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从零到一：使用pycharm搭建API接口调用大模型

{ "role": "user", "content": "你好", } ], stream...{ "role": "user", "content": "中国大模型行业2025年将会迎来哪些机遇和挑战", } ], "stream...- 使用 Redis 缓存热点商品数据和用户登录信息，提升了系统响应速度。 - 使用 Vue.js 和 Element UI 构建了响应式的前端界面，实现了良好的用户交互。...{ "model": SUMMARY_MODEL, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "stream...良好的错误处理机制可以提升程序的稳定性，而清晰的结果展示则能提高用户体验和调试效率。

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DeepSeek-基于vLLM部署

import requests import json def stream_chat_response(): response = requests.post( "http:...Distill-Qwen-1.5B", "messages": [{"role": "user", "content": "写一篇关于AI安全的短论文"}], "stream...": True, "temperature": 0.7 }, stream=True ) print("AI: ", end="...finish_reason'): print("\n") # 生成结束时换行 except json.JSONDecodeError..."\n\n[用户中断了生成]") return ''.join(full_response) # 执行对话 if __name__ == "__main__": result = stream_chat_response

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Python处理JSON数据的最佳实践：从基础到进阶的实用指南

error_count}")性能对比：传统方法：json.load() → 内存爆炸流式方法：峰值内存占用提升...处理特殊类型：优先使用标准库+自定义编码器四、安全实践：防御性编程4.1 输入验证与异常处理处理外部API响应时，必须验证数据有效性：import jsonfrom json.decoder import JSONDecodeError...def safe_parse_json(json_str): try: return json.loads(json_str) except JSONDecodeError...等价于 json.loads(response.text) print(f"Created user ID: {created_user['id']}") except json.JSONDecodeError...建议从标准库入手，在性能或复杂度要求提升时，再引入第三方工具库。实际开发中，结合单元测试覆盖各种数据边界情况，能避免90%的潜在问题。

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Python中的json模块：从基础到进阶的实用指南

需用try-except捕获异常：invalid_json = '{"name": "孙八",}'try: data = json.loads(invalid_json)except json.JSONDecodeError...nonexistent.json", "r") as f: data = json.load(f)except FileNotFoundError: print("文件不存在")except json.JSONDecodeError...格式优化：通过indent、sort_keys提升可读性，ensure_ascii=False保留中文。复杂类型：自定义default和object_hook处理类实例、日期等非标准类型。...异常处理：捕获JSONDecodeError和文件操作异常，增强程序健壮性。性能考量：大数据量时考虑流式处理或orjson等高性能库。

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RAG 实战｜用 StarRocks + DeepSeek 构建智能问答与企业知识库

语义搜索匹配用户问题与知识库中的相关内容，使回答基于真实信息，从而降低大模型的“幻觉”风险，提升回答的自然性和可靠性。...为提升效果，应引入 RAG 机制，使检索结果与生成模型深度融合，从而优化回答质量并减少幻觉问题。...if json_obj.get("done", False): break except json.JSONDecodeError...= "http://localhost:11434/api/embeddings" payload = {"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": text,"stream...= "http://localhost:11434/api/embeddings" payload = {"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": text, "stream

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资源有限，本地跑大模型太难？手把手教你用 llama.cpp 安全部署任意 GGUF 模型（含 DeepSeek-R1 实战）

def chat_completion( base_url: str, api_key: str, model: str, messages: list, stream...timeout: int = 60 ): payload = { "model": model, "messages": messages, "stream...": stream, "temperature": temperature, "max_tokens": max_tokens } headers = {...=stream, timeout=timeout) as resp: resp.raise_for_status() if not stream:...=True) full += content except (json.JSONDecodeError

