mcp可不可以客户端不用大模型，调用大模型放在mcp server上呢
可以，但这种架构完全违背了 MCP 的设计初衷，会产生很多问题。 不过，技术上确实可以实现。 让我先解释如何实现，然后再详细说明为什么这不是一个好主意。 如何实现（反模式） MCP Server 端（包含大模型调用） …
mcp server 还需要自己调用大模型吗
不需要，而且通常不应该由 MCP Server 自己调用大模型。 这是一个非常重要的概念区分。让我来解释一下 MCP 的架构和分工： MCP 的核心分工 MCP Server 的角色（你写的这个程序） 数据提供者: 提供结构化的数据、…
golang 如何写一个mcp server
如何使用 Go (Golang) 编写一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器。 MCP 是一种允许工具（如 Claude AI）与外部数据源、应用程序或服务安全交互的协议。编写一个 MCP Server 就是创建一个遵循该协议的进程，通…
PyTorch Windows 安装教程：两行代码搞定 PyTorch 安装
打开 pytorch.org 官网，可以选择安装器，Python版本，CUDA 版本。 例如 Windows Pip Python3.6 CUDA 9.0 的安装命令为： pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.…
使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型
使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型 作者|ARAVIND PAI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 学习如何使用PyTorch执行文本分类 理解解决文本分类时所涉及的要点 学习使用包填充(Pack Padding)特性 介绍 我总是…
PyTorch Linux 安装教程
打开 pytorch.org 官网，可以选择安装器，Python版本，CUDA 版本。 例如 Linux Pip Python3.6 CUDA 9.0 的安装命令为： pip3 install torch torchvision
transformers 示例教程
在本节中，将结合一些示例。所有这些示例都适用于多种模型，并利用 了不同模型之间非常相似的API。 重要 ：要运行示例的最新版本，你必须从源代码安装并为示例安装一些特定要求。在新的虚拟环境中执行以下步骤： gi…
transformers 模型上传和共享
模型上传和共享 从v2.2.2开始，你现在可以使用库中内置的CLI上传和与社区共享你的微调模型。 首先，在以下网址上创建一个帐户。 https://huggingface.co/join 然后： transformers-cli login # 使用与huggingface.…
transformers Jupyter Notebooks
Jupyter Notebooks 我们包括三个Jupyter Notebooks，可以用来检查Pythorch模型的预测是否与原始TensorFlow模型的预测相同。 第一个Notebooks(Comparing-TF-and-PT-models.ipynb:https://github.com/huggingface/tra…
transformers 预训练模型
这里的预训练模型是当前提供的预训练模型的完整列表，以及每个模型的简短介绍。 有关包含社区上传模型的列表，请参阅https://huggingface.co/models 体系架构 名称 模型的细节 BERT bert-base-uncased 12个层…
transformers 使用教程
此页显示使用库时最常见的用例。可用的模型允许许多不同的配置，并且在用例中具有很强的通用性。这里介绍了最简单的方法，展示了诸如问答、序列分类、命名实体识别等任务的用法。 这些示例利用Auto Model，这些类将…
transformers 安装
安装 此仓库已在Python 3.5 +，PyTorch 1.0.0+和TensorFlow 2.0.0-rc1上进行了测试 你应该安装虚拟环境中的transformers。如果你不熟悉Python虚拟环境，请查看用户指南。 使用你要使用的Python版本创建一个虚拟环境…
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