PyLadies 项目技术文档
1. 安装指南
Linux, macOS
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确认已安装 Python 3.10,使用命令
python --version检查。如果未安装,可以从 Python 官网 下载。$ python --version Python 3.10 -
(可选)了解 Python 版本的安装路径
which python:$ which python /usr/local/bin/python可能显示不同的目录,这无关紧要。
-
创建一个开发目录
mkdir pyladies-dev:$ mkdir pyladies-dev -
进入目录
cd pyladies-dev:$ cd pyladies-dev
Windows
流程类似,但命令略有不同。参考:基本 Powershell 命令表。
2. 项目的使用说明
创建并激活虚拟环境
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在
pyladies-dev目录下,安装virtualenv包:$ pip install virtualenv -
创建名为
pyladyenv的虚拟环境:$ virtualenv pyladyenv -
激活虚拟环境:
$ source pyladyenv/bin/activate (pyladyenv) $激活后,您应该在命令提示符上方看到
(pyladyenv)。
Fork 和克隆 PyLadies 仓库
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在 GitHub 上,将 PyLadies 仓库 Fork 到您的 GitHub 账户
<YOUR_GITHUB_USER_NAME>,点击屏幕右上方的绿色 Fork 按钮。 -
在
pyladies-dev目录下,使用git clone克隆您的 Fork 到本地机器:(pyladyenv) $ git clone https://github.com/<YOUR_GITHUB_USER_NAME>/pyladies.git Cloning into 'pyladies'...
在本地运行网站
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切换到 PyLadies 仓库的根目录(虚拟环境应该仍被激活):
(pyladyenv) $ cd pyladies -
使用
pip安装依赖:(pyladyenv) $ pip install -r requirements.txt -
切换到
pyladies/www目录。 -
使用 mynt 生成并服务本地网站:
(pyladyenv) $ mynt gen -f _site && mynt serve _site -
复制 mynt 完成构建网站后提供的 IP 地址。它会显示类似于
>> Serving at 127.0.0.1:8080。然后将 IP 地址粘贴到浏览器地址栏并加载以查看网站。
3. 项目 API 使用文档
项目 API 使用文档的具体内容未在提供的 README 中提及,通常这类文档会详细描述如何通过 API 与项目交互,包括可用的端点、请求和响应格式等。如果项目包含 API,建议参考项目的官方文档或源代码中的注释来撰写。
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在上述“安装指南”部分详细说明,主要包括以下步骤:
- 在合适的开发环境中安装 Python 3.10。
- 创建并激活虚拟环境。
- Fork 并克隆 PyLadies 仓库。
- 安装项目依赖。
- 在本地运行网站以进行开发和测试。
以上步骤为用户提供了详细的指南,以便在本地环境中安装和运行 PyLadies 项目。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00