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modelscope下载gguf格式模型

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#语言模型
httpx.HTTPStatusError: Client error ‘429 Too Many Requests‘ for url ‘

实现重试机制:当遇到 429 错误时,可以等待一段时间(通常服务器会在响应头中包含一个 Retry-After 指令,告诉客户端等待多久后再尝试),然后重新发送请求。联系API供应商:如果你正在调用的是第三方API,并且需要大量请求,联系API供应商协商提高你的请求限额或者特定的访问策略。请求限制分析:如果可能,分析你的请求模式,并尝试优化,比如批处理请求或者使用更高效的方法。减少请求频率:减慢你

#httpx
word office 浮窗工具栏具体实现

使用 VSTO 开发 Office 插件是最常见的方式。你可以创建一个自定义任务窗格或浮动窗口,并根据需要调整其行为。如果需要更高的界面定制度,可以通过嵌入 WPF 窗口实现浮窗效果。这种方法可以通过 COM Interop 与 Word 通信。TopMosttrue这种方法主要用于 Word Online 或跨平台的 Office 使用场景。通过 JavaScript API,可以创建任务窗格,

#c##开发语言#javascript
docker拉取镜像-配置阿里云镜像加速

【代码】docker拉取镜像-配置阿里云镜像加速。

#docker#阿里云#容器
ubuntu 安装 supervisor

这样就完成了在 Ubuntu 上安装和配置 Supervisor 的过程。Supervisor 的配置文件通常位于。文件来管理各个服务。

#ubuntu#服务器#linux
dify本地部署(ubuntu)

Dify学习笔记-应用发布(四)Dify: 轻松助你创建基于 GPT-4 的 AI 原生应用私有化部署 Dify 并快速搭建 AI 应用从零开始之Dify部署篇

#人工智能
docker拉取镜像-配置阿里云镜像加速

【代码】docker拉取镜像-配置阿里云镜像加速。

#docker#阿里云#容器
Flask 中同时返回搜索结果和大模型流式生成的文本

通过流式响应的方式,Flask 可以在同一个连接中逐步返回搜索结果和生成内容。使用yield实现流式输出,同时在生成内容的过程中能够实时返回搜索结果,提升用户体验。这种方法不仅适合流式生成的场景,也能应对高延迟的任务,比如大模型的推理过程。

#flask#python
Transformer详解(3)-多头自注意力机制

【代码】Transformer详解(3)-多头自注意力机制。

#transformer#深度学习#人工智能
将大型语言模型(如GPT-4)微调用于文本续写任务

要将大型语言模型(如GPT-4)微调用于文本续写任务,构造高质量的训练数据至关重要。通过以上步骤,您可以构造用于文本续写任务的高质量训练数据,为大型语言模型的微调打下坚实基础。

#语言模型#人工智能#自然语言处理
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