这张图片显示了在尝试安装或时遇到的依赖冲突问题。以下是图片内容的解释： 的安装问题： 的依赖问题：其他版本的问题：总结：清理现有安装：根据需求重新安装：如果你只有 CPU：检查 CUDA 兼容性：验证安装：其他注意事项如果在安装过程中仍然遇到问题，可以尝试清理 Conda 的缓存：确保你的 Conda 环境是最新的：希望这些步骤能帮助你解决的安装问题！

在敏捷开发与DevOps浪潮席卷之下，软件交付的速度被推向了前所未有的极限。“持续集成、持续交付”（CI/CD）的理念要求质量保证（QA）环节不仅要快，更要准。然而，传统的测试方法正日益成为这条高速公路上的瓶颈：手动测试耗时且难以扩展，而传统的自动化测试脚本则像玻璃一样脆弱，因界面（UI）的微小变动而频繁崩溃，导致高昂的维护成本。正是在这样的背景下，人工智能（AI）的介入，不再仅仅是现有工具箱中的

因此，XOR问题不仅是一个教科书里的经典案例，更是AI发展史上一个标志性的转折点，它象征着一个简单模型的失败，也为后来更强大模型（多层感知机）的“王者归来”埋下了伏笔。因此，“深度学习”中的“深”，并非随意为之，它直指这种通过层次化表示来获得指数级效率提升的核心架构原则。本指南将带领读者踏上一段逻辑清晰的探索之旅：从构成神经网络的最基本“原子”（感知机）开始，学习如何将其组装成功能更强大的“分子”

为方便后续代码使用，可将上述代码封装成函数：三、示例假设项目目录结构如下：.envconfig.py四、运行结果运行，若成功加载API密钥，将打印出密钥值（此处省略具体密钥）。

可以使用 Hugging Face 的 Transformers 库来加载自定义模型，并将其转换为格式。# 加载 Hugging Face 模型# 添加池化层# 创建 SentenceTransformer 模型是一个功能强大的库，可以轻松地将文本转换为嵌入向量，并应用于各种NLP任务。通过选择合适的预训练模型和调整参数，可以满足不同场景下的需求。

可以使用 Hugging Face 的 Transformers 库来加载自定义模型，并将其转换为格式。# 加载 Hugging Face 模型# 添加池化层# 创建 SentenceTransformer 模型是一个功能强大的库，可以轻松地将文本转换为嵌入向量，并应用于各种NLP任务。通过选择合适的预训练模型和调整参数，可以满足不同场景下的需求。

模型参数量决定了模型的复杂度和存储需求。参数越多，模型需要的存储空间就越大。对于8B参数的模型，训练时显存需求大约是96GB到128GB。

通过以上步骤，你可以使用 OpenAI 的模型和 FAISS 库构建一个高效的向量数据库。这个数据库可以用于多种自然语言处理任务，如语义搜索、文档检索等。你可以根据具体需求调整代码中的参数和功能。

all-MiniLM-L6-v2 是一个高效、轻量且多功能的句子嵌入模型，特别适合在资源受限的环境中使用。它在多种 NLP 任务中表现出色，是一个值得考虑的模型选择。