by Rain Chu | 3 月 27, 2025 | Python, 程式
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當你在開發 Python 時，將程式轉換為可執行檔案（如 .exe）並提升執行效率是許多開發者關心的議題，Nuitka 是一款大家都推薦的 Python 編譯器，能夠將 Python 原始碼編譯為 C 語言，進而生成高效的可執行檔案，今天來介紹 Nuitka 的安裝、封裝流程、靜態檔案，與相依套件的處理，以及常見問題與性能優化建議，讓即使是初學者也能輕鬆上手。
1. 安裝與執行封裝
安裝 Nuitka
- 安裝 C++ 編譯器：Nuitka 需要 C++ 編譯器來編譯生成的 C 程式碼。在 Windows 系統上，推薦安裝 MinGW64。
- 安裝 Nuitka：使用
pip 安裝 Nuitka：
執行封裝
假設您的主程式為 main.py，可以使用以下命令將其封裝為可執行檔案：
nuitka --standalone --mingw64 --enable-plugins=tk-inter --disable-console --remove-output --onefile --output-dir=output main.py
上述命令的參數說明：
--standalone：生成獨立的可執行檔案，包含所有相依套件。--mingw64：使用 MinGW64 作為編譯器。--enable-plugins=tk-inter：啟用 tkinter 插件，根據實際使用的套件啟用相應插件。--disable-console：隱藏執行時的控制台視窗，適用於 GUI 應用程式。--remove-output：在編譯完成後移除中間產物。--output-dir=output：指定輸出目錄為 output。- –onefile：如果希望輸出為單一
.exe 檔案
如果是要用 Visual Studio C++ 來封裝的話可以改用
nuitka --standalone --msvc=latest --enable-plugins=tk-inter --disable-console --remove-output --output-dir=output main.py
2.靜態檔案的處理
在某些應用中，可能需要包含額外的靜態檔案（如圖片、配置檔案）。Nuitka 提供了 --include-data-dir 參數來處理這些檔案：
此命令將當前目錄下的 static 資料夾包含到生成的可執行檔案中，並在執行時可正常訪問。
3.相依套件的處理
Nuitka 會自動檢測並包含大多數的相依套件。然而，對於某些特殊的套件，可能需要手動啟用相應的插件。例如，若您的程式使用了 PySide6，則需要在編譯時啟用該插件：
您可以使用 nuitka --plugin-list 命令查看所有可用的插件列表。
4.常見問題的處理
Nuitka 在首次編譯大型專案時可能需要較長時間。為了加快編譯速度，可以安裝 ccache 來進行編譯快取。
由於 Nuitka 會將所有相依套件包含在內，生成的可執行檔案可能較大。可以嘗試使用 --onefile 參數將所有內容打包成單一檔案，或使用壓縮工具對生成的檔案進行壓縮。
5.關於速度的優化
Nuitka 通過將 Python 程式編譯為 C 語言，通常能提升程式的執行效率。然而，實際的性能提升取決於程式的結構和內容。為了獲得最佳性能，建議：
- 優化原始碼：確保程式碼中沒有不必要的計算和冗餘。
- 使用內建函數：盡可能使用 Python 的內建函數，因為它們通常經過高度優化。
- 避免過度使用動態特性：如
eval、exec 等，這些可能影響編譯器的優化能力。
6.🌟使用 Nuitka GUI 友善介面
因為既指令很麻煩，推薦使用 Nuitka GUI，這是一款直覺且操作簡單的圖形介面工具。
Nuitka 官方 GUI 安裝：
開啟 Nuitka GUI：
或是用開源的 GUI
https://github.com/271374667/NuitkaGUI
參考資料
https://nuitka.net
by Rain Chu | 3 月 18, 2025 | AI, API
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Groq 是一家擁有高效能硬體運算的公司，提供大型語言模型（LLM）的推理運算提供加速解決方案，他們的硬體相較於傳統 GPU，更加快速，並且支援多種主流開源模型，包括 Llama 3、Mistral 等。
Groq API 的主要特色
1. 提供 Playground 供快速測試
為了讓開發者能夠直觀地體驗和測試模型，Groq 提供了線上 Playground。使用者可以在此平台上直接輸入指令或問題，立即獲得模型的回應，無需進行繁瑣的設定或部署。
2. 詳細的 API 文件
Groq 提供了詳細且易於理解的 API 文件，涵蓋從基本使用到進階功能的各種說明，協助開發者快速上手並整合到自己的專案中。
3. 高速反應能力
得益於 Groq 的硬體架構，API 的反應速度極快，能夠即時處理大型語言模型的推理需求，提升使用者體驗。
如何開始使用 Groq API
- 註冊並獲取 API 金鑰：
- 前往 Groq 官方網站，點擊「Login」或「Get API Key」，按照提示完成註冊並獲取 API 金鑰。
- 選擇開發環境並調用 API：
- Python：使用 OpenAI 兼容的客戶端調用 Groq 提供的模型。
import openai
openai.api_key = 'YOUR_GROQ_API_KEY'
openai.api_base = 'https://api.groq.com/openai/v1'
response = openai.ChatCompletion.create(
model="groq/llama3-70b-8192",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "請介紹一下 Groq API 的特色。"}
]
)
print(response.choices[0].message['content'])
其他語言：Groq 的 API 兼容 OpenAI 的接口，因此在其他編程語言中，只需將 API 基礎 URL 更改為 https://api.groq.com/openai/v1，並使用您的 Groq API 金鑰即可。
參考資料
