是 LangChain 中用于为链（Chain）添加消息历史记录（即聊天记忆）的类。它通过包装另一个 Runnable 对象，并管理其聊天消息历史记录，从而实现对话状态的持久化。参数runnable：需要包装的底层 Runnable 对象。：一个可调用对象，根据 session_id 返回一个的实例。input_key：指定输入字典中用于获取最新消息的键，默认为 “input”。：指定输入字典中用

聊天信息提示词模板介绍

本学习系列以Ollama推理后端作为大语言模型，展开对LangChain框架的入门学习。模型采用。毕竟是免费开源的，下载过程耐心等待即可。如果可以连接外网，也可以通过OpenAI，来建立LLM模型。

nvJPEG 库提供了高性能，GPU加速的JPEG图像格式的解码函数，并且普遍应用在深度学习领域和超大规模的多媒体应用中。这个库提供单张图或者多张图同时解码的能力，可以充分利用GPU资源和优化效率，并且使用者也可以管理需要解码的内存，灵活性还是比较强的。使用JPEG图像数据流作为输入从数据流中获取图像的宽和高使用以上获取的信息来管理GPU内存并执行解码操作nvJPEG提供了专用的API，用于从原始

文章目录一、cudaDeviceProp 类二、Demo获取显卡名称一、cudaDeviceProp 类全靠荡，中文不全可以看英文/*** CUDA device properties*/struct __device_builtin__ cudaDeviceProp{charname[256];/**< 设备名称，比如1080Ti ASCII string identifying devi

本篇所有代码都是基于24位BMP图像一. 基本的全局阈值处理当图像的前景和背景相关的只方图之间存在一个相当清晰的波谷时，这个算法效果很好。这部分算法比较简单，由于时间关系，并没有写相关代码算法步骤：一、为全局阈值T选择一个初始的估计值（一般选平均灰度）二、用T分割该图像产生的像素组，G1为灰度值大于T的所有像素组成，G2为灰度值小于T的所有像素组成三、对G1和G2分别计算平均灰度值m1和m2，计算

大模型训练的痛点是模型参数过大，动辄上百亿，如果单靠单个GPU来完成训练基本不可能。所以需要多卡或者分布式训练来完成这项工作。DeepSpeed是由Microsoft提供的分布式训练工具，旨在支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。对于更大模型的训练来说，DeepSpeed提供了更多策略，例如：Zero、Offload等。本文简单介绍下如何使用DeepSpeed。

这里的多模态模型采用, deepseek暂时不支持。

主要介绍LCEL、Runnable interface、Stream的一些概念

设置背景变黑file->setting->appearance&behavior->appearance->在theme处选择darcula设置字体大小还是看百度的比较清晰http://jingyan.baidu.com/article/76a7e409de785efc3a6e1557.html打开pycharm，点击file->setting->a