Dify是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为

大模型配置config.toml中的大模型配置，一个是全局的一个是特殊的，可以使用同一个。可以使用硅基流动的deepseek大模型，自己修改相关配置。内容如下python main.py直接启动命令行对话，没有页面。

开始机器学习第一步安装python和numpy库yum install pythonyum install numpypythonfrom numpy import *randMat = mat(random.rand(4,4))invRandMat = randMat.IrandMat * invRandMat

开通讯飞星火大模型api调用后，使用官方demo调用报错10404，最终发现是domain参数需要跟调用的版本保持一致，1.5，2，3版本分别传general,generalv2,generalv3，传错了还报错10404。

WARNINGYourpasswordhasexpired.PasswordchangerequiredbutnoTTYavailable.sudo chage -M 365 tidb

讯飞星火大模型，通过websocket方式通信传递协议要求的报文，然后将流式返回的报文拼接为完整的响应内容，status=2时是最后一条消息。因为是websocket方式所以是异步响应的，如果想要同步需要使用CountDownLatch控制下线程等待最后一条消息处理完再继续往下走。星火不同版本稍微有一些差异，具体以官网提供的demo为准。

开通讯飞星火大模型api调用后，使用官方demo调用报错10404，最终发现是domain参数需要跟调用的版本保持一致，1.5，2，3版本分别传general,generalv2,generalv3，传错了还报错10404。

讯飞星火大模型，通过websocket方式通信传递协议要求的报文，然后将流式返回的报文拼接为完整的响应内容，status=2时是最后一条消息。因为是websocket方式所以是异步响应的，如果想要同步需要使用CountDownLatch控制下线程等待最后一条消息处理完再继续往下走。星火不同版本稍微有一些差异，具体以官网提供的demo为准。

通过curlftpfs将远程ftp某个共享目录映射到本地目录,以达到多台机器共享同一目录的效果。首先安装ftp服务yum -y install epel-release;yum install vsftpd,然后 yum install curlftpfs在各节点安装curlftpfs并挂载远程ftp共享目录到本地即可在本地操作远程ftp共享目录curlftpfs -o codepage=utf8

讯飞星火大模型，通过websocket方式通信传递协议要求的报文，然后将流式返回的报文拼接为完整的响应内容，status=2时是最后一条消息。因为是websocket方式所以是异步响应的，如果想要同步需要使用CountDownLatch控制下线程等待最后一条消息处理完再继续往下走。星火不同版本稍微有一些差异，具体以官网提供的demo为准。