以下是一个简单的FastAPI应用程序示例，包含你提到的测试端口代码：

首先，确保你已经安装了 FastAPI 和 Uvicorn。如果还没有安装，可以使用 pip 进行安装：

bash
展开代码
pip install fastapi uvicorn requests

我们可以按照你的要求配置 Nginx 将客户端的请求头信息及其他设置信息保持和转发。以下是详细的步骤：

1. 创建 Nginx 配置文件:

   首先需要创建一个 Nginx 配置文件，比如 nginx.conf：

   nginx
   展开代码
   events {}
   
   http {
       upstream backend {
           server 101.136.8.66:7890;
       }
   
       server {
           listen 7860;
   
           location / {
               proxy_pass http://backend;
   
               # 保持客户端的请求头信息
               proxy_set_header Host $host;
               proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
               proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
               proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
   
               # HTTP 版本和连接管理
               proxy_http_version 1.1;
               proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
               proxy_set_header Connection "upgrade";
   
               # 超时设置
               proxy_connect_timeout 300s;
               proxy_read_timeout 300s;
           }
       }
   }
   

模型：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

下载模型，这样下载太慢，换个源头：

bash
展开代码
# Make sure you have git-lfs installed (https://git-lfs.com)
git lfs install

git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

# If you want to clone without large files - just their pointers
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

BFS解题模板（队列版）

python
展开代码
from collections import deque

def bfs(起始点):
    # 初始化队列和访问标记
    queue = deque()
    queue.append(起始点)
    visited = set()
    visited.add(起始点)
    
    while queue:
        # 弹出当前节点
        node = queue.popleft()
        
        # 处理当前节点（例如记录路径、判断条件等）
        处理当前节点
        
        # 遍历相邻节点
        for neighbor in 获取相邻节点(node):
            if neighbor 未越界 and neighbor 未访问:
                queue.append(neighbor)
                visited.add(neighbor)  # 必须在此处标记已访问

作为现代Transformer架构中位置编码的突破性改进，旋转位置编码（Rotary Position Embedding, RoPE）通过复数域旋转算子实现了高效的位置感知计算。本文从张量操作视角深入剖析RoPE的数学本质，并给出其在工业级大语言模型中的完整实现路径。

该文章已加密，点击 阅读全文 并输入密码后方可查看。

DFS解题模板（递归版）

python
展开代码
def dfs(参数):
    # 终止条件（越界、已访问、不符合条件）
    if 终止条件:
        return
    
    # 处理当前节点（标记已访问、记录路径等）
    处理当前节点
    
    # 递归访问相邻节点（四个方向、子节点等）
    for 方向 in 所有可能的方向:
        dfs(新参数)  # 递归
    
    # 回溯（如果需要恢复状态，如全排列问题）
    # 例如：撤销访问标记、弹出当前节点等

API调用

登录这里： https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/endpoint?config=%7B%7D

注册后，创建DeepSeek R1 API接入点：

安装 Docker Compose 可以通过几种方式进行，最常见的是通过下载官方提供的二进制文件或者使用包管理器安装。以下是两种主要的方法：

在 Ubuntu 22.04 上安装 Docker 是一个相对简单的过程。以下是步骤：

1. 更新系统包

首先，确保系统包信息是最新的：

bash
展开代码
sudo apt update
sudo apt upgrade -y

本文作为这篇文章的总结：

https://mp.weixin.qq.com/s/-rXYgsu_1IEpjGvSQArPJQ

https://www.modelscope.cn/models/iic/cv_ddcolor_image-colorization/summary#ddcolor-%E5%9B%BE%E5%83%8F%E4%B8%8A%E8%89%B2%E6%A8%A1%E5%9E%8B

随着深度学习的兴起，自动上色引起了很多关注，目标是在复杂的图像语义（如形状、纹理和上下文）中生成合适的颜色。一些早期方法尝试使用卷积神经网络（CNN）预测每个像素的颜色分布。不幸的是，这些基于CNN的方法由于缺乏对图像语义的全面理解，通常会产生不正确或不饱和的上色结果（图1中的CIC、InstColor和DeOldify）。为了更好地理解语义信息，一些方法借助生成对抗网络（GANs），利用它们丰富的表示作为上色的生成先验。然而，由于GAN先验的表示空间有限，它们无法处理具有复杂结构和语义的图像，导致不合适的上色结果或不愉快的伪影（图1中的Wu等和BigColor）。

基于pix2pix的图像彩色化技术实践与探索

一、项目背景与问题发现

在前期实验中，我尝试使用mmgen库进行通用图像和线稿的处理，但效果不尽如人意。这让我开始怀疑mmgen库在此类任务中的适用性。经过评估后，我决定转向另一个成熟的解决方案。

通用场景上色任务太难，pix2pix效果不佳：

https://www.dong-blog.fun/post/1924

通用场景照片的要求太大了：要场景、要渐变色、要理解场景里的事物，比如你总不能给树叶上一个红色，是需要一定语义理解能力的。

线稿是一种需要块状涂色的任务，相对就简单得多。

https://arxiv.org/abs/1703.10593

图像到图像的转换是一类视觉和图形问题，其目标是通过使用一组对齐的图像对训练集，学习输入图像与输出图像之间的映射关系。然而，对于许多任务来说，成对的训练数据并不可用。我们提出了一种方法，在没有对齐样本的情况下，学习将源域X的图像转换到目标域Y。我们在几个任务上展示了定性结果，包括风格迁移、对象变形、季节转换、照片增强等。如下图：

https://github.com/open-mmlab/mmgeneration/tree/master

想用 pix2pix 做一个图片上色的项目。

论文：https://arxiv.org/abs/1611.07004

pix2pix 的创新点：