本文介绍了在Ubuntu系统上使用vLLM框架进行大模型部署的完整流程。内容包括：通过Micromamba创建Python 3.10环境、配置国内镜像源安装vLLM、设置HuggingFace模型缓存目录、权限管理及验证安装的方法，并提供了最小运行示例和Gradio接口实现。重点讲解了环境变量配置、模型下载加速等实用技巧，最后展示了成功运行的输出示例和推荐的目录结构。整套方案特别适合内网服务器部署

核心能力：自然语言交互、本地文件操作、代码执行、命令行控制多模型支持：可对接GLM（智谱）、Qwen、OpenAI 等云端大模型，或本地用 Ollama 运行模型（机器性能不足时效果有限，建议以云端为主）。使用 GLM 时建议通过GLM 邀请链接注册 BigModel.cn，可获 2000 万 Tokens 礼包多渠道交互：支持 Telegram、WhatsApp、钉钉、飞书等本地化运行：网关与数

使用Python的cv2库和face_recognition库来进行人脸检测和比对的。

发现有人写：寻诗 XXXXX的内容，则自动去古诗网查询将得到的诗发送到微信聊天中，当然QQ聊天也可以。注意一下我的开发环境为 python 3.7 以及用的conda。

chat2db中这样设置，所以需要我自己写一个app.py 去做一下代理请求ollama，不是我不想写自定义，主要是总不成功。前端在：chat2db-client中。clone 后运行起来 chat2db的java端，我现在搞不清这一个项目是有没有链接到数据库里去。其它的我也不用，本来想充钱算了。最后一看单位是美刀。响应速度几秒钟，当时看自己电脑响应速度了。都不花钱了，就不要什么自行车了。上面代码

选择合适的模型是AI辅助创作的关键一步。建议用户根据自己的具体需求和硬件条件，选择最适合的模型进行创作实践。同时，通过不断调整和优化提示词，可以获得更好的创作效果。

用conda 创建python 3.8的环境，可参看本人python下的其它文章。

这是一个使用 FastAPI 框架开发的 API 服务，主要用于将中文问题转换为 SQL 查询语句并执行。提供了 MySQL 数据库的基本连接配置。可以通过 POST 请求访问。

本文介绍了在Ubuntu系统上使用vLLM框架进行大模型部署的完整流程。内容包括：通过Micromamba创建Python 3.10环境、配置国内镜像源安装vLLM、设置HuggingFace模型缓存目录、权限管理及验证安装的方法，并提供了最小运行示例和Gradio接口实现。重点讲解了环境变量配置、模型下载加速等实用技巧，最后展示了成功运行的输出示例和推荐的目录结构。整套方案特别适合内网服务器部署

它的核心组件包括WebDriver（提供了一组API来操作各种浏览器），Selenium IDE（一个用于浏览器自动化的集成开发环境，允许非开发人员录制和回放操作来创建自动化脚本），以及Selenium Grid（允许同时在多个浏览器和操作系统上运行测试）。然后，install()方法会返回一个WebDriver的实例，这个实例会启动一个ChromeDriver服务，并返回一个代表此服务的Serv