建立一個叫 huggingface 的 Conda 環境，Python 用 3.12：

condacreate-nhuggingfacepython=3.12-y

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套件名稱叫 python-dotenv，但 import 時寫的是 dotenv。

>　pip install python-dotenv

這樣做的好處是不用把 API Key 直接寫在程式裡，例如避免：

api_key="sk-xxxxxxxx"

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llm

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me1237guy@mincode:/mnt/c/Users/me123/python-llm-for-beginners-demo-code/basic-llm-demo$ python3 -m pip show python-dotenv

/usr/bin/python3: No module named pip

me1237guy@mincode:/mnt/c/Users/me123/python-llm-for-beginners-demo-code/basic-llm-demo$ sudo apt update
Get:1 http://archive.ubuntu.com/ubuntu resolute InRelease [136 kB]
Get:2 http://security.ubuntu.com/ubuntu resolute-security InRelease [137 kB]

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openrouter

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安裝uv工具

> curl-LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

你可以到 OpenAI Platform 建立 API Key。

步驟如下：

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OPENAI

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如何使用 WSL 在 Windows 上安裝 Linux

> wsl --install

> wsl --list --verbose Windows 子系統 Linux 版 沒有已安裝的發佈。

這表示 WSL 已啟用，但目前沒有安裝任何 Linux 發佈版，例如 Ubuntu、Debian 等。

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它們只分擔「CPU 端的資料前處理」，完全不分擔「GPU 端的模型運算」。 forward / backward / 梯度更新永遠是主行程一個人在 GPU 上做，4 個 worker 做的是讀圖、做資料增強、把標註轉成 tensor 這些跟模型本身無關、但訓練前必須做的雜活。

為什麼要開「行程」而不是「執行緒」

讀圖、resize、mosaic/隨機增強這些工作是 CPU + 硬碟 I/O bound。如果用 Python 的 threading 來做，會被 GIL（全域解釋器鎖）卡住——同一時間還是只有一個執行緒在真正執行 Python bytecode，多執行緒在這種 CPU 密集工作上幾乎沒有平行效益。PyTorch 的 DataLoader 因此選擇用 multiprocessing：每個 worker 是一個完全獨立的作業系統行程，各自有自己的 Python 解釋器、自己的 GIL，才能真正利用到多核心 CPU 同時處理。

這也正是上次那個 bug 的根源：它們是獨立的 OS process，不是執行緒，所以主行程被 TerminateProcess 砍掉時，作業系統不會自動連帶砍掉它們。

任務怎麼分配——以 batch 為單位、輪流（round-robin）

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物件偵測訓練

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C# Grabber Service

選取GrabberService專案按下滑鼠右鍵並選取管理NuGet套件

安裝Newtonsoft.Json套件

專案新增appsettings.json

選取GrabberService專案按下滑鼠右鍵並選取"加入"，接著選取"新增項目"

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37U 系列

• 37U 系列 黑白工業相機


• USB 3.1 介面, USB供電


• 1/1.7 inch Sony CMOS STARVIS IMX226 感測器規格


• 4,000×3,000 (12 MP), 最高 30 fps

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