本项目用来解决下面几个痛点： 在线表格无法选择 api 供应商 在线表格可能会触发大型批量使用限制 效果展示 GitHub - sandy9707/ai-cellfill-excel 使用方式 首先需要完成配置...，在.config文件里面输入自己的模型 api 和密钥，然后把需要启用的 api 的 ENABLED 改成 true....第三，在没有prompts.xlsx文件的情况下运行python main, 如果包齐全的话会自动生成一个表格，里面含有使用指南和需要填写的信息。...第一列是自动生成的，包含了获取到的系统提示词文件和调用到的 api 模型名称。 第二列是需要填写的用户提示词，写入后将依次调用 api 回答。...如果可以结合 teable 之类的数据库型表格就更完美了，但是使用上的复杂度会再高一层，我觉得不好... 引用 GitHub - sandy9707/ai-cellfill-excel
Trainer API来微调模型 1....数据集准备和预处理： 这部分就是回顾上一集的内容： 通过dataset包加载数据集 加载预训练模型和tokenizer 定义Dataset.map要使用的预处理函数 定义DataCollator来用于构造训练...这里我们使用的是带ForSequenceClassification这个Head的模型，但是我们的bert-baed-cased虽然它本身也有自身的Head，但跟我们这里的二分类任务不匹配，所以可以看到...使用Trainer来训练 Trainer是Huggingface transformers库的一个高级API，可以帮助我们快速搭建训练框架： from transformers import Trainer...默认情况下，Trainer和TrainingArguments会使用： batch size=8 epochs = 3 AdamW优化器 定义好之后，直接使用.train()来启动训练： trainer.train
专知成员Hujun给大家详细介绍了在Java中使用TensorFlow的两种方法，并着重介绍如何用TensorFlow官方Java API调用已有TensorFlow模型的方法。...Java调用TensorFlow大致有两种方法： 直接使用TensorFlow官方API调用训练好的pb模型: https://www.tensorflow.org/api_docs/java/reference.../KerasServer 虽然使用TensorFlow官方Java API可以直接对接训练好的pb模型，但在实际使用中，依然存在着与跨语种对接相关的繁琐代码。...由于KerasServer的服务端提供Python API, 因此可以直接将已有的TensorFlow/Keras Python代码和模型转换为KerasServer API，供Java/c/c++/C...本教程介绍如何用TensorFlow官方Java API调用TensorFlow(Python)训练好的模型。
前言 model()工厂允许您将模型实例化并注册到您的API或Namespace. api.model() 工厂 有2种使用方式,第一种直接使用 api.model my_fields = api.model...[my_fields.name] = my_fields 使用示例 user模型 class Users(db.Model): __tablename__ = 'user' # 数据库表名...以下示例是等效的, 未设置validate=True 功能等价于@api.expect() 功能跟 api.doc() 一样（api.doc() 用于 swagger 文档输出） 使用@api.expect...使用api.doc()装饰器： resource_fields = api.model('Resource', { 'name': fields.String, }) @api.route('...get(self): pass 您可以使用RequestParser来定义预期的输入： parser = api.parser() parser.add_argument('param
之前我们使用网页文本输入的方式体验了讯飞星火认知大模型的功能（是什么让科大讯飞1个月股价翻倍？），本篇博文将从开发者角度来看看如何使用讯飞星火认知大模型API。...ch=spark_bl_26 1、申请星火API接口 到官网点击申请星火API测试。 星火大模型需要和具体的应用绑定，我们需要先创建一个新应用。 填写应用名称、分类和功能描述。 ...审核通过后就可以看到大模型的服务接口认证信息。 目前科大讯飞API支持：Android SDK、Linux SDK、Windows SDK、iOS SDK和Web SDK。...本篇博文就以Windows SDK为主，介绍大模型API的使用方式。 2、使用星火API接口 下载Windows SDK。 解压后里面有三个文件夹。...3、测试编译效果 作为不脱发的程序猿，帮朋友问一问程序员不脱发的方法，回答如下： 问一问程序员如何提升编程能力，回答如下： API测试效果也不错，具体使用可参见这篇文章：https://handsome-man.blog.csdn.net
