Ao usar saídas estruturadas definidas parallel_tool_calls como false. Python (Microsoft Entra ID) Python (auth baseado em chaves) REST Python Copiar from enum import Enum from typing import Union from pydanti
As listas em Python são tipos de dados de matriz mutável dinâmica usados para armazenar itens ordenados. A divisão de listas é uma tarefa comum em Python, essencial para manipular e analisar dados com eficiência. Você pode aprender mais sobre análise de dados fazendo o cursoAnalis...
numpy: Biblioteca Python que fornece ferramentas para realizar operações matemáticas em arrays pandas: biblioteca Python para análise, exploração e manipulação de dados tdqm: módulo Python para mostrar um medidor de progresso para loops ...
Python É necessário ler os delimitadoresvar-intvocê mesmo ou usar os métodos internos_VarintBytes(size)e_DecodeVarint32(buffer, position). Estes retornam a posição no buffer logo após os bytes de tamanho. O lado de leitura constrói um novo buffer que está lim...
Você pode usar variáveis de ambiente para testes fora do seu ambiente de produção. Se você ainda não fez isso antes, nossos guias de Início Rápido do Python o orienta por essa configuração. Chave de API...
Não é possível usar o operadorknnBetaobsoleto para fazer query nos campos indexados usando a definição de índice do tipovectorSearch. Considerações Em uma definição de índice do tipovectorSearch, você pode indexar arrays com apenas um único elemento. Você não pode index...
Usamos várias categorias para obter pontuações em uma única solicitação. String blocklistNames Opcional Nome da lista de blocos de texto. Só há suporte para os seguintes caracteres: 0-9 A-Z a-z - . _ ~. Você pode anexar vários nomes de lista aqui. Array ...
A capacidade de os threads realizarem isso com conversas maiores é aprimorada ao usar os modelos mais recentes, que têm comprimentos de contexto maiores e suporte para os recursos mais recentes. Em seguida, crie a primeira pergunta do usuário a ser adicionada ao thread. Python Copiar ...
Python Copiar import mlflow.sklearn import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from mlflow.models.signature import infer_signature with mlflow.start_run() as run: lr = LogisticRegression() X = np.array([-2, -1, 0, 1, 2, 1]).reshape(-1, 1) y = np....
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