llm-Euler的博客

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以下是 llm 相关的文章

2025-07-16
【LLM】OpenRouter调用Anthropic Claude上下文缓存处理背景在使用OpenRouter调用Anthropic Claude大模型时，部分模型支持上下文缓存功能。当缓存命中时，调用成本会显著降低。虽然像DeepSeek这类模型自带上下文缓存机制，但本文主要针对构建Agent场景下，需要多次调用Anthropic Claude时的缓存设置策略。缓存机制的
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- MCP
2025-07-16
【LLM】OpenRouter 指定模型供应商指南在使用 OpenRouter 作为模型供应商时，我们会发现不同供应商提供的同一模型在响应速度、价格和可用性方面存在差异。本文将介绍如何通过指定特定供应商来优化模型使用体验。供应商差异分析以 deepseek/deepseek-r1-0528 模型为例，不同供应商在以下方面存在明显差异：响应速度
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- 大语言模型
2025-07-02
【LLM】如何使用DeepSeek推理模型（deepseek-reasoner）一、模型简介 DeepSeek推理模型（deepseek-reasoner）是DeepSeek推出的一款具备深度推理能力的AI模型。其核心优势在于通过**Chain of Thought（CoT，思维链）**机制，在生成最终答案前先进行逻辑推理过程的详细推导，从而显著提升回答的准确性和可解释性。该模
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- 大语言模型
2025-07-01
【LLM】本地部署Gemma模型（图文）工具简介我们需要使用到两个工具，一个是****Ollama，另一个是open-webui。 Ollama Ollama 是一个开源的大语言平台，基于 Transformers 和 PyTorch 架构，基于问答交互方式，提供大语言模型常用的功能，如代码生成、文本生成、数据分析等。 Ollama 的
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- 大语言模型
2025-05-19
【ASR】构建简洁的音频转写系统：基于火山引擎ASR实现在当今数字化时代，语音识别技术已经成为许多应用不可或缺的一部分。无论是会议记录、语音助手还是内容字幕，将语音转化为文本的能力对提升用户体验和工作效率至关重要。本文将介绍如何构建一个简洁的音频转写系统，专注于文件上传、云存储以及ASR（自动语音识别）的集成，特别是基于火山引擎ASR服务的实现。系统架
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- 人工智能
- 后端技术
2025-05-15
【MCP】FastAPI-MCP:为AI模型赋能的零配置API工具引言在当前AI快速发展的时代，如何让AI模型更便捷地与后端服务交互成为了开发者面临的重要挑战。Model Context Protocol (MCP)作为一个新兴协议，为AI模型提供了调用外部工具的能力，而FastAPI-MCP则是一个革命性的工具，它能够自动将现有的FastAPI应用转换为MCP
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- MCP
- 后端技术