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FastAPI开发AI应用三：添加深度思考功能

本文将深入讲解如何在 FastAPI AI 聊天应用中接入 DeepkSeek 等有深度思考功能的模型时，如何让 AI 能够展示其推理过程，提升用户对 AI 回答的理解和信任度。...这不仅提升了用户体验，还增加了 AI 回答的透明度和可信度。 3. 视觉区分原则思考内容和最终回答需要采用不同的视觉样式，让用户能够一眼区分两种不同类型的内容。..._build_request_params(formatted_messages, stream=True, **kwargs) logger.info(f"调用{self.get_provider_display_name... content_only_response += chunk_data['content'] except (json.JSONDecodeError

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构建一个简单实用的 Python 小工具包-用Python实现开发小工具

: formatted_json = json.dumps(data, indent=4) return formatted_json except json.JSONDecodeError...: formatted_json = json.dumps(data, indent=4) return formatted_json except json.JSONDecodeError...希望这个简单的例子能够启发你构建更强大、更定制化的工具包，提升你的开发体验。

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项目实战 01：将唐诗三百首写入 Elasticsearch 会发生什么？

能简化数据冗余、减少磁盘空间、提升传输效率。兼容更多的数据，不会因为数据类型的新增而导致实现逻辑更改。能帮助更多的业务机会，提高业务效率。能减少业务风险、降低业务成本。...append the dict object to the list [] doc_list += [dict_doc] except json.decoder.JSONDecodeError...as err: # print the errors print("ERROR for num:", item['id'], "-- JSONDecodeError...核心目的：通过小项目练手，促进公司实际项目能力、产品研发能力的提升思考：本文词云效果不好，为什么？

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大模型应用之：SSE流式响应

四、对比websocket 五、流式响应落地（1）使用框架接受流式响应：LanghChain的stream接口 async def _async_stream_with_custom_tokenizer...） """ total_stream_content = "" async for stream_content in langchain.astream({}):...break if isinstance(stream_content, str): content = stream_content total_stream_content...type: {type(stream_content)}") break # print(f"[custom_tokenizer] langchain stream...content}") yield res2.to_string() except json.JSONDecodeError

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Python基础：网络编程socket基

创建一个socket格式： socket(family=AF_INET, type=SOCK_STREAM, proto=0, fileno=None) 参数名选项名称作用familyAF_UNIX unix...系统进程间传输数据 AF_INETIPv4网络传输数据AF_INET6IPv6网络传输数据typeSOCK_STREAM 流式数据，TCP SOCK_DGRAM数据报式数据，UDP SOCK_RAW原始套接字...服务端设定客户端连接数量，数字accept()服务端完整的接收信息： (STREAM...简单FTP制作的问题点 json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: 因为传输的过程中有二进制数据，所以json无法decode。传输文件完成时怎么返回？

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manage.py作用_java源码解析

request_body is not None: try: request_body = json.loads(request_body) except json.JSONDecodeError...form-data" in request_content_type: # upload file type request_body = "upload file stream

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AI 创作日记 | 提示工程进阶，让DeepSeek输出结构化数据语法的探索

海量的数据成为了企业发展的核心驱动力，如何从这些数据中提取有价值的信息，成为了企业提升竞争力的关键。...output = deepseek_api(prompt)# 解析输出结果try: result = json.loads(output) print(result)except json.JSONDecodeError...output = deepseek_api(follow_up_prompt) result = json.loads(output) print(result)except json.JSONDecodeError...output = deepseek_api(prompt)# 解析输出结果try: result = json.loads(output) print(result)except json.JSONDecodeError...output = deepseek_api(prompt) result = json.loads(output) print(result)except json.JSONDecodeError

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通俗易懂：AI大模型基于SSE的实时流式响应技术原理和实践示例

） """ total_stream_content = "" async for stream_content in langchain.astream({}): if...break if isinstance(stream_content, str): content = stream_content total_stream_content... total_stream_content += content else: logger.error(f"[generate_event_stream...type: {type(stream_content)}") break # print(f"[custom_tokenizer] langchain stream...content}") yield res2.to_string() except json.JSONDecodeError

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10 倍降本、100K 长文秒回、128K 上下文托管——DeepSeek-R1 登陆 Bedrock，云上大模型进入血战模式

