python llm ai FastApi
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
2026 Python生态趋势[可运行源码]
2026年的Python生态正在被AI代理和数据工程工具重新定义。GitHub上最具影响力的开源项目包括AI代理框架(如LangGraph、CrewAI、smolagents)、数据工具链(如Polars、DuckDB、Dagster)以及基础设施与编排工具(如FastAPI、LiteLLM)。这些项目展示了Python在AI和数据工程领域的核心地位,涵盖了从复杂状态管理到多代理协作、高性能数据处理和现代数据编排的全方位解决方案。文章还提供了详细的代码示例和架构解析,帮助开发者快速掌握这些工具。关键趋势包括AI代理成为标配、Rust加速Python性能、SQL回归分析领域以及统一LLM接口的普及。掌握这些工具将使开发者在快速演进的生态中保持竞争力。
开发大规模可扩展的AI语言模型-LM LINEBot在vercel上使用python.zip
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Python高星AI项目推荐[源码]
本文精选了GitHub上10个高星Python AI项目,涵盖了LLM推理、应用开发框架、预训练模型接口、RAG构建、本地大模型运行时、大模型训练加速、目标检测框架、文本嵌入库、LLM API服务化及可视化LLM应用平台等核心领域。每个项目均经过实测验证,支持一键跑通,并附有技术定位、核心价值、入门路径、典型用例及避坑指南。项目包括llama.cpp、LangChain、HuggingFace Transformers、LlamaIndex、Ollama、DeepSpeed、OpenMMLab、Sentence-Transformers、FastAPI + LLM示例集和Dify,适合不同角色的开发者从入门到进阶学习。
基于大语言模型(LLM)的智能刷题系统设计与实现:Python+FastAPI+React架构,集成AI题目生成、智能批阅与在线组卷功能
项目核心功能涵盖智能试题创建、自动化组卷、智能评分与解析以及在线学习评估。系统能够依据教育阶段、课程类别、题目类型及复杂程度自动生成练习题,并基于知识要点与难度系数自动构建测试卷。在评分环节,可实现对客观题的自动化批改并生成详细解题过程。学习分析模块能够汇总学生的答题记录,精准定位知识薄弱环节。权限管理系统采用基于角色的访问控制机制,支持多级权限分配与定制化角色设置。 技术实现层面,前端界面采用React框架配合Tailwind CSS与shadcn/ui组件库开发,后端服务基于Python的FastAPI框架构建。系统中间件包含RabbitMQ消息队列、MySQL 8.0数据库及采用Golang编写的智能代理模块。整个系统通过Docker容器化技术进行部署管理,使用Docker Compose实现服务编排。需特别说明的是,因学术项目要求限制,主体实现未采用Golang编程语言,而是以Python作为主要开发语言。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
AiTop100-Nano_Banana 是基于 Python 的图片处理工具,包含 FastAPI 服务端(处理图片上传与 A.zip
一个基于LLM的演示文稿生成平台,能够自动将文档内容转换为专业的PPT演示文稿。平台支持多种AI模型,提供丰富的模板和样式选择,让用户能够创建高质量的演示文稿。
基于Python + FastAPI + DeepSeek LLM 开发的智能刷题工具 可以把乱糟糟的复习资料(文本)一键转换成可以交互的题库(单选、多选、填空),助你考试轻松过关!(源码)
基于Python + FastAPI + DeepSeek LLM 开发的智能刷题工具。可以把乱糟糟的复习资料(文本)一键转换成可以交互的题库(单选、多选、填空),助你考试轻松过关!(源码) 功能特点 AI 智能解析: 只要粘贴题目文本,AI 自动识别单选、多选、填空题。 三种题型支持: 单选题: 自动判断对错。 多选题: 支持多项选择验证。 填空题: 支持多个空的自动比对。 本地题库管理: 解析后的题目会自动保存,随时回顾。 沉浸式刷题体验: 简洁美观的界面,支持“偷看答案”模式。 简单登录系统: 保护你的私人题库。 技术栈 Backend: Python, FastAPI AI: OpenAI SDK (DeepSeek V3) Frontend: HTML5, Tailwind CSS, JavaScript (SPA)
基于 LangChain、LLM、FastAPI 与 Streamlit 的 PID 参数调优直观高效平台
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f4fca7a119bb 基于 LangChain、LLM、FastAPI 与 Streamlit 的 PID 参数调优直观高效平台(最新、最全版本!打开链接下载即可用!)
