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最新发表的日志| 推荐阅读的日志

分享 2025-03-30: Maliaty 2025-3-30 21:50; shopping_list = {} # 添加功能 def adds(): while True: name = input("请输入商品名称：").strip() if not name: print("亲，商品名称不能为空哦~") & ...; 0 个评论

分享利用字典容器，完成对于每个学生成绩数据的储存；在此基础上，按照总分从高到低的学生 ...: Maliaty 2025-3-27 16:40; # 定义学生成绩数据 students = # 计算每个学生的总分并存入字典 for student in students: student = student + student + student # 1. 按总分从高到低排序 students_sorted_high = sorted(students, key=lambda x: x , reverse=True) # 2. 按总分从低到高排序 students_sorted_lo ...; 1 个评论

分享统计字符出现次数，不要用dict: Maliaty 2025-3-27 15:48; s = "Hello World" #1. 统计字符出现次数 char_count = {} for char in s: if char in char_count : char_count += 1 else : char_count = 1 for char,count in char_count.items(): print ( f"' { char } ': { count } " ) # 不一定非要字典 #2. ...; 0 个评论

分享使用transformer的pipeline()函数: JessiFly 2025-3-14 14:46; 直接参考官方文档（https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1/3）的代码： from transformers import pipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis") classifier("I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.") 发现代码不能正常直接运行分析后发现需要Pytorch或者TensorFLow， ...; 12 次阅读|0 个评论

分享 Ollama本地部署LLM使模型不输出思考内容: JessiFly 2025-3-13 17:07; 这里先使用ollama本地部署了deepseek-r1:7b模型。 1、先创建一个名为Modelfile的文件，参考：（1）官方文档 https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/modelfile.md （2）deepseek-r1:7b的template https://ollama.com/library/deepseek-r1:7b/blobs/369ca498f347 2、按照官方文档和template的格 ...; 68 次阅读|0 个评论

分享使用python得到ollama运行LLM的单次输出: JessiFly 2025-3-13 15:59; 先用ollama运行LLM，再运行以下python程序 import requests response = requests.post( "http://localhost:11434/api/generate", json={ "model": "deepseek-r1:7b", "prompt": "你好", "s ...; 11 次阅读|0 个评论

分享 Ollama安装和使用记录（Win10）: JessiFly 2025-3-13 15:21; 1、官网下载并安装Ollama，默认安装在C盘，cmd中运行ollama -v可看到ollama版本信息即安装成功。 2、Ollama下载LLM会默认保存在C盘，在其他盘新建文件夹，比如ollama_models，通过新建环境变量OLLAMA_MODELS进行修改，将 OLLAMA_MODELS的值设为 ollama_models文件夹的路径。设置成功后重启电脑生效修改。 3、在官网libra ...; 10 次阅读|0 个评论

分享 Prompt编写技巧: JessiFly 2025-3-5 14:58; # Prompt编写技巧 ## 原则1 编写明确和具体的指令 ### 1、使用分隔符将需要处理的文本分隔开比如： '''(text)''' """(text)""" ---(text)--- (text) tag(text)/tag ### 2、要求结构化输出 Prompt：生成三个虚构的书名以及他们的作者和类型的 ...; 16 次阅读|0 个评论

分享使用LM Studio本地部署Deepseek R1: JessiFly 2025-3-4 16:21; 1、先下载LM Studio，安装后点击右下角设置，在Language里将UI设置为中文；模型下载可选择到非C盘的文件夹；模型下载较慢的情况可按第三个图勾选选项。 2、确保在Power User或Developer状态下点击左上角放大镜按钮，搜索Deepseek R1，选择带绿色图标的模型（代表本地机器完全适配）。 3、下载模 ...; 72 次阅读|0 个评论

分享安装SgLang失败的过程记录: JessiFly 2025-3-4 11:56; 想用SgLang本地部署DeepSeek V3，试着先在Win10安装SgLang。在SgLang官网（https://docs.sglang.ai/start/install.html）找到安装命令： pip install --upgrade pip #使用清华镜像安装uv pip install uv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #创建虚拟环境 uv venv uv pip install "sglang ...; 171 次阅读|0 个评论

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