Keras Sequential / Functional API 2. 自定义 layer 3. 自定义 loss 4. 自定义 评估方法 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1....Keras Sequential / Functional API tf.keras.models.Sequential([layers...])...(100, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10), tf.keras.layers.Softmax() ]) Functional...API 可以表示更复杂的模型 inp = tf.keras.Input(shape=(28, 28, 1)) x = tf.keras.layers.Flatten()(inp) x = tf.keras.layers.Dense...自定义 layer 继承 tf.keras.layers.Layer，重写 __init__ 、 build 和 call 三个方法 import tensorflow as tf # 实现一个 线性
易语言如何部署paddleocr模型，如今paddleocr模型广泛被使用各种编程，为了能在易语言上使用因此开发一个通用接口，开发基本思路如下： 可见我们并没有使用什么通信协议或者命令行之类的方法，这种直接封装接口比其他方法更快更直接...，其中主要还是使用C++开发，能在C++端完成的尽量会在C++完成，这样速度有保证。...具体可以参考视频讲解： 使用易语言部署paddleocr的onnx模型api接口推理直接调用_哔哩哔哩_bilibili这个是使用C++封装的DLL接口，使用易语言直接调用，在易语言端我们封装一个类模块...模型，[课程][原创]yolov8检测封装成类调用几句代码完成目标检测任务课程导论，将yolov8封装成一个类几行代码完成语义分割任务，基于yolov8+deepsort实现目标追踪视频演示，易语言部署...yolov8的onnx模型，使用C#部署openvino-yolov5s模型，yolox+deepsort+pyqt5实现目标追踪结果演示，将yolov5-6.2封装成一个类几行代码完成语义分割任务，C
本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的，奈何笔者有点咕，到现在还没写完，所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧！...本文介绍以下内容： 使用 Keras 内置的 API 快速建立和训练模型，几行代码创建和训练一个模型不是梦； 自定义 Keras 中的层、损失函数和评估指标，创建更加个性化的模型。...Keras Pipeline * 在之前的文章中，我们均使用了 Keras 的 Subclassing API 建立模型，即对 tf.keras.Model 类进行扩展以定义自己的新模型，同时手工编写了训练和评估模型的流程...Keras Sequential/Functional API 模式建立模型 最典型和常用的神经网络结构是将一堆层按特定顺序叠加起来，那么，我们是不是只需要提供一个层的列表，就能由 Keras 将它们自动首尾相连...为此，Keras 提供了 Functional API，帮助我们建立更为复杂的模型，例如多输入 / 输出或存在参数共享的模型。
有了Gluon助力，开发人员能用简单的Python API建立机器学习模型和一系列预构建、优化的神经网络组件。...简洁可理解 神经网络的构建有三要素：训练数据、模型和算法。算法用来训练模型理解数据模式，因为数据量庞大并且模型的算法复杂，训练模型经常需要几天甚至几周的时间。...然而，这些引擎通常需要开发人员用难以更改的冗长代码预先定义算法和模型。有些深度学习工具能帮助开发人眼更容易地构建模型，但会牺牲部分训练性能。 惊喜的是，Gluon兼具这两种类型工具的优点。...此外，由于Gluon将训练算法和神经网络模型结合在一起，开发人员可以逐步执行模型训练。 这意味着，调试、更新和重用神经网络都容易了很多，使用与所有水平的开发人员。...目前，构建和训练机器学习模型仍需大量的专业技能，”亚马逊AI副总裁Swami Sivasubramanian说，“Gluon让构建神经网络和训练模型像构建应用程序一样简单。”
