所有37个事件的详细Pydantic事件定义，均可在此处找到：这个事件结构确实非常出色。构建一个简洁的Python命令行客户端仅需大约75行代码，其中还包括了所有的导入和asyncio的标准模板代码！音频数据以Base64编码形式，通过input_audio_buffer.append和audio.delta事件进行发送与接收。当前，API支持未压缩的16位、24kHz音频，...
# Create tasks for moderation and chat response input_moderation_task = asyncio.create_task(check_moderation_flag(user_request)) chat_task = asyncio.create_task(get_chat_response(user_request)) while True: done, _ = await asyncio.wait( [input_moderation_task, chat_task], return_when=asyncio...
这个事件结构非常不错。一个最简的Python命令行客户端大约只有75行代码,包括所有的导入和asyncio的样板代码! 图片来源:X 音频作为Base64编码的片段通过input_audio_buffer.append和audio.delta事件发送和接收。 目前,API支持未压缩的16位、24kHz音频和压缩的G.711音频。G.711仅在电话通信场景中使用;与其他更现代的编...
logging.info("No current weather data or user alert criteria set.")await asyncio.sleep(10) 实时发送和接收警报 了解一下后端和前端之间的整体通信流程。 通过使用Streamlit构建的简单聊天界面(请参阅frontend.py文件),用户可以使用自然语言输入天气警报标准并提交。 复制 alert_criteria = st.text_input("Set ...
GPT-4 相对于 Co-pilot 又更进了一步,例如当代码出现 bug 时,它可以直接告诉你,“是因为你忘记使用 Jupyter 中的 nest-asyncio 库了”。 我个人最喜欢的 GPT-4 应用是把代码总结成为一首诗,用一个相当有趣的方式告诉你某段代码试图要实现的功能是什么。
除了文本生成,AsyncOpenAI还提供了其他的异步调用函数,比如`chat_with_model()`用于与chat-based模型进行交互,以及`classify_text()`用于文本分类等。 注意:在使用AsyncOpenAI时,要确保你的代码是在asyncio上下文中执行的,这可能需要使用`asyncio.run()`或类似的方法来运行你的异步代码。©...
我们使用redis-py库在运行Asyncio的Python服务器与Redis进行交互。该库在服务器和集群之间维护一个共享的...
You need to call NestAsyncIO. 您需要调用 NestAsyncIO。 apply. 申请。 The model knows all of this, correctly instantiates all of these pieces into the bot. 该模型知道所有这些,正确地将所有这些部分实例化到机器人中。 It even helpfully tells you, oh, you're running in Jupyter. 它甚至会很有帮...
代码如下,代码不是很精细,个别小细节需要改下,但是整体不影响使用和借鉴: importtimeimportjsonimportasynciofromtypingimportList,OptionalimportuvicornfromopenaiimportOpenAIfromfastapiimportFastAPIfrompydanticimportBaseModelfromstarlette.responsesimportStreamingResponse ...
当使用 Asyncio 时,redis-py 的请求和响应表现为两个队列:调用者将请求推送到传入队列,然后从传出队列弹出响应,然后将连接返回到池中。 如果被推送到传入队列后请求被取消,但在响应从传出队列弹出之前可以看到一个 Bug:连接因此损坏,并且为无关请求退出队列的下一个响应可以接收到留在连接中的数据。