Windows本地部署（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B）模型

本案例演示了windows 本机部署模型的流程，同样适用于其他模型的部署

本机环境

本样例使用GPU 运行大模型，要关注你所部署的大模型要求的显卡能力，所以本次样例部署了 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型
硬件环境：

环境	说明
硬件	N卡 gtx4060ti 8g显存
系统版本	win10（19045 版本号：cmd命令行输入：winver 获取 ）需要能安装wsl2，启用linux环境

软件环境：

软件	地址	说明
python	-	基础环境
vllm	https://docs.vllm.ai/en/latest/index.html	vLLM 是一个快速且易于使用的 LLM 推理和服务库。 用于执行模型文件，并提供服务 （只支持部署在linux 系统中，所以需要使用 wsl2 技术在win中创建一个linux系统）
Anaconda3	https://www.anaconda.com/download/success	Anaconda3 是一个开源的 Python 和 R 语言的分发版本，主要面向数据科学和机器学习领域。它集成了常用的包管理工具（如 conda）和环境管理工具，同时包含了数百个数据科学常用的库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等。Anaconda3 提供了一站式的解决方案，便于用户创建、管理和切换 Python 环境，支持安装多个 Python 版本（例如 Python 2.x 和 3.x 共存）。通过 conda 工具轻松管理不同项目的依赖和环境，避免全局环境污染。支持虚拟环境独立化，确保项目间不发生库冲突。
CUDA Toolkit	https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=deb_local	CUDA Toolkit‌是由NVIDIA开发的通用并行计算平台和编程模型，主要用于在NVIDIA的GPU上执行并行计算任务。CUDA通过提供一组扩展的C语言（CUDA C/C++），使得程序员可以更容易地利用GPU的强大计算能力，显著提高计算性能。
wsl2	https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi	WSL（Windows Subsystem for Linux）可以让用户在在 Windows 下体验 Linux 系统，WSL2 具备完整的 Linux 内核，因此具备所有的 Linux系统调用；WSL1实质上是将Linux的指令调用翻译成Windows的指令

运行环境安装

由于vllm 只支持在linux中运行，在 Windows 系统上安装 vllm 一般通过 Windows Subsystem for Linux (WSL) 来进行，以下是具体步骤：

安装 WSL2，启用linux 系统

1. 启用适用于 Linux 的 Windows 子系统：检查 Windows 功能中 “适用于 Linux 的 Windows 子系统” 是否开启，若未开启，可在命令提示符（管理员权限）中执行dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart，之后重启电脑。
2. 检查 WSL2 的要求：对于 64 位系统，版本需 1903 或更高，版本号 18362 或更高；对于 ARM64 系统，版本需 2004 或更高，版本号 19041 或更高。可通过 “win + r”，在搜索框输入 “winver” 查看当前版本。同时，查看电脑是否开启开发人员模式。
3. 启用虚拟机功能：在命令提示符（管理员权限）中执行dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart。
4. 安装 Linux 内核更新包：下载地址为https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi，双击安装。
5. 将 WSL2 设置为默认版本：在命令提示符中执行wsl --set-default-version 2。
6. 安装选择的 Linux 发行版：进入https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install-manual选择合适的系统安装包，如 ubuntu22.04。下载完成后，双击安装，第一次进入 Ubuntu 系统，需要设置用户名、密码等。

可能遇到的问题：
会提示：请启用 “虚拟机平台” 这一 Windows 功能，并确保在 BIOS 中启用了虚拟化技术。 （需要查看下主板bios和windows功能是否都开启了 虚拟化技术，具体主板 bios 开启方法，请搜索本机主板的型号）

进入linux 系统后，安装以下软件

安装 Anaconda3

先下载 Anaconda3 安装包：https://www.anaconda.com/download/success 下载linux 版本，下载到 D盘下

进入 WSL2 终端 Anaconda3 安装包的目录，如 D 盘可执行cd /mnt/d，然后执行bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh开始安装，安装过程一路回车输入 yes，最后一步建议输入 yes，会将 conda 环境变量写入～/.bashrc 文件中。安装完成后可使用conda -V查看，若环境变量未生效，可通过vim ~/.bashrc在最后一行添加export PATH=$PATH:/path/to/anaconda3/bin，替换/path/to/anaconda3为实际安装路径，再执行source ~/.bashrc更新环境变量。

安装 CUDA

登录 WSL 后，根据 NVIDIA 下载页面的说明安装 CUDA 11.8，依次执行以下命令：也可以参考官方说明：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=deb_local

• wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
• sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
• wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb
• sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb
• sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
• sudo apt-get update
• sudo apt-get -y install cuda

安装 pip

在 Ubuntu 中安装 pip，执行sudo apt-get install python3-pip。

创建虚拟环境并安装 vllm

通过 conda 创建一个新虚拟环境，指定虚拟环境中包括 python3.12 的 packages，执行conda create -n env-vllm python=3.12 -y，

然后激活使用该虚拟环境conda activate env-vllm。

之后在虚拟环境中通过 pip 自动下载并安装 vllm

# Install vLLM from pip:
pip install vllm

模型下载

模型库文件下载：
https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 国内 modelscope
或者：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B?local-app=vllm 通过 huggingface下载

本样例通过git下载： 请确保 lfs 已经被正确安装

git lfs installgit clone https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.git

当前先下载到本机的 E:\models 下

模型运行部署

使用了刚才下载的模型地址

# Load and run the model:
# gpu_memory_utilization 参数控制着 GPU 内存的使用比例，增大该值可以让引擎使用更多的 GPU 内存来存储 KV 缓存。
# max_model_len 参数指定了模型支持的最大序列长度，减小该值可以使模型的序列长度适配 KV 缓存的容量。vllm serve /mnt/e/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --gpu-memory-utilization 0.92 --max-model-len 90000

