青蛙小白
#Aigc

开始使用Gemini API

Google AI产品Gemini的API有很多免费额度,而且兼容OpenAI API,我也开始使用了它的API了。 免费额度 从免费额度上看Google还算慷慨, gemini-1.5-flash每天1500次请求也足够个人学习使用。 https://ai.google.dev/pricing 模型名称 简介 免费层级限制 gemini-1.5-flash 速度最快的多模态模型,在各种重复性任务中表现出色,有100万的上下文窗口 15RPM, 1 million TPM, 1500RPD gemini-1.5-flash-8b 最小的模型,适用于对智能要求不高的场景,100万上下文窗口 15RPM, 1 million TPM, 1500RPD gemini-1.5-pro 下一代模型,200万上下文窗口,已经生产可用 2RPM, 32000TPM, 50RPD gemini-1.0-pro 第一代模型仅提供文本和图像推理,生产可用 15RPM, 32000TPM, 1500RPD text-embedding-004 文本嵌入模型 1500RPM RPM - requests per minute TPM - tokens per minute RPD requests per day 开通Gemini API Gemini API的开通方式,是在Googlle AI Studio中申请API Key。

#Agent #Aigc

Google Agent白皮书[译文&笔记]

原文: Agents, 作者: Julia Wiesinger, Patrick Marlow and Vladimir Vuskovic https://www.kaggle.com/whitepaper-agents 正是推理(reasoning)、逻辑(logic)以及与生成式AI模型相连接的外部信息访问能力的结合,才催生了智能体的概念。 1.引言 人类擅长复杂的模式识别,但常借助书籍、谷歌搜索或计算器等工具补充知识再做判断。类似地,生成式AI模型也能通过训练使用工具,访问实时信息或提供实际操作建议。例如,模型可利用数据库检索工具访问客户购买历史等信息,生成定制化推荐;或根据用户查询,通过API调用发送邮件或完成金融交易。为此,模型不仅需访问外部工具,还需自主规划和执行任务。推理、逻辑和与生成式AI模型相关的外部信息访问共同构成了智能体的概念,即超越生成式AI模型独立能力的程序。本文将详述这些及相关方面。

#Rook

Rook v1.16的新特性: 存储增强

Rook v1.16发布了,这个版本的主要功能是改善Kubernetes的存储体验,为Ceph存储提供者(Ceph Storage Provider)带来了许多新功能。 Rook v1.16 存储增强 对象存储扩展:增加了更多配置选项和灵活性,支持多个对象存储实例使用相同存储池。 支持不同端口和域的托管与网关配置。 支持 S3、Swift 和/或 Admin-Ops 协议。 支持配置每个 RGW 实例的资源和限制。 S3桶策略:可为S3桶指定策略,使用JSON格式,并支持Ceph RGW的所有桶策略。

#Python

从源码构建、编译和安装Python 3.13

构建需求 构建CPython所需的功能和最低版本要求如下: C11编译器。不需要支持C11的可选功能。 OpenSSL 的最低版本为1.1.1,推荐最低版本为3.0.9,用于ssl和hashlib扩展模块。 SQLite的最低版本为3.15.2,用于 sqlite3 扩展模块。 Tcl/Tk的最低版本为8.5.12,用于 tkinter 模块。 重新生成configure脚本需要Autoconf 2.71和aclocal 1.16.5。 准备工作 安装依赖和构建工具 Ubuntu, Debian sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev liblzma-dev tk-dev Redhat, CentOS sudo dnf -y update sudo dnf -y groupinstall "Development Tools" sudo dnf -y install wget gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel xz-devel tk-devel CentOS 7 curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo https://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo sed -i -e '/mirrors.cloud.aliyuncs.com/d' -e '/mirrors.aliyuncs.com/d' /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo yum clean all yum makecache yum install centos-release-scl-rh sed -i 's#mirrorlist=http://mirrorlist.centos.org?arch=$basearch&release=7&repo=sclo-rh#\#mirrorlist=mirrorlist=http://mirrorlist.centos.org?arch=$basearch&release=7&repo=sclo-rh#g' /etc/yum.repos.d/CentOS-SCLo-scl-rh.repo sed -i 's#\#baseurl=http://mirror.centos.org/centos/7/sclo/$basearch/rh/#baseurl=https://mirrors.aliyun.com/centos/7/sclo/$basearch/rh/#g' /etc/yum.repos.d/CentOS-SCLo-scl-rh.repo yum clean all yum makecache yum install devtoolset-11-gcc devtoolset-11-gcc-c++ devtoolset-11-binutils scl enable devtoolset-11 bash 编译安装新版openssl,要求3.0.9版本以上。

#Postgresql

PostgreSQL的增量备份和时间点还原(PITR)

备份PostgreSQL有三种不同的方法: SQL Dump 文件系统级备份 - (限制:数据库服务器必须关闭才能获得可用的备份) 持续归档和时间点还原(PITR) 在任何时候,PostgreSQL都会在集群数据目录的pg_wal/子目录中维护一个写前日志(WAL)。该日志记录了对数据库数据文件所做的每个更改。这个日志主要用于崩溃安全:如果系统崩溃,可以通过“重放”自上次检查点以来的日志条目,将数据库恢复到一致性状态。WAL日志的存在使得使用第三种备份策略成为可能:我们可以将文件系统级备份与WAL文件的备份相结合。如果需要恢复,只需恢复文件系统备份,再重放备份的WAL文件,将系统恢复到当前状态。这种方法比前两种方法更复杂,但它有一些显著的优势:

#AI Agent

理解智能体(AI Agent)

智能体(AI Agent)不仅仅是一个简单的程序,它能够通过与环境的互动,完成复杂的任务。而其中,大型语言模型(LLM)在智能体中的应用,十分重要。 什么是智能体? 智能体/Agent/代理 简单来说,智能体可以看作是一个能够理解命令、执行任务并与环境互动的“代理”。它不仅能够接受指令,还能根据自身的目标和环境情况,决定采取什么行动。