使用fastapi将大语言模型接入企业微信
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fastAPI:使用Python的fastAPI
用于畜群管理应用程序的FastAPI开发 应用文件夹/包含运行该API所需的所有python文件; 要求:在Python中运行API所需的所有库的列表; 使用适用于Python的fastAPI开发的API 目录 [TOCM] [目录] #H1标头## H2标头### H3标头#### H4标头##### H5标头###### H6标头#Heading 1链接## Heading 2链接### Heading 3链接#### Heading 4链接Heading链接##### Heading 5链接###### Heading 6链接 ##标题(下划线) H1标头(下划线) H2标头(下划线) ###结尾
使用Python FastAPI构建Web服务的实现
FastAPI 是一个使用 Python 编写的 Web 框架,还应用了 Python asyncio 库中最新的优化。本文将会介绍如何搭建基于容器的开发环境,还会展示如何使用 FastAPI 实现一个小型 Web 服务。 起步 我们将使用 Fedora 作为基础镜像来搭建开发环境,并使用 Dockerfile 为镜像注入 FastAPI、Uvicorn 和 aiofiles 这几个包。 FROM fedora:32 RUN dnf install -y python-pip \ && dnf clean all \ && pip install fastapi uvicorn a
python-microservice-fastapi:学习使用Python和FastAPI构建自己的微服务
python-microservice-fastapi 学习使用Python和FastAPI构建自己的微服务 如何运行? 确保已安装docker和docker-compose 运行docker-compose up -d 有关电影服务文档的信息,请访问 ;有关演员表服务文档的信息,请访问 。
python_sse:使用FastAPI实现服务器发送的事件
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基于Python_3_11与FastAPI框架构建的可知知识库智能问答与文档检索后端服务系统_集成LangChain框架与OpenAI及DashScope大语言模型API实现多源知.zip
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风电、光伏与储能(含电池和废弃矿井小型抽水蓄能)互补调度运行研究(Python代码实现)
内容概要:本文系统研究了风电、光伏与混合储能系统(包括电池储能及利用废弃矿井构建的小型抽水蓄能)在互补调度运行中的协同优化问题。针对风光发电出力的间歇性与不确定性,研究构建了综合性的数学优化模型,并采用Python语言实现了高效的调度算法,以实现功率波动平抑、提高可再生能源消纳率及增强系统运行稳定性。文中不仅详述了源-储协同调控机制,还集成了多种先进控制策略与仿真工具,涵盖了从发电预测、储能充放电管理到并网控制的完整技术链条,具有较高的科研参考价值与工程实践意义。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力的研究生、科研人员及从事新能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于风光储互补系统的仿真建模与调度策略开发;②支撑科研论文复现、课题研究或实际项目中的储能配置与运行优化;③帮助理解混合储能协调控制、功率平衡及能源管理机制。; 阅读建议:建议结合文中提及的仿真工具(如Simulink)与优化库(如YALMIP)进行代码实践,配合参考文献深入理解模型构建逻辑,并关注不同储能技术在频率响应和能量管理中的分层协调机制。
基于 FastAPI 和 DeepSeek-V3 的 AI 小说分析器.zip
AIWriteX - 微信公众号全自动AI工具:全网热搜舆情聚合+趋势分析+爆款选题+文章采集+一键生成排版发布 | AI自动配图 | 去AI味、过朱雀检测 | 支持小红书/百家号/头条等多平台 | 洗稿润色支持多账号 | 专家赛道 | 手机控制 | 小说连载 | 爆文10…
百川大语言模型fastapi接口服务
"百川大语言fastapi接口服务"是指使用FastAPI框架来创建一个接口服务,该服务可以调用大语言模型进行各种自然语言处理任务。FastAPI是一个现代、快速(高性能)的Web框架,用于构建API。 下面是大语言模型FastAPI接口服务的一些意义和作用: 便捷的接口调用:FastAPI框架可以帮助开发者快速地构建出RESTful风格的API接口,这样,其他的应用或服务就可以通过HTTP请求来调用大语言模型,进行文本生成、情感分析、文本摘要等任务。 异步支持:FastAPI支持异步处理请求,这意味着它可以同时处理多个请求,这对于调用计算密集型的大语言模型来说是非常重要的。 性能优秀:FastAPI使用Starlette用于web部分和Pydantic用于数据部分,使其具有出色的性能。这对于需要快速响应的语言模型服务来说非常重要。 自动生成文档:FastAPI可以自动生成API文档,这对于开发和使用API非常方便。 易于维护和扩展:
智能客服项目涵盖rag 智能推理,mcp,A2A多智能体通信.zip
天天生鲜是传智播客黑马出品的python实战项目, 项目的[在线视频教程], 项目的讲义被放在了Python24期整套视频的讲义中的**第20章节**,具体的天天生鲜 [在线讲义查看],除了天天生鲜项目之外,传智播客&黑马出品的Python24期人工智能整套代码和讲义集合,项目…
fastapi-asyncalchemy:使用FastAPI的异步SQLAlchemy示例
