最近ChatGPT比较火，NLP的同学们感触肯定会更深。NLP的应用为人所知并积极部署是一件好事，但是应用层面上的每个应用场景都是过去的领域内SOTA模型不断攻克的任务。但是可惜的是，近年来，解决单一任务在算法层面的突破明显减速，应用层面却在加速推广。ps：目前资讯里还没有见到提到“天网”这个词，hhhhhhh，当年VR，AR啥啥都没有的时候，漫山遍野的提“天网”要来啦，不知道这次的爆点又是什么这

在Github中我们看到这样的图片，模型参数等都可以通过HuggingFace下载，，参数量越大，对显存的要求更高。

调用API的思路：获得api的token按官方文档发送链接分析返回的结果步骤一：获取API的token如果不知道token是啥，或是不知道怎么获取token，请参考:https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/120664069这里给出一个工具方法：def get_baidu_token() -> str:"""获得百度的tok

安装依赖：pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 'ray[default]'ray框架可以在几乎不改变现有代码的基础上实现分布式与并行计算！！改变的只有传值的方式，与每个函数加上装饰器即可对于常规的循环任务def exponentiation_test(a, b):import timetime.sleep(1) # 这里是为

使用：```py.strftime("%Y-%m-%d").values.tolist()```# 示例代码```pyimport pandas as pdtime_index = pd.date_range(start="20200101", periods=4, freq="D")print(time_index.values.tolist()) # 不转换的效果print(time_inde

示例import pandas as pddef print_df(dataframe: pd.DataFrame):print("=================")print(dataframe)if __name__ == '__main__':df = pd.DataFrame([[0, 1, 1],[0, 1, 1],[0, 2, 2],[0, 2, 3]], colum

这个工具函数使用pandas的merge_asof方法实现快速匹配去年同期数据。函数首先将日期列转换为datetime类型并排序，然后创建去年同期日期列（当前日期减1年）。merge_asof以direction="backward"参数进行模糊匹配，查找小于等于目标日期的最近记录。该函数适用于需要分析同比数据的场景，能高效地将当前值与去年同期值进行关联。示例展示了函数如何将2

工具函数：def collect_na_value(dataframe):return dataframe.isna().sum() / dataframe.shape[0] * 100案例import pandas as pddef collect_na_value(dataframe):return dataframe.isna().sum() / dataframe.shape[0] * 1

在Github中我们看到这样的图片，模型参数等都可以通过HuggingFace下载，，参数量越大，对显存的要求更高。

本文介绍了如何调用通义千问AI模型的API。首先需要获取API密钥（格式为"sk-xxxx"），然后在项目中创建.env文件配置密钥。示例代码展示了两种使用方式：1)通过dotenv加载环境变量测试配置；2)调用qwen-plus模型进行对话交互。代码包含异常处理，并提供了模型列表和错误码的参考文档链接。运行程序后即可获得AI模型的响应结果。