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子弈的 2025 年总结,包含 AI 实践、OpenManus 原理解析、Langchain 学习等
独立开发3个月,第三款可视化产品终于上线了
嗨,大家好,我是徐小夕。 3年多一线技术架构经验,零代码产品H5-Dooring作者, 热爱开源和技术写作。 之前一直在社区分享零代码&低代码的技术实践,最近终于上线了第三款可视化产品
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上面我们已经完成了,部署所需要的所有环境配置,接下来就开始部署ChatGLM-6B模型吧! 下载官方代码,安装Python依赖的库 首先,我们需要从GitHub上下载ChatGLM的requireme
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试试本地搭建AI模型-ChatGLM-6B(2)
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不再视野黑盒,登录&增删改查(8)
登录 登录的逻辑其实很简答,只需要接受账号密码,然后把用户的id生成jwt,返回给前段,为了后续的jwt的延期,所以我们把jwt放在header上。具体代码如下: 增删改查 我们的骨架已经完成,接下来
试试本地搭建AI模型-ChatGLM-6B(1)
最近看到了清华大学的chatglm-6b模型,于是就想着在本地搭建一套试试;经过不断踩坑终于是搭建成功了,下面分享完整教程~ 安装CUDA 版本对应关系 需要注意的是一定要选择 TensorFlow
不再视野黑盒,swagger3集成(7)
官方网址:Swagger官网 使用Swagger的好处 无依赖 UI 适用于任何开发环境,无论是本地还是 Web。 人性化 允许最终开发人员轻松交互并尝试您的 API 公开的每一个操作,以便于使用。
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异常处理 有时候不可避免服务器报错的情况,如果不配置异常处理机制,就会默认返回tomcat或者nginx的5XX页面,对普通用户来说,不太友好,用户也不懂什么情况。这时候需要我们程序员设计返回一个友好
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