检查是否已安装模块并提供安装提示。 参数: module_name (str): 模块名称 install_instructions (str): 如果未安装模块时，显示的安装指引

从 YAML 配置文件中加载指定脚本的默认配置。 参数: config_file (str): 配置文件的路径，默认为 'config.yaml' script_name (str): 当前脚本的名称，用于区分配置项 返回:

添加一条消息到会话中。 参数: role (str): 消息角色，通常为 'user' 或 'assistant' content (str): 消息内容

调试版本的 func_metadata 实现，会用到一些 from_function 中的逻辑，比如：func.__name__，func.__doc__ ...

读取字幕文件内容，并根据参数决定是否包含时间信息。 参数: file_path (str): 字幕文件的路径 timestamped (bool): 如果为 True，返回包含时间戳的字幕文本，默认为 False 返回:

初始化对话会话。 参数: messages: 已加载的对话历史，默认为空列表 no_stream (bool): 是否禁用流式输出 history_path (str): 对话历史文件的路径

添加用户消息，同时检查是否存在连续用户输入， 如果检测到连续的用户输入，则输出中文警告并自动调整对话流程，确保消息角色交替以避免可能的报错： jinja2.exceptions.TemplateError: Conversation roles mu

检查 AutoAWQ 的安装情况。

检查 AutoGPTQ 的安装情况，并提供 CUDA 支持建议。

检查 Llama-cpp-python 的安装情况。

检查 PyTorch 和 Transformers 的安装情况。

格式化时间戳，去掉小数点后部分。 参数: timestamp (datetime.timedelta): Whisper 模型生成的时间戳 返回: str: 去掉小数点后部分的时间戳，格式为 'HH:MM:SS'

打印JSON数据

处理流式输出，将生成的内容逐步打印出来，并收集完整的回复。 参数: output: 生成器对象，来自 create_chat_completion 的流式输出。 返回: response: 完整的回

配置日志输出和警告过滤。 参数: verbose (bool): 是否启用详细日志

根据模型路径和类型创建适当的 ChatSession 实例。 参数: model_name_or_path (str): 模型的名称或本地路径 max_length (int): 生成文本的最大长度 no_stream (bool)

深入分析 Pydantic Union 类型选择行为 解释为什么 role='assistant' 时返回 UserMessage 而不是 AssistantMessage

调试版本的 message_validator 演示 展示 FastMCP 中字典如何转换为 Message 对象

模拟 Prompt.render() 中的消息转换过程 展示用户函数返回值如何被处理成标准 MCP 消息

训练完成后生成图像的函数

使用 DiffusionPipeline 生成图像，保存到指定文件夹并返回生成的图像列表。 参数: pipeline (DiffusionPipeline): 已加载并配置好的 Pipeline prompts (list): 文本提示列表

从配置文件中获取 API 密钥。如果配置中没有 API 密钥，则提示用户输入并保存到配置文件中。 验证密钥是否有效，如果无效则提示重新输入。 返回: str: 验证后的 API 密钥

根据文件扩展名判断文件类型。 参数: file_path (str): 文件的路径 返回: str: 文件类型，返回 'video', 'audio', 'subtitle' 或 'unknown'

这是一个抽象方法，需要在子类中实现。 参数: user_input (str): 用户输入的文本

处理用户输入，包括捕获 EOF 输入和退出命令。 返回: str: 用户输入的文本 bool: 是否应该终止会话

加载 YAML 配置文件。 参数: config_file (str): 配置文件路径 返回: dict: 配置字典

加载对话历史记录。 参数: history_path (str): 对话历史文件的路径 返回: list: 已加载的对话历史，默认为空列表

加载验证提示文本。 参数: validation_prompt_path (str): 验证提示文件的路径，每一行对应一个 prompt，参考示例文件 返回: list: prompt 列表

解析命令行参数，用于训练和生成流程。 默认值取自 config.yaml 的 'train' 和 'generate' 配置。所有参数均为可选项。

加载完整的 Stable Diffusion 模型，包括 LoRA 层。 参数: lora_config (LoraConfig): LoRA 的配置对象 pretrained_model_name_or_path (str): Hugging F

为 UNet 和文本编码器的可训练参数分别设置优化器，并指定不同的学习率。 参数: unet (UNet2DConditionModel): Hugging Face 的 UNet 模型 text_encoder (CLIPTextModel):

根据文件类型处理文件并生成摘要。处理包括视频文件转换为音频、音频转录为字幕等。 参数: file_path (str): 要处理的文件路径 client (OpenAI): OpenAI 客户端实例 output_dir (str

将配置保存到 YAML 文件中。如果文件已存在，则更新其中的内容。 参数: config (dict): 要保存的配置 config_file (str): 配置文件的路径，默认为 'config.yaml' script_

保存对话历史到文件。

根据传入的模型路径来判断需要检查哪些依赖。 例如: GGUF: 只需要 llama-cpp-python GPTQ: 需要 auto_gptq AWQ: 需要 autoawq

模拟 render() 方法中的转换逻辑 按照 FastMCP 的实际处理顺序进行转换

启动对话会话，处理输入和响应，直到用户退出。

注意，我们没有对字幕文件做更多的处理，没有滑动窗口，没有文本清理，没有语义分割。 只是使用 Prompt 指导模型生成摘要。即（美名其曰）：In-context Learning. 参数: text (str): 要生成摘要的字幕或文本内容

测试各种类型的函数

测试各种类型的 message_validator 行为

使用 Whisper 模型转录音频，并保存为字幕文件（SRT 格式）。 参数: audio_path (str): 音频文件的路径 subtitle_path (str): 要保存的字幕文件的路径 decode_options (d

使用 ffmpeg 将视频文件转换为音频文件（WAV 格式）。 参数: video_path (str): 视频文件的路径 audio_path (str): 保存音频文件的路径。如果未指定，将使用视频文件名并保存为同名的 WAV 文件

初始化 Llama 对话会话。 参数: llm: Llama 模型实例 max_length (int): 生成文本的最大长度 no_stream (bool): 是否禁用流式输出

初始化 Transformers 对话会话。 参数: model: Transformers 模型实例 tokenizer: 模型的分词器 max_length (int): 生成文本的最大长

初始化环境管理器，并加载配置文件。 参数: config_file (str): 配置文件路径，默认为 'environment.yaml'

展示各种注解情况

返回支持查询天气的城市列表

获取 Llama 模型对用户输入的响应（支持流式输出）。 参数: user_input (str): 用户输入的文本 返回: response (str): 完整的回复文本

获取 Transformers 模型对用户输入的响应（支持流式输出）。 参数: user_input (str): 用户输入的文本 返回: response (str): 完整的回复

获取指定城市的天气信息

前缀参数

检查 torch, transformers, autogptq, autoawq 和 llama-cpp-python 是否安装。

提供天气查询的对话模板