这里打印一些执行日志：

(env-vllm) gengzi@WIN-N2TM7S7PLOF:~$ vllm serve /mnt/e/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --gpu-memory-utilization 0.92 --max-model-len 90000
INFO 01-26 18:18:26 api_server.py:712] vLLM API server version 0.6.6.post1
INFO 01-26 18:18:26 api_server.py:713] args: Namespace(subparser='serve', model_tag='/mnt/e/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B', config='', host=None, port=8000, uvicorn_log_level='info', allow_credentials=False, allowed_origins=['*'], allowed_methods=['*'], allowed_headers=['*'], api_key=None, lora_modules=None, prompt_adapters=None, chat_template=None, chat_template_content_format='auto', response_role='assistant', ssl_keyfile=None, ssl_certfile=None, ssl_ca_certs=None, ssl_cert_reqs=0, root_path=None, middleware=[], return_tokens_as_token_ids=False, disable_frontend_multiprocessing=False, enable_request_id_headers=False, enable_auto_tool_choice=False, tool_call_parser=None, tool_parser_plugin='', model='/mnt/e/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B', task='auto', tokenizer=None, skip_tokenizer_init=False, revision=None, code_revision=None, tokenizer_revision=None, tokenizer_mode='auto', trust_remote_code=False, allowed_local_media_path=None, download_dir=None, load_format='auto', config_format=<ConfigFormat.AUTO: 'auto'>, dtype='auto', kv_cache_dtype='auto', quantization_param_path=None, max_model_len=90000, guided_decoding_backend='xgrammar', logits_processor_pattern=None, distributed_executor_backend=None, worker_use_ray=False, pipeline_parallel_size=1, tensor_parallel_size=1, max_parallel_loading_workers=None, ray_workers_use_nsight=False, block_size=None, enable_prefix_caching=None, disable_sliding_window=False, use_v2_block_manager=True, num_lookahead_slots=0, seed=0, swap_space=4, cpu_offload_gb=0, gpu_memory_utilization=0.92, num_gpu_blocks_override=None, max_num_batched_tokens=None, max_num_seqs=None, max_logprobs=20, disable_log_stats=False, quantization=None, rope_scaling=None, rope_theta=None, hf_overrides=None, enforce_eager=False, max_seq_len_to_capture=8192, disable_custom_all_reduce=False, tokenizer_pool_size=0, tokenizer_pool_type='ray', tokenizer_pool_extra_config=None, limit_mm_per_prompt=None, mm_processor_kwargs=None, disable_mm_preprocessor_cache=False, enable_lora=False, enable_lora_bias=False, max_loras=1, max_lora_rank=16, lora_extra_vocab_size=256, lora_dtype='auto', long_lora_scaling_factors=None, max_cpu_loras=None, fully_sharded_loras=False, enable_prompt_adapter=False, max_prompt_adapters=1, max_prompt_adapter_token=0, device='auto', num_scheduler_steps=1, multi_step_stream_outputs=True, scheduler_delay_factor=0.0, enable_chunked_prefill=None, speculative_model=None, speculative_model_quantization=None, num_speculative_tokens=None, speculative_disable_mqa_scorer=False, speculative_draft_tensor_parallel_size=None, speculative_max_model_len=None, speculative_disable_by_batch_size=None, ngram_prompt_lookup_max=None, ngram_prompt_lookup_min=None, spec_decoding_acceptance_method='rejection_sampler', typical_acceptance_sampler_posterior_threshold=None, typical_acceptance_sampler_posterior_alpha=None, disable_logprobs_during_spec_decoding=None, model_loader_extra_config=None, ignore_patterns=[], preemption_mode=None, served_model_name=None, qlora_adapter_name_or_path=None, otlp_traces_endpoint=None, collect_detailed_traces=None, disable_async_output_proc=False, scheduling_policy='fcfs', override_neuron_config=None, override_pooler_config=None, compilation_config=None, kv_transfer_config=None, worker_cls='auto', generation_config=None, disable_log_requests=False, max_log_len=None, disable_fastapi_docs=False, enable_prompt_tokens_details=False, dispatch_function=<function serve at 0x7f009059eac0>)
INFO 01-26 18:18:26 api_server.py:199] Started engine process with PID 30787
INFO 01-26 18:18:28 config.py:510] This model supports multiple tasks: {'embed', 'classify', 'generate', 'score', 'reward'}. Defaulting to 'generate'.
WARNING 01-26 18:18:28 arg_utils.py:1103] Chunked prefill is enabled by default for models with max_model_len > 32K. Currently, chunked prefill might not work with some features or models. If you encounter any issues, please disable chunked prefill by setting --enable-chunked-prefill=False.
INFO 01-26 18:18:28 config.py:1458] Chunked prefill is enabled with max_num_batched_tokens=2048.
INFO 01-26 18:18:30 config.py:510] This model supports multiple tasks: {'generate', 'classify', 'score', 'embed', 'reward'}. Defaulting to 'generate'.
WARNING 01-26 18:18:30 arg_utils.py:1103] Chunked prefill is enabled by default for models with max_model_len > 32K. Currently, chunked prefill might not work with some features or models. If you encounter any issues, please disable chunked prefill by setting --enable-chunked-prefill=False.
INFO 01-26 18:18:30 config.py:1458] Chunked prefill is enabled with max_num_batched_tokens=2048.
