用 Azure OpenAI Python SDK 时,为什么必须指定 API 版本并用 engine 而不是 model?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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python
基于python的智能面试系统源码+项目说明+数据.zip
【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 基于python的智能面试系统源码+项目说明+数据.zip ### 环境配置 1. 在环境变量中设置OPENAI_API_KEY 2. 安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` NOTE: MAC M1版本使用一下命令安装依赖 ```bash pip install --no-cache-dir --upgrade --force-reinstall -Iv grpcio gevent pip install -r requirements.txt ``` ### 运行项目 ```bash streamlit run interview_streamlit.py # 本地启动 http://localhost:8501/ # 远程启动 streamlit run --server.headless true interview_streamlit.py --server.port 8502 ```
Gemma Skills 一套专为 Gemma 模型与智能体交互打造的技能库(Python源码),提供了模型开发与知识问答的完整能力支持
Gemma Skills 一套专为 Gemma 模型与智能体交互打造的技能库,提供了模型开发与知识问答的完整能力支持。 仓库内已包含 gemma-dev 技能,可用于快速构建基于 Gemma 的应用或进行通用知识查询。安装方式灵活,既可通过 Vercel Skills CLI 交互式浏览和全局安装,也可使用 Context7 Skills CLI 完成指定技能部署,方便开发者按需扩展。 主要功能: - 提供 Gemma 模型开发与通用知识问答技能 - 支持 Vercel Skills CLI 交互式浏览和安装 - 支持 Context7 Skills CLI 全局或指定技能部署 - 技能可按需扩展,适用于各类 Gemma 应用场景 项目采用 Apache-2.0 协议,适合开发者与研究人员使用。
基于 XGBoost 的光伏阵列多类型复合故障诊断研究(Python代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于XGBoost集成学习算法的光伏阵列多类型复合故障诊断方法,旨在提升光伏发电系统在复杂运行环境下故障识别的准确性与鲁棒性。研究涵盖了故障数据的采集与预处理、关键特征工程的构建以及XGBoost模型的训练、验证与测试全过程,并通过Python代码实现了完整的诊断流程。所提方法能够高效区分遮挡、接地、断路、短路等多种单一及复合故障类型,实验结果表明其在多故障场景下具有优越的分类性能,显著优于传统机器学习模型。同时,研究还深入分析了模型在实际工况中的泛化能力,验证了其在不同环境条件下的适用性与稳定性,为光伏系统的智能化运维提供了可靠的技术支撑。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础知识,从事新能源发电系统运维、智能故障诊断、电力电子或光伏系统研究的科研人员与工程技术人员,特别适合研究生及以上学历或具有1-3年工作经验的研发人员; 使用场景及目标:①应用于光伏电站的实时故障监测与预警系统,提升故障响应速度与运维效率;②为构建智能化光伏健康管理平台提供核心算法支持;③推动XGBoost等先进机器学习模型在新能源设备故障诊断领域的工程化落地与复现应用; 阅读建议:此资源以Python代码实现为核心,强调算法与工程实践的深度融合,建议读者在学习过程中同步运行代码,深入理解数据预处理、特征提取与模型调参的关键步骤,并结合具体光伏系统运行数据进行迁移优化,以实现最佳诊断效果。
【办公类-53-11】20260701Python模仿制作2026学年第一学期校历(excel+pdf,上下学期都包含)
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基于去噪概率扩散模型(DDPM)的电动汽车充电行为场景生成(Python代码实现)