使用FastAPI异步使用SQLAlchemy 该项目演示了SQLAlchemy 1.4与FastAPI的异步用法。 阅读文章: 。 安装 要运行该示例,请在fastapi_asyncalchemy/db/base.py更改DATABASE_URL 。 要安装项目: poetry install 要运行示例,我们需要输入虚拟环境: poetry shell 创建数据库表: python main.py 使用Uvicorn运行FastAPI: uvicorn main:app --reload 您可以从发送HTTP请求。 执照 作者: 许可证:MIT许可证(MIT)
【FastAPI + Ollama + Langchain + RAG】搭建一个大语言模型聊天对话+本地知识库服务器
【FastAPI + Ollama + Langchain + RAG】搭建一个大语言模型聊天对话+本地知识库服务器
fastapi:FastAPI教程
FastAPI教程 作者:Navule Pavan Kumar Rao 码 :laptop_computer: 视频 :television: 文章 :memo: --
fastapi-crud:使用FastAPI框架进行的简单CRUD
FastAPI CRUD 使用FastAPI框架制作的简单REST Api。 它可以用作非常基本的CRUD样板,它与PostgreSQL数据库一起完全码头化,使用Tortoise作为db ORM以及Aerich进行迁移,具有Pytest,Codecoverage和Black支持,并使用Poetry作为依赖项管理器。 可在上获得测试环境 很难找到可以正常工作且易于管理的FastAPI锅炉,该锅炉支持Poetry或Tortoise等现代扩展。 我希望这个仓库可以帮助您实现这一目标。 用法 Docker设置 构建Docker映像 docker-compose build 运行Docker容器 docker-compose up 发出命令 应用Tortoise模式 docker-compose exec fastapi make schemas 应用Aerich迁移 docker-comp
Dify的zip文件(下载解压缩即可)
Dify的zip文件,下载后解压缩即可
fastapi-vue-admin:基于FastAPI + Vue.js的后台管理系统
fastapi-vue-admin
fastapi-mongo:使用MongoDB构建FastAPI应用程序的模板
FastAPI + MongoDB 使用FastAPI和MongoDB构建RESTful API的简单入门。 特征 Python FastAPI后端。 MongoDB数据库。 验证 部署方式 如何使用 克隆此存储库并在其中创建虚拟环境。 安装requirements.txt文件中列出的模块: pip3 install -r requirements.txt 要运行启动器: 首先,设置您的PYTHONPATH : export PYTHONPATH=$PWD 下一个: python app/main.py 您还需要启动mongodb实例。 启动程序在地址上的端口8000上侦听。 部署到Vercel 当前,当通过异步驱动程序运行对MongoDB的请求时,vercel构建失败。 下一部分显示了如何部署到Heroku。 要部署到 ,请确保已安装vercel CLI工具并在
ddd-fastapi-template:用于使用FastAPI生成DDD项目的项目模板
用于DDD项目的FastAPI + PostgreSQL项目模板 结果 生成后,项目: 具有DDD的结构和基本类 已运行后端,postgres和pgadmin服务 环境基于docker
FastAPI-Auth:使用FastAPI和JWT的示例应用
快速API认证 使用FastAPI和JWT的示例应用 virtualenv -p python3 venv source venv/bin/activate pip3 install -r requirements.txt mv config.yaml.example config.yaml gunicorn -w 1 -k uvicorn.workers.UvicornWorker api:app --bind=0.0.0.0:5002 需要外部用户管理,或使用以下命令生成密码 python3 -c "import bcrypt; print(bcrypt.hashpw('testtest'.encode('utf-8'), bcrypt.gensalt(10)).decode())" $2b$10$YbleoHiOWO.gTG/ToE1TAO9wGbQou5.u3bfbIEBbbqsx
大模型知识库、大语言模型、医疗知识库构建、基于大语言模型的知识库
【大模型】说明:知识库、大语言模型、医疗知识库构建、基于大语言模型的知识库 (Knowledge base, big language model, medical knowledge base construction, knowledge base based on big language model) 文件列表: LICENSE (11357, 2023-06-13) create_kb.py (1722, 2023-06-13) drug.json (2742045, 2023-06-13) llm_kb_function.py (2414, 2023-06-13) search_query.py (892, 2023-06-13) 【大模型】说明:知识库、大语言模型、医疗知识库构建、基于大语言模型的知识库
FastAPI:使用FastAPI的微服务创建和机器学习模型部署
FastAPI 该存储库说明了如何使用FastAPI创建微服务 以下链接提供了完整的说明: #######创建Python虚拟环境并按如下所示安装所有依赖项###### 使用以下命令创建venv:python -m venv venvname 激活venv:venvname \ Scripts \ Activate 安装依赖项:pip install -r requirements.txt 使用以下命令运行:uvicorn main:app --reload
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