FastMCP助力LLM开发[代码]
FastMCP是一个高效的Python库,专为大语言模型(LLM)设计,通过模型上下文协议(MCP)标准化LLM与外部系统的交互。它简化了MCP服务器和客户端的创建过程,支持工具、资源、提示和上下文等核心功能,提供高级接口和Python风格的API设计。FastMCP 2.0版本新增了强大的客户端功能、服务器代理和组合、OpenAPI/FastAPI集成等特性。文章详细介绍了FastMCP的架构设计、核心功能及实际应用场景,如天气查询服务和任务管理系统,展示了其如何帮助开发者快速构建智能、实用的LLM应用。FastMCP的优势在于其简洁的API设计、完整的功能集和灵活的部署选项,使其成为开发AI应用的强大工具。
datawhalechina的llm-universe教程
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基于Vue3SpringBootFastAPIvLLM技术栈构建的通义千问大模型本地化部署与Web交互系统_实现前后端分离架构的AI聊天应用_支持SSE流式传输与RESTfu.zip
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基于LLM接口和FastAPI框架开发的智能对话机器人系统_集成用户认证与对话管理的AI聊天平台_支持未来自定义知识库扩展与文档问答功能_采用Vue3前端与FastAPI后端分离架.zip
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基于FastAPI构建的智能AI_Agent统一调度框架_面向任务架构与LLM大语言模型驱动的多SOP标准作业流程协同执行系统_具备操作系统级多任务管理能力支持挂起恢复与取消操作_.zip
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开源大模型的统一后端接口.zip
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大模型服务部署实战:FastAPI、vLLM、TensorRT-LLM搭建高可用服务.md
基础原理、核心架构、数据预处理、分布式训练、微调/量化/压缩技术,到RAG、Agent应用开发、多模态实现、高可用服务部署、安全合规、垂直领域定制、成本优化、MLOps全生命周期管理等全链路内容,面向算法、开发工程师,助力体系化掌握大模型从研发到落地的全流程能力。
MiGPT GUI 小爱音箱AI助手[源码]
MiGPT GUI 是一款专为小爱音箱设计的图形化工具,通过接入 DeepSeek V3.2 等大模型,实现智能对话、自定义人设和音色切换。支持多系统部署,操作简单,适合普通用户提升交互体验。工具解决了小米异地登录问题,并利用免费 tokens 提供低成本 AI 功能。使用 cpolar 内网穿透可突破局域网限制,实现远程管理,让用户在外也能调整人设和音色。教程详细介绍了从 Docker 部署到配置 AI 大模型、语音服务的完整流程,帮助用户轻松打造个性化 AI 助手。
人工智能+ollama+fastapi
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10 分钟,不到 100 行代码,使用 Langchain 实现一个领域助手
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RAG框架实现指南[代码]
该项目是一个从零开始实现的RAG(Retrieval Augmented Generation)系统,旨在提供一个轻量级、可定制的知识库问答解决方案。项目核心特性包括文档分块、向量化存储和相似度检索,不依赖现有的RAG框架如LangChain。技术栈涵盖Python FastAPI后端、Milvus向量数据库和React + Vite前端。项目提供了详细的部署指南,包括前端和后端的安装步骤,支持Windows、Ubuntu和MacOS环境。此外,还介绍了如何配置HuggingFace模型和OpenAI API Key,以及常见部署问题的解决方案。
本教程将全面指导你如何快速搭建自己的AI应用环境,从Docker桌面版的安装与配置开始,到本地部署Dify并自定义AI助手功能,.zip
飞书 MCP 服务器 + CLI 工具:让 Claude Code/Codex/脚本 直接接管你的飞书工作流 — 84 个工具、3 层鉴权 cookie / 官方 API / OAuth,以你本人身份发消息、读取群和私聊、操作文档 / 多维表格 / 知识库 / 云空间 / …
AI Agent开发实战[代码]
本文详细记录了作者在AI Agent开发过程中的实战经验,从核心概念到技术架构,再到实际项目落地。文章首先澄清了AI Agent并非简单的API调用,而是具备自主规划、工具调用、长期记忆和环境交互能力的智能体。随后深入解析了AI Agent的四大核心模块:规划模块、记忆模块、工具模块和核心引擎。通过ReAct范式和AutoGPT的对比,展示了不同技术实现的优缺点。实战部分以自动写周报的Agent为例,详细演示了从工具集定义到核心实现的完整流程。最后总结了开发过程中的常见问题及解决方案,并对AI Agent的未来发展进行了展望。全文技术细节丰富,既有理论深度,又有实践指导价值。
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