图片压缩和处理预处理包含图片的消息图片上传和缓存处理实现流式响应（逐步返回模型生成结果），并处理模型调用函数（Tools）以及思考（think）模式显示。图片处理（压缩、缓存、上传）流式响应实现（动态展示模型结果）工具调用（function calling）处理模型“思考模式”特殊处理逻辑通过以上详细解析，可以帮助大家深入掌握 NextChat 客户端与服务端流式交互与数据处理的具体实现细节！

本文详细介绍了如何在Vercel平台部署基于FastAPI的微信公众号草稿箱文章获取项目。项目通过微信开发者API实现，主要功能包括： 获取并缓存access_token 分页查询草稿箱文章 返回文章标题、链接、摘要等关键信息 🔧 部署步骤： 克隆GitHub仓库代码 在Vercel控制台配置APPID和APPSecret环境变量 完成自动化部署 ⚠️ 注意事项： 需将Vercel服务器IP加入

《FastAPI服务从ECS部署到域名优化的全流程指南》摘要：本文详细介绍了在阿里云ECS上部署FastAPI服务的完整流程，包括选择Ubuntu 22.04镜像创建实例、配置网络与安全组、通过网页SSH连接环境，安装Python3和Miniconda创建虚拟环境，上传项目并启动FastAPI服务（开发模式使用Uvicorn，生产模式使用Gunicorn）。最后配置Nginx反向代理，绑定域名解析

📌 大模型实战开发指南：静态HTML部署Vercel全攻略 本文详解如何将静态HTML项目快速部署至Vercel并绑定自定义域名： 1️⃣ 准备 GitHub与Vercel账号，配置本地Git环境； 2️⃣ 推送项目 至GitHub仓库； 3️⃣ 部署选项 提供两种方式（控制台/CLI），自动生成.vercel.app访问链接； 4️⃣ 域名绑定 分步指导DNS记录配置（A/CNAME），自动启

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《Coze Studio本地化部署实战指南》详细介绍了从环境准备到服务验证的全流程操作。文章重点包括：1)硬件要求(2核CPU/4GB内存)和Docker环境配置；2)通过Git获取源码的两种方式；3)关键模型配置步骤，特别是火山方舟API Key和Endpoint ID的获取方法；4)部署启动及日志监控要点。特别针对常见报错提供了解决方案（Elasticsearch容器健康检查失败的CRLF格式

从“会聊天”到“会思考”：我用 LangChain 1.0 + Qwen 做了一个旅游 Agent,一个真正能“思考”的旅游规划Agent。在这个过程中，我顺手把“深度思考（reasoning）”这一套，从 **模型 → API → LangChain 1.0 → 中间件**，走了一遍闭环，也踩了不少坑。这篇文章就借这个项目，聊聊 Reasoning 到底怎么开、怎么控、怎么落地。

通过上述步骤，可以在D盘创建并使用 Conda 虚拟环境，同时确保 Jupyter Notebook 能够正确调用该环境中的 Python 解释器。这样做不仅避免了修改系统环境变量的问题，还能更好地管理和组织您的开发环境。如果在操作过程中遇到任何问题，请随时提供详细信息，我将进一步协助您解决。