TensorFlow 2.0 将重点放在简单和易用性上，它做了以下更新： 用 Keras 建立简单的模型并执行 在任何平台上的生产中进行强大的模型部署 强大的研究实验 通过清除不推荐使用的 API 和减少重复来简化...Keras API 使得使用 TensorFlow 变得容易。重要的是，Keras 提供了几个模型构建 API，因此您可以为项目选择正确的抽象级别。...一组标准的打包模型（例如线性回归、逻辑回归、随机森林）也可以直接使用（使用 tf.estimator API 实现）。...使用分发策略进行分发训练。对于大型 ML 训练任务，分发策略 API 使在不更改模型定义的情况下，可以轻松地在不同的硬件配置上分发和训练模型。...TensorFlow.js 还支持在 JavaScript 中定义模型，并使用类似于 KERA 的 API 直接在 Web 浏览器中进行训练。
密钥 ---# 使用 os.getenv() 来安全地获取密钥# "UIUI_API_KEY" 必须与你在 .env 文件中设置的变量名完全一样API_KEY = os.getenv("UIUI_API_KEY...想用OpenAI最强的o3-pro模型，却不知道怎么搞到API Key？别慌！作为一个用过无数AI模型的“老学长”，我来带你从零到一，解锁o3-pro的超级大脑！...o3-pro的API只对Tier 4或Tier 5用户开放，这需要你的账户有一定的使用记录（比如消费达到一定金额）。...聪明绕行（聚合API）：但对于绝大多数人——学生、独立开发者、自媒体运营、中小型创业团队——来说，我们的核心需求是：方便、便宜、稳定地用上多种好用的模型。...这时候 比如，像 uiuiapi.com 这样的AI服务聚合系统，就是典型的聚合API服务商。它把接入大模型API的门槛，从“珠穆朗玛峰”直接拉到了“小区门口的土坡”。
Mask R-CNN模型下载 Mask R-CNN是何凯明大神在2017年整出来的新网络模型，在原有的R-CNN基础上实现了区域ROI的像素级别分割。...关于Mask R-CNN模型本身的介绍与解释网络上面已经是铺天盖地了，论文也是到处可以看到。...这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用预训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。...tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多预训练的网络模型，提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用，首先需要下载Mask R-CNN网络模型，这个在tensorflow...od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') 模型使用
第二句是说，虽然 RAC 是作为一个 OC 框架出道的，但是从3.0版本开始，所有主要特性的开发都已经以 Swift API 为重心了。...第三章的“流”，加之 Swift 对函数式编程的支持又很好，所以我原以为 RxSwift 的内部实现会用延迟的表来作为信号流，用流来表示某个对象顺序状态的时间史，这样一切都是函数，没有状态变化，也就不需要同步机制来保证线程安全了...RxSwift 内部还是有各种类各种继承，当然也有各种同步机制：自旋锁、递归锁、原子操作……说好的 functional 呢？只有暴露给使用者的 API 是functional 么？...让我们来看一个使用Observable的实例： empty empty creates an empty sequence....我猜是因为 Swift 中没有抽象类和抽象方法的概念，不能在函数前加 abstract 强制子类重写该方法，只能用这种不重写就终止的方式来模拟抽象方法。
API构建很多Keras模型，但这次我想尝试一下Functional API。...Sequential API是Keras的最佳入门方法，它可以让你轻松地将模型定义为层堆栈。而Functional API允许更多灵活性，最适合应用于多重输入模型或组合模型。...用这个模型无需考虑到描述中单词的顺序，只需查找一个单词是否存在。...用KERAS FUNCTIONAL API创建WIDE模型 Keras有两种用于构建模型的API：Sequential API和Functional API。...使用Functional API，我们就可以在短短几行代码中定义我们的wide模型。首先，我们将输入层定义为12000个元素向量（对应词汇表中的每个单词）。
在日常使用大模型的时候你是否遇到过以下问题： 需要自己字斟句酌提示词（Prompt），进行CoT 需要自己为大模型分解任务 需要在多种大模型，多种工具（绘图模型，集成开发环境IDE，搜索引擎….）之间辗转才能达到最终目标...这些都是普遍存在，靠目前的单一模型无法解决的问题。 把时间推回到250万年前，旧石器时代见证了人类从简单工具的使用者到复杂技术创造者的转变。...GLM-4-AllTools - 革新大模型API调用体验 我们在 bigmodel.cn[1]对最新的GLM-4-AllTools API进行了评测。...GLM-4-AllTools: Chat API，集成了调用工具的能力，能够自主使用多种工具组合和多轮对话来达成用户任务。...MaaS开放平台（bigmodel.cn）目前提供了GLM系列模型的API调用支持，包括通用模型、图像模型、embedding模型等。
