Python中builtins库的range函数的用法

Python中builtins库的range函数的用法

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在Python中， range()函数是内置函数，它用于生成一个整数序列。 range()函数可以接受一至三个参数，它们分别是：

  • start：序列的开始值，如果不提供，那么默认从0开始。
  • stop：序列的结束值，这个数字不在生成的序列中，也就是说range()会生成到这个值前一个数字的序列。这是唯一必须提供的参数。
  • step：序列中每个数字之间的差值，如果不提供，那么默认差值为1。

以下是几个例子：

# 只提供结束值的例子  
print(list(range(5)))  # 输出: [0, 1, 2, 3, 4]  
  
# 提供开始值和结束值的例子  
print(list(range(2, 5)))  # 输出: [2, 3, 4]  
  
# 提供所有三个参数的例子  
print(list(range(2, 10, 2)))  # 输出: [2, 4, 6, 8]

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注意，range()函数生成的是一个“惰性序列”，意思是这个序列并不会一次性生成所有的数字，而是每次需要下一个数字的时候才会生成。这使得它在处理大范围的数字序列时更加高效，因为它不需要一次性在内存中保存所有的数字。

《AUTOSAR谱系分解(ETAS工具链)》之总目录

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Chatbox和Open WebUI 等无法获取到 Ollama里的模型，主要是由以下原因导致：

  1. Ollama 服务未正确暴露给 Docker 容器或客户端
  2. 模型未正确下载或名称不匹配
  3. 网络配置或权限问题

排查以上问题的思路首先排查ollama服务是否启动，然后再看端口号

使用命令：ollama serve 来启动服务

（1）如果ollama服务没启动

（2）如果ollama服务启动了

    第2种情况是我把服务端口把默认的11434端口改了

    这个时候排查问题是用curl http://localhost:自定义的端口号或curl http://127.0.0.1:自定义的端口号，在你的宿主机上（就是安装了ollama的那个系统里打开cmd命令行，去执行）执行后如果没有返回Ollama is running  那就代表端口没有匹配

    其他问题：先安装了ollama，然后从docker安装了Open WebUI。启动Open WebUI后，找不到ollama中已经下好的模型。

    解决方案：换一个启动命令，其实就是docker容器可能无法直接访问宿主机的服务导致

    docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 --name open-webui --restart always open-webui:latest
    然后就可以打开open-webui：http://127.0.0.1:8080

    问题2   如果 ollama 的部署是利用open webui 的docker-compose进行，ollama 的API service 在docker container 外就没法访问。例如用 anythingLLM 搭建私有知识库当选择 ollama 作为 LLM 时，API 没法调用。

    原因分析
    在 docker 中利用open-webui 部署 ollama 的模式下，open webui可以访问ollama，但是
     docker container 中的 ollama service 本身没有暴露到 docker container 外部，需要设置ollama 端口；

    具体做法

    • 修改 open webui 下，修改 docker-compose.yaml, 加入ollama ports 相关的设置（黄色文字部分）：

    • 重新执行 docker-compose 命令，进入open-webui 目录，执行如下的命令
      docker-compose.exe -f .\docker-compose.yaml up -d

    • 在浏览器输入 http://localhost:11434/,如果显示 Ollama is running,表示 ollama API service 可以在 docker container 外部访问了

    下面是在windows中的默认安装过程 有需要的直接参照执行就可以了

    在Windows系统中，使用Ollama下载模型后，可以通过以下方法确保关闭命令行窗口后仍能启动模型：

    1. 使用 ollama serve 启动Ollama服务

    运行以下命令启动Ollama服务：

    bash复制

    ollama serve class="hljs-button signin active" data-title="登录复制" data-report-click="{"spm":"1001.2101.3001.4334"}" onclick="hljs.signin(event)">

    这会将Ollama作为后台服务运行，即使关闭命令行窗口，服务也会继续运行。

    2. 通过WebUI或API访问模型

    如果启动了 ollama serve，可以通过Ollama的WebUI或API与模型交互，而无需直接在命令行中运行模型。

    3. 查看和管理模型

    • 查看已下载的模型：

      bash复制

      ollama list class="hljs-button signin active" data-title="登录复制" data-report-click="{"spm":"1001.2101.3001.4334"}" onclick="hljs.signin(event)">

  1. 查看正在运行的模型：

    bash复制

    ollama ps class="hljs-button signin active" data-title="登录复制" data-report-click="{"spm":"1001.2101.3001.4334"}" onclick="hljs.signin(event)">

  2. 停止正在运行的模型：

    bash复制

    ollama stop <model-name> class="hljs-button signin active" data-title="登录复制" data-report-click="{"spm":"1001.2101.3001.4334"}" onclick="hljs.signin(event)">

  3. 重新运行模型：

    bash复制

    ollama run <model-name> class="hljs-button signin active" data-title="登录复制" data-report-click="{"spm":"1001.2101.3001.4334"}" onclick="hljs.signin(event)">

    4. 如果需要重新启动某个模型，可以直接使用 ollama run 命令。

    4. 配置Ollama环境变量

    如果需要修改Ollama的默认设置（如模型存储路径或监听地址），可以通过配置环境变量来实现。

    5. 使用任务管理器结束Ollama进程

    如果需要完全关闭Ollama服务，可以通过任务管理器结束相关进程：

    1. 打开任务管理器。

    2. 找到名为“ollama.exe”或“Ollama app.exe”的进程。

    3. 选中并点击“结束任务”。

    通过以上方法，即使关闭了命令行窗口，也可以随时重新启动并使用Ollama中的模型。

    6. 接下来就是前面所说的各种问题和各种解决的尝试

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    注：本文转载自blog.csdn.net的PlutoZuo的文章"https://blog.csdn.net/PlutoZuo/article/details/132848912"。版权归原作者所有，此博客不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如有侵权，请联系我们删除。
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