大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python大模型编程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python大模型编程的解答，让我们一起看看吧。
mate60pro小艺ai大模型怎么申请？
要使用华为大模型小艺，首先需要访问华为云的AI开放平台。在平台上，您可以注册账号并获取API密钥。
然后，您可以使用Python等编程语言调用华为云的AI服务接口，将文本或语音数据传递给小艺模型进行处理。您可以使用小艺模型进行自然语言处理、语音识别、图像识别等任务。通过与华为云的AI服务集成，您可以轻松地使用华为AI大模型小艺来实现各种智能应用。
如何使用Python读取大文件？
使用while 循坏方法，分块读取文件,设置一个块的大小，第一个read是给while循环赋初始值，第二个read是接着，初始值后面继续读取文件。这种方法来处理大文件，这种方法读取快也可以预防一些错误。 读取和写入完成一定要记得关闭文件。
我先***设题主问的大文件在1G~20G左右，这应该算常规的大文件。平常我在做机器学习模型时候我喜欢先在本机上做玩具模型，里面有个步骤就是经常要读取文件数据，也差不多这么一个数据量。
一般来说，Python读取大文件的方式可以使用原生的open函数或者pandas的read_csv函数都可以达到目的。
Python读取文件一般是用open函数读取，例如f=open(xx,"r")后f.read()就可以轻松读取到文本内容。
如果像数据比较大的情况下，可以用read(参数)或者readline()的方式进行迭代读取，具体代码如下：
read_csv是Python中一个很有名的数据分析工具包pandas里面的函数，它既可以读取txt也可以读取csv格式文件。read_csv中有个参数是chunksize，通过指定一个chunksize分块大小来读取文件。具体代码如下：
还有一个参数是iterator，可以把文件对象变为可迭代对象，只要iterator=True即可，具体代码如下：
之前使用Python读取超大CSV文件时，出现MemoryError错误，甚至死机。。。呕心沥血潜心研究后，发现使用pandas的read_csv模块通过分块读取，可以完美解决针对超大CSV文件进行数据分析处理时的内存不足问题，分享一下。
Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python、numpy、pandas等180多个科学包及其依赖项。建议直接安装Anaconda2 或 Anaconda3 ，最好装64位。
read_csv官方文档链接：
从官方文档中我们注意到chunksize 、iterator两个参数，下面我们就这两个参数做详细介绍 。
Iteration
iterator : boolean, default False
Return TextFileReader object for iteration or getting chunks with get_chunk().
chunksize : int, default None
Return TextFileReader object for iteration. See iterating and chunking below.
这里以读取txt大文件为例，简单介绍一下Python是如何读取大文件的，系统内存在8G左右，txt文件的大小为5G，实验环境win10+python3.6+pycharm2018，主要内容如下：
1.首先，按照最原始的方法读取txt文件，即用open函数直接打开txt文件，一次将所有数据读入到内存中，这里如果文件大于系统运行内存，会直接报Memery Error错误，测试代码如下，非常简单：
运行这个程序，读取花费[_a***_]大概在41s左右，如下：
2.最基本的方法，为了提高读取速度，以二进制方式打开文件，测试代码如下，对上面的代码只需要稍微修改一下就行，open打开时，设置方式为rb：
运行这个程序，截图如下，读取时间大概在7s左右，明显比直接读取快6倍左右：
3.为了更快的提高读取速度，这里我们在read读取文件的时候，可以按块大小读取，每次读取一定大小的块，依次循环，直到整个文件读完，测试代码如下，也非常简单：
到此，以上就是小编对于python大模型编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python大模型编程的2点解答对大家有用。
