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管理谷歌表格API的刷新令牌

  1. 通过OAuth2获取授权令牌和刷新令牌,使用以下代码示例获取有关授权和刷新令牌的数据:
from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2.credentials import Credentials

creds = Credentials.from_authorized_user_info(info)
creds.refresh(Request())
  1. 将刷新令牌存储在安全的位置,并在需要使用API时使用以下代码示例:
from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2.credentials import Credentials

creds = Credentials.from_authorized_user_info(info)
if creds.expired and creds.refresh_token:
    creds.refresh(Request())
  1. 要重新生成新的刷新令牌,请按照以下步骤操作:
  • 在Google Cloud Console中创建一个新的客户端ID并将其添加到授权流中。
  • 使用以下代码示例获取更新的刷新令牌:
from google.oauth2.credentials import Credentials

creds = Credentials.from_authorized_user_info(info)
new_creds = creds.refresh(Request())
  1. 存储新的刷新令牌,并使用新的凭据进行API请求。

需要注意的是,保护好刷新令牌非常重要,务必不要将其存储在公共区域或与他人共享,以免出现安全问题。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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研究人员可以在本地部署它们并在使用专有 API 无法实现的方式。 随着大型语言模型 (LLM) 的广泛采用,许多深入学习从业者正在寻找运行这些模型的策略有效。其中一种策略是使用稀疏专家混合 (MoE) —只有一小部分模型层处于活动状态的模型体系结构类型任何给定的输入。此属性允许基于 MoE 的语言模型生成令牌比他们的“密集”对应物更快,但由于有多个“专家”,它也增加了模型大小。不幸的是,这使得最先进的 MoE 语言模型在没有高端...

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