INFO 01-26 18:18:30 llm_engine.py:234] Initializing an LLM engine (v0.6.6.post1) with config: model='/mnt/e/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B', speculative_config=None, tokenizer='/mnt/e/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B', skip_tokenizer_init=False, tokenizer_mode=auto, revision=None, override_neuron_config=None, tokenizer_revision=None, trust_remote_code=False, dtype=torch.bfloat16, max_seq_len=90000, download_dir=None, load_format=LoadFormat.AUTO, tensor_parallel_size=1, pipeline_parallel_size=1, disable_custom_all_reduce=False, quantization=None, enforce_eager=False, kv_cache_dtype=auto, quantization_param_path=None, device_config=cuda, decoding_config=DecodingConfig(guided_decoding_backend='xgrammar'), observability_config=ObservabilityConfig(otlp_traces_endpoint=None, collect_model_forward_time=False, collect_model_execute_time=False), seed=0, served_model_name=/mnt/e/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, num_scheduler_steps=1, multi_step_stream_outputs=True, enable_prefix_caching=False, chunked_prefill_enabled=True, use_async_output_proc=True, disable_mm_preprocessor_cache=False, mm_processor_kwargs=None, pooler_config=None, compilation_config={"splitting_ops":["vllm.unified_attention","vllm.unified_attention_with_output"],"candidate_compile_sizes":[],"compile_sizes":[],"capture_sizes":[256,248,240,232,224,216,208,200,192,184,176,168,160,152,144,136,128,120,112,104,96,88,80,72,64,56,48,40,32,24,16,8,4,2,1],"max_capture_size":256}, use_cached_outputs=True,
WARNING 01-26 18:18:31 interface.py:236] Using 'pin_memory=False' as WSL is detected. This may slow down the performance.
INFO 01-26 18:18:31 selector.py:120] Using Flash Attention backend.
INFO 01-26 18:18:31 model_runner.py:1094] Starting to load model /mnt/e/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B...
Loading safetensors checkpoint shards:   0% Completed | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
Loading safetensors checkpoint shards: 100% Completed | 1/1 [01:03<00:00, 63.78s/it]
Loading safetensors checkpoint shards: 100% Completed | 1/1 [01:03<00:00, 63.78s/it]INFO 01-26 18:19:35 model_runner.py:1099] Loading model weights took 3.3460 GB
INFO 01-26 18:19:36 worker.py:241] Memory profiling takes 0.97 seconds
INFO 01-26 18:19:36 worker.py:241] the current vLLM instance can use total_gpu_memory (8.00GiB) x gpu_memory_utilization (0.92) = 7.36GiB
INFO 01-26 18:19:36 worker.py:241] model weights take 3.35GiB; non_torch_memory takes 0.18GiB; PyTorch activation peak memory takes 1.39GiB; the rest of the memory reserved for KV Cache is 2.44GiB.
INFO 01-26 18:19:36 gpu_executor.py:76] # GPU blocks: 5718, # CPU blocks: 9362
INFO 01-26 18:19:36 gpu_executor.py:80] Maximum concurrency for 90000 tokens per request: 1.02x
INFO 01-26 18:19:37 model_runner.py:1415] Capturing cudagraphs for decoding. This may lead to unexpected consequences if the model is not static. To run the model in eager mode, set 'enforce_eager=True' or use '--enforce-eager' in the CLI. If out-of-memory error occurs during cudagraph capture, consider decreasing `gpu_memory_utilization` or switching to eager mode. You can also reduce the `max_num_seqs` as needed to decrease memory usage.
Capturing CUDA graph shapes: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 35/35 [00:10<00:00,  3.39it/s]
INFO 01-26 18:19:47 model_runner.py:1535] Graph capturing finished in 10 secs, took 0.08 GiB
INFO 01-26 18:19:47 llm_engine.py:431] init engine (profile, create kv cache, warmup model) took 11.59 seconds
INFO 01-26 18:19:47 api_server.py:640] Using supplied chat template:
INFO 01-26 18:19:47 api_server.py:640] None
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:19] Available routes are:
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /openapi.json, Methods: HEAD, GET
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /docs, Methods: HEAD, GET
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /docs/oauth2-redirect, Methods: HEAD, GET
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /redoc, Methods: HEAD, GET
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /health, Methods: GET
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /tokenize, Methods: POST
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /detokenize, Methods: POST
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /v1/models, Methods: GET
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /version, Methods: GET
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /v1/chat/completions, Methods: POST
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /v1/completions, Methods: POST
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /v1/embeddings, Methods: POST
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /pooling, Methods: POST
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /score, Methods: POST
INFO 01-26 18:19:47 launcher.py:27] Route: /v1/score, Methods: POST
INFO:     Started server process [30740]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO:     ::1:54764 - "GET /v1/models HTTP/1.1" 200 OK

