cherry studio api接口
时间: 2025-02-11 16:10:21 浏览: 859
### 关于 Cherry Studio API 接口文档及使用教程
对于希望了解如何配置和使用 Cherry Studio 的API接口,官方提供了详细的指导说明。具体操作是在 Cherry Studio 客户端内完成设置过程[^1]。
#### 配置 API 密钥
在客户端界面中访问“设置”菜单并找到“硅基流动”选项,在这里可以输入获取到的 API密钥,并通过点击“添加”来保存这一配置。
为了更深入理解整个平台的功能以及API的具体应用方式,建议查阅项目托管页面上的资源[^2]。该仓库不仅包含了软件本身的源码,还可能附带了README文件或其他形式的帮助文档,这些资料通常会详细介绍各个功能模块的工作原理及其调用方法。
另外值得注意的是,虽然上述信息主要针对Cherry Studio本身的操作指南,但对于涉及到机器学习模型部署的任务,则需参照特定框架下的实践流程。例如,在 TensorFlow Object Detection API 中创建自定义数据集时所涉及的一系列步骤就与此类应用场景密切相关[^3]。
```bash
# 创建 images 文件夹用于存放待处理的数据
mkdir object_detection/images
# 将图片与对应的 XML 标签文件放置于此目录下
# 进入 tensorflow 环境后执行如下命令生成 TFRecord 文件
cd path/to/object_detection/
python generate_tfrecord.py --csv_input=data/tv_vehicle_labels.csv # 测试集
python generate_tfrecord.py --csv_input=data/test_labels.csv # 训练集
```
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