你可以使用 Sequential API 来定义这样的模型，如下所示： 在 “Learn and UseML”章节下面，你可以找到更多使用 the Sequential API 的教程，参考链接： https...://www.tensorflow.org/tutorials/ Functional API 当然，顺序模型是一个简单的神经网络层堆栈，不能代表任何模型。...不过，你可以使用 Functional API 来构建更高级的模型，定义复杂的拓扑结构，包括多输入和多输出模型，具有共享层的模型以及具有残差连接的模型。...使用 Functional API 构建模型时，神经层是可调用的，并可以返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。...例如： 上面的模型同样可以使用简单的代码来进行编译和训练。 Model Subclassing API 如果你想搭建完全可自定义的模型，那么可以使用 Model Subclassing API。
根据社区反馈，PyTorch 发现现有的 DataLoader 将太多的功能耦合在一起，难以扩展；此外，不同的用例通常必须重写相同的数据加载程序，造成代码冗余。...可组合的函数转换可以帮助解决当前在 PyTorch 中难以实现的许多用例： · 计算每个样本的梯度 · 单机运行多个模型的集成 · 在元学习（MAML）内循环中高效地批处理任务 · 高效地计算雅可比矩阵...DDP 静态图 DDP 静态图假设用户的模型在每次迭代中都使用相同的一组已使用或未使用的参数，因此它对一些相关状态的了解是确定的，例如哪些 hook 将被触发、触发的次数以及第一次迭代后的梯度计算就绪顺序...当存在未使用的参数时，静态图功能也会应用性能优化，例如避免遍历图在每次迭代中搜索未使用的参数，并启用动态分桶（bucketing）顺序。...DDP 静态图中的这些优化为一些推荐模型带来了 10% 的 QPS 增益。
Fluent API 模式 前文中，不管是传统的建造者模式，还是 Functional Options 模式，我们都没有限定属性的构建顺序，比如： // 传统建造者模式不限定属性的构建顺序 profile...当然，我们可以与使用者的约定好属性构建的顺序，但这种约定是不可靠的，你很难保证使用者会一直遵守该约定。所以，更好的方法应该是通过接口的设计来解决问题， Fluent API 模式 诞生了。...下面，我们使用 Fluent API 模式进行实现： // demo/service/registry/model/service_profile_fluent_api.go type ( //...定义一系列构建属性的 Fluent 接口，通过方法的返回值控制属性的构建顺序，这是实现 Fluent API 的关键。...Fluent API 的使用与传统的建造者实现使用类似，但是它限定了方法调用的顺序。如果顺序不对，在编译期就报错了，这样就能提前把问题暴露在编译器，减少了不必要的错误使用。
; 以使使用 Service API (服务API) 的开发人员, 能有足够的时间进行升级到新版的 Service API (服务API) 。... 因为, 张三在 Q1/2017 曾使用了 Service API (服务API) 的 Version-1, 所以, 张三在 Q2/2017 仍能使用了 Service API (服务API) 的...而且, David 没在 Q1/2017 使用Service API (服务API) 的 Version-1, 所以, David 将不能使用 Version-1。...微服务间事件模型的设计, 产品级敏捷 2.0 是采用 Event Storming; Vaughn Vernon。...依时间的顺序, 分析出微服务之间会发生的事件。
crazy_functions\高级功能函数模板.py 使用Unsplash API发送相关图片以回复用户的输入。 request_llm\bridge_all.py 基于不同LLM模型进行对话。...它包含了许多设置，如API key，使用代理，线程数，默认模型，超时时间等等。此外，它还包含了一些高级功能，如URL重定向等。这些设置将会影响到程序的行为和性能。...、插件模型参数、聊天显示框的句柄、聊天历史等，并利用送出请求，使用 Unsplash API 发送相关图片。...文件名 功能简述 代码重写为全英文_多线程.py 将Python源代码文件中的中文内容转化为英文 图片生成.py 根据激励文本使用GPT模型生成相应的图像 对话历史存档.py 将每次对话记录写入Markdown...crazy_functions\高级功能函数模板.py 使用Unsplash API发送相关图片以回复用户的输入。 request_llm\bridge_all.py 基于不同LLM模型进行对话。
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