从流程自动化到智能决策支持，AI 不仅显著提升了业务效率，更为企业开辟了前所未有的创新空间。...2、推理效率提升 DeepSeek-R1 支持每秒处理 10,000+ tokens 的高吞吐量，特别适合批量文档处理，这一性能提升使得企业能够快速处理大量数据，提高工作效率。...ClientError as e: raise Exception(f"模型调用失败：{e.response['Error']['Message']}") except json.JSONDecodeError...ClientError as e: raise Exception(f"模型调用失败：{e.response['Error']['Message']}") except json.JSONDecodeError...研发投入8.7亿元，占营收比重6.9%，较去年同期提升0.8个百分点。 """ # 2.

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抓取和分析JSON数据：使用Python构建数据处理管道

我们需要以下技术组件：requests：用于发送HTTP请求和获取数据；代理IP服务：使用爬虫代理提供的代理服务来解决反爬措施；User-Agent与Cookies设置：模拟真实用户行为，减少被检测的风险；多线程：提升抓取效率...requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求失败，商品ID：{product_id} - 错误：{e}") except json.JSONDecodeError...多线程与队列管理：队列存储商品ID，每个线程从队列中取出一个ID并发起请求；5个线程并发处理，有效提升抓取效率。User-Agent随机化与Cookies设置：模拟不同浏览器环境，减少被封风险。

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京东商品 SKU 信息接口技术干货：数据拉取、规格解析与字段治理（附踩坑总结 + 可运行代码

self.base_url = "京东开放平台SKU接口指定地址" # 按平台文档配置，无硬编码链接 self.timeout = timeout # 初始化长连接（减少TCP握手开销，提升并发性能...解析响应数据 try: result = json.loads(response.text) except json.JSONDecodeError...("spec_json", "{}") try: spec_code_map = json.loads(spec_json) except json.JSONDecodeError...用 try-except 捕获 JSONDecodeError；2. 失败时用空字典替代；3. 记录异常 SKU ID 便于后续排查区域库存返回默认值无论传什么 area_id，库存都相同1.

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deepseek+MCP简单实践

self.client.chat.completions.create( model=self.model_name, messages=messages, stream...f"No server found with tool: {tool_call['tool']}" return llm_response except json.JSONDecodeError

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【玩转全栈】—— Django+vue3+讯飞星火API 实现前端页面实时AI答复

json.dumps({ 'error': f'调用 AI 接口失败: {str(e)}', })) except json.JSONDecodeError..."temperature": 0.5, "messages": question, "model": "4.0Ultra", "stream...": True, } async with httpx.AsyncClient() as client: async with client.stream

6401 0

腾讯云MCP技术详解：从核心概念到SSE连接实战

connect(self): """建立SSE连接并开始监听事件""" try: response = requests.get(self.url, stream...else: print(f"未知事件类型: {event.event}") except json.JSONDecodeError...token=your-access-token" headers = { "Accept": "text/event-stream", "Cache-Control":

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从零到一：使用pycharm搭建API接口调用大模型

DeepSeek-基于vLLM部署

Python处理JSON数据的最佳实践：从基础到进阶的实用指南

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资源有限，本地跑大模型太难？手把手教你用 llama.cpp 安全部署任意 GGUF 模型（含 DeepSeek-R1 实战）

FastAPI开发AI应用三：添加深度思考功能

构建一个简单实用的 Python 小工具包-用Python实现开发小工具

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大模型应用之：SSE流式响应

Python基础：网络编程socket基

manage.py作用_java源码解析

AI 创作日记 | 提示工程进阶，让DeepSeek输出结构化数据语法的探索

通俗易懂：AI大模型基于SSE的实时流式响应技术原理和实践示例

10 倍降本、100K 长文秒回、128K 上下文托管——DeepSeek-R1 登陆 Bedrock，云上大模型进入血战模式

抓取和分析JSON数据：使用Python构建数据处理管道

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