内容概要:本文系统介绍了基于去噪概率扩散模型(DDPM)的电动汽车充电行为场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法利用DDPM强大的生成能力,有效捕捉和模拟电动汽车充电行为的高度不确定性与复杂分布特征,生成高保真、多样化的随机充电场景。研究详细阐述了模型的数学原理、网络架构设计、训练流程及关键技术实现,突出了其在处理非高斯分布、多模态数据方面的优势,为电力系统规划、充电设施布局与电网负荷预测提供了高质量的数据支撑。资源包含可复现的代码与实例,便于科研人员进行二次开发与应用拓展。; 适合人群:具备一定Python编程基础与机器学习基础知识,从事电力系统、智能交通、新能源汽车等领域研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于生成符合实际统计特性的电动汽车充电负荷随机场景,服务于配电网承载能力评估、充电站选址定容等课题;②为深度融合深度生成模型与能源系统仿真提供技术范例,推动数据驱动的智慧能源与新型电力系统研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码与网盘资料,按照技术文档逐步学习,重点理解DDPM的前向扩散与反向去噪过程,并通过调整数据集和超参数进行实验,以深入掌握该模型在复杂时空行为建模中的应用精髓。
基于 C-GAN 的风光联合出力极端场景生成方法研究(Python代码实现)
内容概要:本文研究基于条件生成对抗网络(C-GAN)的风光联合出力极端场景生成方法,旨在应对风能和光伏发电固有的强波动性与不确定性,提升电力系统对罕见但影响严重的极端运行场景的适应能力。通过构建C-GAN深度学习模型,将风速、光照强度等关键气象因素作为条件变量输入,指导模型生成既符合实际风光出力统计特性又充分涵盖极端情况的高保真场景。文中系统阐述了C-GAN的网络架构设计、损失函数构建、训练流程与收敛策略,并利用真实历史数据进行模型训练与验证。所生成的高质量极端场景集可广泛应用于电力系统规划、风险评估、备用容量配置及调度优化决策中,有效弥补历史数据难以覆盖极端事件的短板,从而增强电网的安全性、稳定性与韧性。; 适合人群:具备一定机器学习理论基础与电力系统专业知识的研究生、科研人员,以及从事新能源并网、电力系统安全分析、风险评估与优化调度等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决电力系统可靠性评估中因历史数据缺失而导致的极端风光出力场景不足问题,生成多样化的极端案例;②支撑高比例可再生能源电网的调度、规划与风险防控研究,为系统安全运行提供前瞻性依据;③为不确定性优化、鲁棒调度等复杂决策问题提供高质量、高代表性的输入场景,显著提升决策方案的鲁棒性与实用性。; 阅读建议:此资源深度融合了深度学习模型与电力系统实际应用,建议读者在学习过程中重点关注C-GAN的条件输入设计、网络结构实现细节及其物理意义,并务必结合提供的Python代码与实际气象数据进行复现实验,以深入理解模型在极端场景生成中的有效性、泛化能力及潜在改进方向。
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N1飞牛NAS部署New-API[项目代码]
本文详细介绍了如何利用N1飞牛NAS在五分钟内快速部署New-API,实现本地AI模型与云端API的统一接口中转。New-API作为大模型API聚合网关,能够将各种渠道(如Ollama、OpenAI等)统一接管并转换为标准OpenAI格式,方便下游应用接入。文章从准备工作开始,逐步指导读者完成Docker一键部署New-API、配置Ollama渠道、创建令牌测试以及通过cpolar实现公网访问的全过程。最终,读者可以搭建一套专属的AI接口中转站,实现本地模型的公网调用,提升模型管理与分发效率。
让任意 LLM 实现深度推理,拥有如 OpenAI o1 和 deepseek R1 般的思考能力
资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOYnKbbwq_D9mYEtt6UnwVbyA1?pwd=s8iy LLM 推理机 2.0 来啦!它能让任何大语言模型(LLM)像 OpenAI o1 和 DeepSeek R1 一样,拥有更深入的思考能力,亮点可不少: 首先是逐步推理,告别 “黑箱答案”!你能清晰看到模型的思考过程,就像 o1 那样有条理,每一步都明明白白。还有实时进度,通过流畅动画,推理过程动态呈现,直观又生动。 它支持多提供商,只要是 LiteLLM 支持的,都能兼容。界面方面,有流畅的 Streamlit “Sweet UI”,也为高级用户准备了命令行界面。另外,还能追踪信心度,了解模型对每一步推理的把握程度。 想快速启动?有 API 密钥的话,直接配置好就能进入交互式 UI。作为 SDK,它还有不少实用功能:每一步推理都附带丰富元数据,支持自定义模型注册 —— 不管是用 Python 还是 CLI,都能轻松添加自己的模型。 模型支持也很全面,开箱即用的包括 OpenAI 的 GPT-4、GPT-3.5-Turbo,Anthropic 的 Claude 2,Google 的 Gemini Pro,以及 Azure OpenAI 模型;通过灵活的 LiteLLM 提供商系统,还能扩展更多模型。 来试试 UI 操作:从下拉列表选好模型,用滑块调整设置,输入你的问题,就能观看实时更新的推理过程,体验很顺畅。 给个专业提示:想确保充分推理,可尝试调整相关参数;较低参数值能带来更一致的结果;关注置信度评分,能帮你衡量推理可靠性;面对不同类型问题,换用不同模型可能会有更好效果。 我们还在不断开发新功能,如果你有想法,欢迎分享!LLM 推理机采用麻省理工学院许可证,可自由使用。要是用它做出了有意思的东西,不妨来跟我们打个招呼~ 最后,祝大家推