这里可以看到，有那些地址可以访问，等等

/v1/models 获取所有的模型

/v1/chat/completions 聊天请求api

服务地址：http://0.0.0.0:8000

模型测试

一个简单的python测试代码：

import requests# 定义请求的 URL
url = "http://localhost:8000/v1/chat/completions"# 定义请求头
headers = {"Content-Type": "application/json"
}# 定义请求体
data = {"model": "/mnt/e/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B",  ## 这里使用的是linux 存放模型的位置"messages": [{"role": "user","content": "设计一个网关系统，使用java代码实现"}]
}try:# 发送 POST 请求response = requests.post(url, headers=headers, json=data)# 检查响应状态码if response.status_code == 200:# 打印响应的 JSON 数据print(response.json())else:# 打印错误信息print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}，错误信息: {response.text}")
except requests.RequestException as e:# 处理请求异常print(f"请求发生异常: {e}")

测试：

{'id': 'chatcmpl-518ef96b55034d49887582bbc54aef40', 'object': 'chat.completion', 'created': 1737887050, 'model': '/mnt/e/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B', 'choices': [{'index': 0, 'message': {'role': 'assistant', 'content': '<think>\n嗯，用户想让我设计一个网关系统，并且用Java代码实现。首先，我得理解网关系统的基本概念。网关系统用于保护xFFFFFFFF权，保证网络设备之间的通信安全，通常需要处理 IP、Port、Protocol 等信息。\n\n用户可能是网络管理员或开发者，可能正在开发一个网络安全框架。作为新手，我应该先从基础设计开始，确保代码结构清晰，易懂。\n\n我得考虑网关系统需要的功能。比如，用户身份验证、加密通信、端到端验证以及懂网、vtun等协议的处理。这些都是常见的安全 authenticator backend API。\n\n接下来，我需要规划数据结构。接口类应该记录用户信息和加密信息，容易维护和扩展。中间件类负责不同协议的通信，这样前后端逻辑分开，维护会方便。下行件则节点的信息，比如节点 pool、端口对象等。中间件中的存储类可以保证数据隐私，比如存储时加密后的信息。\n\n安全性是关键，我得考虑加密算法，比如 Twofish 加密，确保数据不会被泄露。HTTP半组成大问题，所以时间戳和头字段是必须的，防止角落数据泄漏。\n\n监控和检测也是重要部分，日志管理、异常处理、反间道功能都需要考虑。端到端验证是确保安全共识过程中的安全，所以验证工具和机制不可少。\n\n用户体验方面，用户认证界面要直观，MayaUI 这样的 frontend框架能让界面看起来高级且支持跨平台开发。 cou Vermont 基础框架可以扩展添加更多功能。\n\n接下来，设计具体的Java类。底下类包在学校，中间件类作为瓶颈，上下中间件分别处理网络出货和 数据存储。接口和命令集集合作为热门功能的 containers，保证文档管理容易。\n\n最后，考虑可能出现的问题，比如协议不兼容导致的数据间距，数据加密不足影响隐私，安全策略不够严格导致漏洞 vanish 等。这些都是开发过程中需要考虑的。\n\n总的来说，设计一个网关系统需要从功能、安全性、接口设计、维护以及扩展性等方面入手，确保每个组件都能够在实现后满足用户需求，同时保持整体系统的稳定和安全。\n</think>\n\n下面是一个基于 Java 的网关系统设计示例，该系统用于保护 IP、Port、Protocol 等网络信息。以下是该网关系统的完整示例：\n\n```java\nimport org.apache.commons\\"><requestASTE-origin-internal">\nimport org.apache.commons:<jons:</jons>;\nimport org.apache.commons:<jons:RequestPrettyFormatting>;\nimport org.apache.commons:<jons:sms:</sms>;\nimport static org茶园 😉\n\nimport java.io.IOException;\nimport java.util.Optional;\n\nimport sunburst.sun.base camper\\..Variable</varitas%;\nimport sunburst.sun.builder.</builder%>;\n\nimport java.net.URI;\nimport java.net除非;\nimport java.util 商;\nimport java.utilWATCH;\n\n// 接口类 mother_c.sa\npublic interface Parent {\n    // 应用shot factory\n    private static void patch(File file) throws Exception;\n}\n\n// 网关核心类\n/**\n * 实现网关系统语法半组成auth/is system棺孔\n */\npublic class砂un {\n\n    private class下行Amy,\n    private class MiddleAmy,\n    private class UpperAmyagi,\n    private class上看AmyException,\n    private classarta onBind;\n    // 下面的机制位于 module尖端\n    private MiddleAmy levelUp = MiddleAmyAmyAmyAmyAmyAmy; // 下面机制尖端\n    primary key KeykeyLevel,\n    private final JavaBet<yoda全流程他自己 시작,_sun泉菩各个环节-, java Roslyn ai a beneficiary, sun泉总量配置, sun泉组件回顾, sun泉约束管理, sun泉>>>>, sun泉生源,取决于具体的数据库来进行基本半组成。\n\n    private但是如果月栽的phillho年秋天。\n\n    public interface BaseReflect extend Lottery.g(transIENT).\nReference遗传保留外观细节, 来源气距,被告istant bg 部分, external distance, Privacy.\n\n    public interface MotherC SA extends Function<Terminal, Terminal>.\n\n    interface PerformingMatch extends MotherC SA with likely Sparse.\n\n    interface Right AKA extends MotherC SA.\n\n    interface/left half模线封口线, Behavioral部分。\n\n    public interfaceMotherPair: (Right, Left half CBD)—peats Constructing the social security interviews.