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程序功能:基于Open AI SDK调用大模型的封装类库 程序文件:llm.py 程序主体播报如下: 1、import os 从操作系统模块导入os,用于环境变量访问,确保API密钥安全读取。 2、from openai import OpenAI 引入openai库的核心类OpenAI,用于后续客户端实例化。 3、client = OpenAI( 初始化OpenAI的客户端对象,准备调用兼容的大模型接口。 4、api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), 通过os.getenv方法获取环境变量中的DASHSCOPE_API_KEY作为认证密钥,避免硬编码泄露。 5、base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" 设置基础URL为阿里云DashScope的兼容模式端点,实现OpenAI SDK与阿里大模型的适配。 6、) 完成客户端配置,确保后续调用指向正确服务。 7、def invoke(user_message, model_name="qwen-plus"): 定义非流式调用函数invoke,默认使用qwen-plus模型,接受用户消息作为输入。 8、completion = client.chat.completions.create( 通过客户端创建聊天完成(即补全)的请求,启动大模型推理过程。 9、model=model_name, 指定使用的模型名称,确保调用正确的预训练模型。 10、messages=[{"role": "user", "content": user_message}] 构建消息列表,仅包含用户角色和内容,实现单轮对话输入。 11、) 结束请求创建,返回完整的响应对象。 12、return completion.choices[0].message.content 提取第一个选择的响应消息内容,作为函数返回值。
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【保姆级教程】小白零成本安全安装 OpenClaw大龙虾! 哈喽大家好,我是小凯(也就是视频里的K)!欢迎来到咱们的频道~ 最近这只“OpenClaw 大龙虾”特别火,但很多新手小伙伴表示无从下手,怕把电脑搞崩,又怕花冤枉钱踩坑。别慌!这期视频就是为你量身定制的“零基础避坑指南”。 这次我们不搞那些复杂的氪金套路。我和人杰在后台反复测试,为大家整理出了这套最稳妥、最适合小白的方案——利用虚拟机 + Ubuntu 系统来搭建环境。主打一个零成本、高容错、绝对安全!就算你是纯新手,跟着我的操作一步步来,也能轻松把这只“大龙虾”安全端上桌! 【核心亮点总结】 🛡️ 为什么用虚拟机? 物理机隔离,随你折腾,完全不用担心搞坏电脑原系统。 💻 为什么选 Ubuntu? 免费开源,生态对新手最友好。 💰 主打省钱: 全流程零成本,不花一分钱冤枉钱。 避坑指南: 提前排雷,把安装过程中容易卡壳的地方都给你标记出来了。 【资料与工具】 视频里用到的所有工具下载链接和相关命令行,我已经整理好放在评论区置顶啦,大家按需自取~ 💬 互动时间: 如果你在安装过程中遇到了什么奇奇怪怪的 Bug,或者想看人杰之后出一期更硬核的底层技术原理解析,欢迎在弹幕和评论区留言告诉我! 如果这期视频帮你省下了请技术外包的钱,别忘了点赞、投币、收藏一键三连支持一下!你们的鼓励是我们疯狂爆肝更新的动力!🔥 #openclaw #养虾技术交流 #养虾日记 #安阳 #AI
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