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系列文章目录提示这里可以添加系列文章的所有文章的目录目录需要自己手动添加例如第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示写完文章后目录可以自动生成如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录描述安装方案选项 1便携式构建从这里开始选项 2一键安装程序一、使用 Conda 手动安装二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结描述文本生成 Web UI用于大型语言模型的 Gradio Web UI。其目标是成为文本生成的AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 。尝试 Deep Reason 扩展● 在一个 UI/API 中支持多个文本生成后端包括llama.cppTransformersExLlamaV3ExLlamaV2和TensorRT-LLM后者通过其自己的Dockerfile。● 轻松设置在 Windows/Linux/macOS 上为 GGUF 模型选择便携式版本零设置只需解压缩并运行或者选择创建自包含installer_files目录的一键安装程序。● 100% 离线和私密无需遥测、外部资源或远程更新请求。● 使用 Jinja2 模板自动格式化提示符。您无需担心提示符的格式。● 文件附件上传文本文件和PDF文档讲述其内容。● 网络搜索可选择使用 LLM 生成的查询搜索互联网为对话添加上下文。● 具有深色和浅色主题的美观用户界面。● instruct用于遵循指令的模式如 ChatGPT和chat-instruct用于chat与自定义角色交谈的模式。● 随时编辑消息、在消息版本之间导航以及分支对话。● 多种采样参数和生成选项用于复杂的文本生成控制。● 无需重新启动即可在 UI 中切换不同模型。● GGUF 模型的自动 GPU 层在 NVIDIA GPU 上。● 在默认/笔记本选项卡中生成自由格式的文本而不仅限于聊天轮次。● 与 Chat 和 Completions 端点兼容的 OpenAI API包括工具调用支持 - 参见示例。● 扩展支持提供大量内置和用户贡献的扩展。详情请参阅wiki和extensions 目录。安装方案选项 1便携式构建从这里开始无需安装 – 只需解压并运行。兼容 Windows、Linux 和 macOS 上的 GGUF (llama.cpp) 模型。下载地址https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/releases选项 2一键安装程序克隆或下载存储库。运行与您的操作系统匹配的脚本start_linux.shstart_windows.bat或start_macos.sh。当系统询问时请选择您的 GPU 供应商。安装完成后浏览至http://localhost:7860。玩得开心稍后要重新启动 Web UI只需运行相同的start_脚本即可。如果需要重新安装请删除installer_files安装期间创建的文件夹然后再次运行该脚本。您可以使用命令行标志例如./start_linux.sh --help或将其添加到user_data/CMD_FLAGS.txt例如–api启用 API 使用。要更新项目请运行update_wizard_linux.shupdate_wizard_windows.bat或update_wizard_macos.sh。设置详细信息和有关手动安装的信息一、使用 Conda 手动安装如果您有使用命令行的经验推荐使用1.安装Condahttps://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html2.在 Linux 或 WSL 上可以使用这两个命令自动安装源curl-sLhttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shMiniconda3.shbashMiniconda3.sh3.创建新的conda环境conda create-ntextgenpython3.11conda activate textgen4.安装Pytorch二、使用步骤1.引入库代码如下示例import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings(ignore)import ssl ssl._create_default_https_contextssl._create_unverified_context2.读入数据代码如下示例datapd.read_csv(https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv)print(data.head())该处使用的url网络请求的数据。总结提示这里对文章进行总结例如以上就是今天要讲的内容本文仅仅简单介绍了pandas的使用而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
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