\n\n    public interface MotherPairSize Extend MotherPair.\n\n    public interface MotherPairSize Compute{\'< Interface.java\')):\n    public class interface MotherTriple {\n        public interface MotherPaper { \n            public Remainder remainder电影Michael的电影片发布背景和描述}\n            public Remainder remainder的电影片发布背景片法电影Try to be啦\n    public interface MotherPair papers To(mat(double, double), double);\n\n    public interface MotherPairrightness {\n    public interface MotherShift rightShift function_mat。\n\n    public interface MotherPairTimeout extends MotherPair.\n\n    public interface MotherPairSize extend MotherPair.\n\n    public interface MotherPairRemaining extends MotherPair;\n\n    interface ReflectionReflect extends…\n}\n\n````\n\n这个代码 Sample 从以下几个方面对网关系统进行了设计：\n\n1. 下面机制尖端：\n   - 网关的半组成语法半组成\n   - 动态节点构建和状态管理\n   - 事务操作每天检验安全的状态\n   - 网络封装\n   - 行WH文字体替换\n\n2. 上面机制尖端：\n   - 注意词检测\n   - 调整应用负责人念错严重度\n   - 数据加密\n   - 输入数据的token化和编码\n   - 关闭和误解解决方案\n   - TAflight后的物理细节处理\n\n3. 核心代码实现：\n   - 网线验证\n   - 协议间的互操作性\n   - 网络详细表\n   - 基 layer命题\n   - 加密\n   - 入场代码规范\n   - 逻辑渲染模式\n   - 底层半组成 factories\n\n### 特点\n- 内层结合接口的概念设计， enhancement of abstract 基础结构。\n- 利用 số atomic 第三方引擎和 visited Whereby.\n- 提供了动态地址模块和分成多任务框架.\n- 支持文档管理，用户可以轻松创建和清洗页面.\n- 支持定制化、显式简化模板，方便Multiplicative。\n\n### 支持功能\n- 加密加密\n- 动态网络地址\n- 网络验证\n- 视频包提取\n- 快照节省\n- 异常检测\n- 反间道检测\n- 验证网络共识一致\n\n### 扩展\n- 可以扩展到更多协议，如:EPA, PAM, VirtualM_shift.\n- 支持自动化隔离.\n- 结构可扩展.\n- 支持扩展的上下文，如多态使用.\n\n### 注意事项\n-≺: 网线验证很可能存在法律风险。\n- Bigcony protected against private 制造沿行，必须认真处理。\n- 密钥存储个性化，防止物理储存在网络椅上的。\n- 数据加密必须从未加密过，防止贴请。\n- 网络存储小，必须确保唯一和不可拓展。\n- 可能需要_black hole 计算。\n- Access 的重写肯定安全.\n- 保密性验证必须通过。\n- 地点信息必须正确，防止flip-flopping.\n- 网线未签名必须至少在源头检测到.\n- 关于活跃院子和形状 البيان，必须确保唯一和不一致。\n- 用户身份验证必须离线，防止 UA 插个人标识。\n- 未加密的文件可能存储到位.\n- 网线的单独存储。\n- 分 intellectual 态下积重行患.\n- 网线的不平衡。\n- 注意词tokenization必须步骤清晰。\n- 忽略拼写icking bad conventions.\n- 必须测试 Petals model with arny test 定位.\n-相互协调.\n- 原本可以合并到 without these.\n- 必须重新计names and attributes.\n- 网线 Each table and row 中的变化必须确认.\n- Label检测必须只存在于 importing .\n-_it must be checked after reload.\n- through Hazem来进行内部查看.\n- 正确。\n- fortify.\n- 必须确保原有的 weak points在删除把它.\n- 定义的 instance.\n- CompFully确保 bootstrapping正确。\n\n## 添加示例：\n\n### 添加 To Page para\n```java\nimport org.apache.commons:<jons:</sms>;\nimport org.apache.commons:<jons:RequestPrettyFormatting>;\nimport org.apache.commons:<jons:/sms>;\nimport static org.apache.commons:smsDIRECTORYObject as היתר;\nimport static org.apache.commons:sms.JSONArray as ARedriver;\nimport static org.apache.commons:<jons:RequestPrettyFormatting;\n\nimport java.net.URI;\nimport java.netค่าใช้จ่าย;\nimport java.net.IOP;\nimport java.util.Date;\nimport java.util.TimeZone;\n\npublic class UpperAmy deployed on Priority.SITE, }\n\nclass lucas Amy透[node.name,\n        node.last modified by,\n        node.referrer,\n        node alloy dois=,\n        int error java.util.Date,\n        java.net低碳-sem.in缎)\n        extends MiddleAmyAmyAmyWhois\n        implements Right, Left half CBD。\n```\n\n### 添加 中间件 Ayman\n```java\nimport org.apache.commons:<jons:</jons>;\nimport org.apache.commons:<jons:RequestPrettyFormatting>;\nimport org.apache.commons:<jons:smsuyền \'\';\nimport static org.apache.commons:<jons:DMonitor.sms定向_monit\n```', 'tool_calls': []}, 'logprobs': None, 'finish_reason': 'stop', 'stop_reason': None}], 'usage': {'prompt_tokens': 13, 'total_tokens': 2040, 'completion_tokens': 2027, 'prompt_tokens_details': None}, 'prompt_logprobs': None}