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V2EX 第 243783 号会员,加入于 2017-07-22 13:30:26 +08:00
大陆的 Azure openai 终于被彻底封了?
  •  1   
    OpenAI  •  bantianys  •  48 天前  •  最后回复来自 FrankYi
    45
    langflow 中的模型无法工作(key 正常)
    OpenAI  •  bantianys  •  75 天前  •  最后回复来自 bantianys
    4
    Upstream 配的 Server 多了吞吐量反而下降严重
    NGINX  •  bantianys  •  2021-04-13 10:05:32 AM  •  最后回复来自 rahuahua
    10
    headless chrome driver 无法操作 https 页面
    Python  •  bantianys  •  2019-04-21 23:30:06 PM  •  最后回复来自 bantianys
    1
    bantianys 最近回复了
    75 天前
    回复了 bantianys 创建的主题 OpenAI langflow 中的模型无法工作(key 正常)
    另外再补充一个。auzure openai 组件的配置不能使用全局变量,我前面调通的例子把参数改成全局变量就失败了。只能配置成明文。

    官方 issue 清单似乎也有人遇到这样的问题。
    https://github.com/langflow-ai/langflow/issues/3876
    75 天前
    回复了 bantianys 创建的主题 OpenAI langflow 中的模型无法工作(key 正常)
    发现可能的原因了。
    https://github.com/langflow-ai/langflow/issues/3860
    https://stackoverflow.com/questions/76475419/how-can-i-select-the-proper-openai-api-version

    我在 flow 的模型节点的 api 版本选择的是我在 azure 部署的版本( 2024.05.13 ),但似乎这个版本 api 和之前 2023 的有些差异,正如爆栈上提到的“”The API Version property depends on the method you are calling in the API: all methods are not supported in all API versions.“

    目前 langflow 的这个 auzure openai 组件还不能使用 2024.05.13 的版本,选择 2023.05.15 则一切正常。
    75 天前
    回复了 bantianys 创建的主题 OpenAI langflow 中的模型无法工作(key 正常)
    APIConnectionError: Connection error.
    [09/28/24 20:02:37] ERROR 2024-09-28 20:02:37 - ERROR - main - unhandled error: 'NoneType' object is main.py:170
    not subscriptable

    表象是 api 连接错误,但后面的错误似乎是某些参数没有正确读到。
    307 天前
    回复了 2067 创建的主题 云计算 大家的 oracle 免费主机还好吗
    部署了个 navidrome 听音乐,一直都正常。
    2023-05-12 14:29:17 +08:00
    回复了 s82kd92l 创建的主题 Linux Linux 有没有常用的执行队列和条件执行的工具呢?
    用的 airflow ,下面的代码是 chatgpt 鲁的一个简单 demo ,可以参考下。

    from airflow import DAG
    from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
    from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
    from datetime import datetime, timedelta


    def task_a():
    # 在此处编写任务 A 的代码
    return True # 假设任务 A 成功执行


    def task_b():
    # 在此处编写任务 B 的代码
    return True


    def task_c():
    # 在此处编写任务 C 的代码
    return True


    default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    }

    dag = DAG('task_flow', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1), max_active_runs=1)

    task_a = PythonOperator(
    task_id='task_a',
    python_callable=task_a,
    dag=dag,
    )

    task_b = PythonOperator(
    task_id='task_b',
    python_callable=task_b,
    dag=dag,
    )

    task_c = PythonOperator(
    task_id='task_c',
    python_callable=task_c,
    dag=dag,
    )

    task_a >> [task_b, task_c]



    部署和执行 Airflow DAG 的步骤如下:
    安装 Airflow:请参考官方文档安装 Airflow 。
    创建 DAG 文件:将代码保存为一个.py 文件,然后将文件放在您的 DAG 目录中(默认为~/airflow/dags/)。
    启动 Airflow 服务:运行以下命令以启动 Airflow 服务:
    BASH
    复制
    airflow webserver -p 8080
    airflow scheduler
    第一个命令启动 Web 服务器,第二个命令启动调度器。您可以将这些命令放在后台运行,这样它们就会一直运行。
    运行 DAG:通过 Airflow 的 Web 界面,您可以手动运行 DAG 。在 Web 界面中,DAG 任务列表中应该会显示您的任务流程。在任务列表中,单击"Trigger Dag"按钮以手动运行 DAG 。
    查看日志:Airflow 会自动记录每个任务的日志。您可以通过 Web 界面查看任务的日志,以了解任务的详细信息。
    希望这些步骤可以帮助您部署和执行 Airflow DAG 。如果您有任何其他问题,请随时问我。
    2023-04-10 12:07:13 +08:00
    回复了 Comyn 创建的主题 程序员 国内加班文化是如何形成的以及最终的受益者到底是谁
    one party to rule them all.
    所以谁受益很明显。
    2023-04-09 11:37:02 +08:00
    回复了 Andor_Chen 创建的主题 推广 送几本“通透”的《流畅的 Python (第 2 版)》
    分母+1
    祝楼主的书大卖!!!
    2023-03-11 15:02:45 +08:00
    回复了 JustW 创建的主题 分享发现 微软 New Bing 秒过,无需等待⌛️
    已经试了,的确可用。之前都是美区的 IP ,一直都是在 waiting list 。
    不知道这里的并发指的是什么,会话数?连接数? TPS ? QPS ?
    2022-12-16 19:55:50 +08:00
    回复了 kyrre 创建的主题 程序员 白嫖的 XShell 被公司禁掉,大家有啥推荐的没?
    windterm
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