来！既然老百姓的普通电脑都能跑了（9B），那我们就介绍。

官方GPTs商店：各大平台均设有官方GPTs应用商店，汇聚了琳琅满目的插件与模型，满足多元化需求。知识库：在知识库构建上，各平台展现独特风采，内容既广泛又深入，助力用户轻松获取所需信息。流程图编排功能作为标配，让无编程基础的用户也能通过直观拖拽，迅速构建高效工作流，实现流程自动化。**多模型支持：**对于模型支持，部分平台展现开放姿态，兼容多模型选择；而有的则专注于自家大模型深度优化，但无论哪种，