python目录下提供了一系列Python例程，具体情况如下：
| 序号 | Python例程 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | llama2.py | Llama_sophon类的实现，使用SAIL进行命令行推理 |
| 2 | web_demo.py | 支持多会话的web demo |
如果您在x86/arm平台安装了PCIe加速卡（如SC系列加速卡），并使用它测试本例程，您需要安装libsophon，具体请参考x86-pcie平台的开发和运行环境搭建或arm-pcie平台的开发和运行环境搭建。
您还需要安装sophon-sail，现在可以直接通过dfss安装：
pip3 install dfss --upgrade
python3 -m dfss --install sail此外您可能还需要安装其他第三方库：
pip3 install -r python/requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果您使用SoC平台（如SE、SM系列边缘设备），在/opt/sophon/下已经预装了相应的libsophon、sophon-opencv和sophon-ffmpeg运行库包。若使用默认的python3.8.2环境，可直接安装编译好的sophon-sail包，指令如下：
pip3 install dfss --upgrade
python3 -m dfss --install sail此外您可能还需要安装其他第三方库：
pip3 install -r python/requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果想要自己编译sophon-sail的whl包，具体可参考交叉编译安装sophon-sail。
python例程不需要编译，可以直接运行，PCIe平台和SoC平台的测试参数和运行方式是相同的。
usage: llama2.py [--bmodel BMODEL] [--token TOKEN] [--dev_id DEV_ID]
--bmodel: 用于推理的bmodel路径；
--token: tokenizer的模型路径；
--dev_id: 用于推理的tpu设备id；python例程不需要编译，可以直接运行，PCIe平台和SoC平台的测试参数和运行方式是相同的。
llama2.py使用config/llama2.yaml配置文件进行参数配置。
llama2.yaml内容如下
title: llama2-7b
bmodel_path: ../models/BM1684X/llama_w4f16_seq512_20250121_171104/llama_w4f16_seq512_20250121_171104.bmodel
token_path: ../models/BM1684X/llama_w4f16_seq512_20250121_171104/tokenizer
dev_ids: 0cd python
python3 llama2.py --config ./config/llama2.yaml在读入模型后会显示"Question:"，然后输入就可以了。模型的回答会出现在"Answer"中。结束对话请输入"exit"。
我们提供了基于streamlit的web demo。
web_demo.py使用config/llama2.yaml配置文件进行参数配置。
流程与Qwen例程基本相同，这里不重复赘述，可参考Qwen
通过streamlit运行web_demo.py即可运行一个web_server
python3 -m streamlit run web_demo.py -- --config=./config/web.yaml首次运行需要输入邮箱，输入邮箱后命令行输出以下信息则表示启动成功
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