by Rain Chu | 3 月 18, 2025 | AI, 影片製作
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Open-Sora 這個 GitHub 專案，提供類似於 OpenAI 的 Sora 的影片生成模型，讓更多人能夠高效地製作高品質影片，無需再等待 Sora 的推出。
Open-Sora 的主要特色
1. 11B 參數模型
Open-Sora 採用了擁有 110 億參數的大型模型架構，這使其在影片生成的質量和細節上達到業界領先水平。與其他需要大量資源的模型相比，Open-Sora 以較低的成本實現了高品質的影片生成。
2. 基於 PyTorch 和 xFormers
該專案基於 PyTorch 框架開發，並結合了 xFormers 技術，這使得模型在計算效率和資源利用上有顯著提升。開發者可以利用這些技術，進行更高效的模型訓練和推理。
3. 支援本地運行
Open-Sora 支援在本地環境中運行，使用者可以在自己的設備上部署和運行模型，這不僅提高了資料的私密性，還減少了對外部伺服器的依賴。這對於需要處理敏感資料的使用者尤為重要。
如何開始使用 Open-Sora
- 獲取程式碼：前往 Open-Sora 的 GitHub 儲存庫，克隆或下載最新的程式碼。
- 安裝依賴項：確保您的環境中已安裝 PyTorch，並根據專案需求安裝其他必要的 Python 套件。
- 配置環境：根據官方文件，配置您的運行環境，包括設定模型參數和路徑。
- 運行模型：按照指導，運行模型並生成影片。您可以根據需要調整輸入參數，以獲得不同的影片效果。
by Rain Chu | 3 月 18, 2025 | AI, Chat, Prompt, Tool
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Flowith 最近正迅速崛起，成為超越 Manus 的最強 AI 自動化工具。它不僅免費且無需邀請碼，還具備強大的 ORACLE 模式、自主知識花園創建等功能，為用戶提供無與倫比的 AI 互動體驗。
Flowith 的主要特色
1. 免費使用，無需邀請碼
與其他需要邀請碼的 AI 工具不同，Flowith 完全免費，任何人都可以立即註冊並使用，無需等待或邀請碼。
2. ORACLE 模式：自動化完成文件、簡報製作
Flowith 的 ORACLE 模式是一項突破性的功能，允許數十個甚至數百個 AI 代理同時為您工作，無需手動搭建工作流。這使得複雜的數據收集和分析任務變得輕而易舉，並能自動生成文件和簡報等。
3. 知識花園：創建並變現知識庫
Flowith 的「知識花園」功能讓您可以將自己的知識資源組織成系統化的知識庫，並可選擇對外分享或收費，實現知識變現。
4. 邀請鏈接：獲得額外免費對話次數
透過邀請朋友加入 Flowith，您可以獲得額外的 500 次免費對話次數，提升使用體驗。
邀請碼如下：
https://flowith.io/invitation?code=WPS1WR
如何使用 Flowith
- 註冊帳號：訪問 Flowith 官方網站，點擊「註冊」並填寫相關資訊。
- 探索 ORACLE 模式：在主介面中，選擇 ORACLE 模式，輸入您的需求，系統將自動規劃並執行相關任務。 https://doc.flowith.io
- 建立知識花園：上傳您的資料或文件，Flowith 會自動將其拆分為知識種子，幫助您構建個人知識庫。
參考資料
by Rain Chu | 3 月 17, 2025 | AI, Chat, Tool
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DeepSeek R1 模型已經在 NVIDIA 平台上線，這是一個擁有 6710 億參數的開放式專家混合模型（MoE），專為解決需要高級 AI 推理的問題而設計的，但就是官方API不穩定，只能到處尋找替代的解決方案。
DeepSeek R1 的主要特點
- API 友好性：DeepSeek R1 提供了多種 API 接口，支持 Python、LangChain、Node.js 和 Shell 等，方便開發者根據需求選擇合適的開發環境。
- 免費使用額度：NVIDIA 為個人和企業用戶提供了免費的使用額度。個人用戶可獲得 1000 點額度，企業用戶則可獲得 4000 點額度，讓更多人能夠體驗和使用該模型。
如何開始使用 DeepSeek R1
以下是使用 DeepSeek R1 的基本步驟：
- 註冊並獲取 API 密鑰：
- 前往 NVIDIA NIM 平台的 DeepSeek R1 頁面：
- 點擊右上角的「Login」或「Get API Key」，按照提示完成註冊並獲取 API 密鑰。
- 選擇開發環境並調用 API：
- Python：使用 OpenAI 兼容的客戶端調用 DeepSeek R1。 python複製編輯
- LangChain：可將 DeepSeek R1 集成到 LangChain 框架中，實現更複雜的語言處理任務。
- Node.js 和 Shell：NVIDIA 提供了相應的 SDK 和示例代碼，開發者可根據官方文檔進行集成。
用 python 來做示範
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
api_key = "YOUR_API_KEY"
)
completion = client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/deepseek-r1",
messages=[{"role":"user","content":"你的問題內容"}],
temperature=0.6,
top_p=0.7,
max_tokens=4096,
stream=True
)
for chunk in completion:
if chunk.choices[0].delta.content is not None:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
注意事項
- 使用額度：請留意您的免費使用額度，合理規劃 API 調用次數。
參考資料
https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1
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