


Erstellen eines benutzerdefinierten PC-Handbuchs mit dem Lyzr SDK
In der heutigen technikaffinen Welt kann ein maßgefertigter PC, der auf Ihre spezifischen Bedürfnisse und Ihr Budget zugeschnitten ist, den entscheidenden Unterschied machen. Egal, ob Sie ein Gamer, ein Profi oder jemand sind, der einfach nur ein leistungsstarkes Gerät haben möchte, der Bau eines PCs kann sowohl ein lohnendes als auch kostengünstiges Unterfangen sein. Mit Fortschritten in der KI und der Verarbeitung natürlicher Sprache machen Tools wie Lyzr Automata und OpenAIs GPT-4 Turbo diesen Prozess noch zugänglicher. Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie mit diesen leistungsstarken Tools Ihren individuellen PC erstellen können.
Warum Lyzr SDKs verwenden?
Mit Lyzr SDKs ist das Erstellen Ihrer eigenen GenAI-Anwendung ein Kinderspiel und erfordert nur wenige Codezeilen, um schnell einsatzbereit zu sein.
Schauen Sie sich die Lyzr SDKs an
Lasst uns beginnen!
Einrichten der Umgebung
Zuerst richten wir unsere Umgebung mit Streamlit und dem Lyzr Automata SDK ein. Streamlit ist ein Framework zum Erstellen interaktiver Webanwendungen in Python, und Lyzr Automata bietet Tools zur Nutzung von KI-Modellen.
import streamlit as st from lyzr_automata.ai_models.openai import OpenAIModel from lyzr_automata import Agent, Task from lyzr_automata.pipelines.linear_sync_pipeline import LinearSyncPipeline from PIL import Image from lyzr_automata.tasks.task_literals import InputType, OutputType import os
Festlegen des OpenAI-API-Schlüssels
Wir müssen den OpenAI-API-Schlüssel festlegen, um das GPT-4-Turbo-Modell zu authentifizieren und darauf zuzugreifen.
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = st.secrets["apikey"]
App-Titel und Einführung
Wir legen den Titel fest und bieten eine kurze Einführung, um Benutzern die Verwendung der App zu erklären.
st.title("Custom PC Build Guide") st.markdown("Welcome to the Custom PC Build Guide! Tell us your budget and what you need, and we'll help you build the perfect PC, tailored just for you.") st.markdown(" 1) Determine Your Budget.") st.markdown(" 2) Mention your needs (Primary Use,Preferred Brands if any and etc).") st.markdown(" 3) Provide additional information if any like Such as RGB lighting, quiet operation, overclocking capabilities, etc.") input = st.text_input(" Please enter the above details:", placeholder="Type here")
Einrichten des OpenAI-Modells
Wir initialisieren das OpenAI-Modell mit spezifischen Parametern zum Generieren der PC-Bauanleitung.
open_ai_text_completion_model = OpenAIModel( api_key=st.secrets["apikey"], parameters={ "model": "gpt-4-turbo-preview", "temperature": 0.2, "max_tokens": 1500, }, )
Definieren der Generierungsfunktion
Diese Funktion verwendet das Lyzr Automata SDK, um einen Agenten zu erstellen, der Benutzer durch den PC-Erstellungsprozess führt.
def generation(input): generator_agent = Agent( role="Expert PC BUILDER and CUSTOMIZATION CONSULTANT", prompt_persona="Your task is to GUIDE users through the process of building their own CUSTOMIZED PC, tailored to their budget and specific needs, including primary use, preferred brands, and additional requirements such as RGB lighting, quiet operation, overclocking capabilities, etc.") prompt = """ [Prompts here] """ generator_agent_task = Task( name="Generation", model=open_ai_text_completion_model, agent=generator_agent, instructions=prompt, default_input=input, output_type=OutputType.TEXT, input_type=InputType.TEXT, ).execute() return generator_agent_task
Schaltfläche zum Generieren des Leitfadens
Wir fügen eine Schaltfläche hinzu, die beim Klicken die Generierung der PC-Bauanleitung auslöst.
if st.button("Guide!"): solution = generation(input) st.markdown(solution)
Der Bau eines benutzerdefinierten PCs kann zunächst entmutigend wirken, aber mit der richtigen Anleitung und den richtigen Werkzeugen wird es zu einer überschaubaren und sogar unterhaltsamen Aufgabe. Durch die Nutzung der Funktionen von Lyzr Automata und GPT-4 Turbo von OpenAI können Sie fachmännische Beratung erhalten, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse und Ihr Budget zugeschnitten ist. Diese App hilft Ihnen nicht nur bei der Auswahl der richtigen Komponenten, sondern bietet auch klare Schritt-für-Schritt-Anleitungen für den Zusammenbau Ihres PCs.
Mit der Kraft der KI können Sie sicherstellen, dass Ihr individueller PC-Build Ihren Leistungsanforderungen, ästhetischen Vorlieben und Budgetbeschränkungen entspricht. Egal, ob Sie ein Gamer, ein Profi oder einfach ein Technikbegeisterter sind, dieser Leitfaden zielt darauf ab, den Prozess zu vereinfachen und Ihren individuellen PC-Bau so reibungslos wie möglich zu gestalten.
App-Link: https://custompc-lyzr.streamlit.app/
Quellcode: https://github.com/isakshay007/Custom_PC
Der Custom PC Guide wird vom Lyzr Automata Agent unterstützt und nutzt die Funktionen von OpenAIs GPT-4 Turbo. Bei Fragen oder Problemen wenden Sie sich bitte an Lyzr. Über die folgenden Links können Sie mehr über Lyzr und seine Angebote erfahren:
Website: Lyzr.ai
Demo buchen: Demo buchen
Discord: Treten Sie unserer Discord-Community bei
Slack: Treten Sie unserem Slack-Kanal bei
Zögern Sie nicht, die App zu erkunden, Ihre Daten einzugeben und mit dem Bau des PCs Ihrer Träume zu beginnen. Viel Spaß beim Bauen!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen eines benutzerdefinierten PC-Handbuchs mit dem Lyzr SDK. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