JetBrains接入Codex指南[项目代码]
本文详细介绍了如何在JetBrains系列IDE(如GoLand、IntelliJ IDEA、WebStorm、PyCharm等)中通过ACP接入Codex,并使用第三方OpenAI兼容中转站作为模型服务。文章首先列出了适合的使用场景和准备条件,包括安装Node.js和JetBrains IDE。接着,详细说明了如何全局安装ACP适配器,并在JetBrains中配置ACP,包括完整的配置示例和各个参数的详细解释。此外,文章还提供了常见错误的处理方法,如401 Unauthorized、wire_api不兼容、模型不支持等问题。最后,强调了配置中的关键点,如model_provider、base_url、env_key等,确保用户能够顺利使用第三方中转站服务。
GooglePlay计划降低内购抽成,OpenAI发布GPT5.4模型.pdf
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OpenCode模型配置指南[项目源码]
本文详细介绍了如何配置OpenCode自定义模型,包括快速配置步骤、配置文件位置、API密钥添加、提供商配置、模型使用及验证方法。内容涵盖了从基础配置到高级选项的全面指导,如设置默认模型、添加自定义请求头、模型限制及环境变量使用等。此外,还提供了故障排查方法和参考文档链接,帮助用户快速解决配置过程中可能遇到的问题。
一款基于Java语言开发的LLM工作流应用和RAG的开源LLMOps平台,项目主要借鉴了MaxKB、AIFlowy、Dify和FastGPT, 使用高性能、高稳定性及安全可靠的JAVA语言重新设计开发
MaxKB4j 是一款基于Java语言开发的LLM工作流应用和 RAG 的开源LLMOps平台,项目主要借鉴了MaxKB、AIFlowy、Dify和FastGPT, 使用高性能、高稳定性以及安全可靠的JAVA语言重新设计开发。MaxKB4j广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。
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一个灵活、可扩展的企业级 AI 智能体平台。基于 Spring Boot 4 和 Spring AI 构建,提供多模型管理、智能体编排、RAG 知识库、长期记忆、技能管理等核心能力。拥有完善的后台管理界面和 OpenAPI 接口,支持快速接入和二次开发。
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LlamaIndex OSS(由 LlamaIndex 开发)是一个用于构建智能体应用的开源框架。Parse 是我们的企业级平台,提供智能体 OCR、解析、提取、索引等功能。您可以将 LlamaParse 与本框架结合使用,也可以单独使用;请参见下方的 LlamaParse 了解注册和产品链接。
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内容概要:本文档为2014年上半年全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试数据库工程师科目的下午真题试卷,包含五道综合性试题,涵盖数据库系统分析与设计的多个方面。试题涉及结构化方法建模(如数据流图分析)、关系模式设计与规范化(包括BCNF、第四范式判断与分解)、SQL语句编写(包括INSERT、UPDATE、触发器、约束定义)、事务处理机制(如2PL协议、并发控制)以及实体联系图的设计与优化等内容,全面考察考生在数据库建模、逻辑设计、SQL应用和系统事务处理方面的综合能力。; 适合人群:备考全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试中数据库工程师级别的技术人员,具备一定数据库理论基础和实践经验的本科或研究生层次学生,以及希望提升数据库系统设计与分析能力的IT从业人员。; 使用场景及目标:①用于复习和模拟真实考试环境下的数据库设计与分析题目;②深入理解数据流图的构建与纠错、掌握关系模式的规范化理论及其实际应用;③熟练编写复杂SQL语句并理解触发器、事务控制等高级数据库功能;④提升在实际业务场景下进行数据库建模的能力。; 阅读建议:此资源以真题形式呈现,建议结合官方教材和数据库原理知识进行系统复习,做题时注意审题细节,尤其关注函数依赖、范式判断、数据流图平衡性等问题的规范解答方式,并动手实践SQL语句与事务控制逻辑,强化理解和应用能力。
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