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当你想要真正动手体验一把本地大模型时,却发现需要获取模型权重、克隆项目代码、执行模型量化、设置环境变量、构建可执行文件等诸多环节才能以命令行的形式问一个测试问题,更不要提数十个可能需要手动调整的参数了。

Ollama——一个简明易用的本地大模型运行框架。随着围绕着 Ollama 的生态走向前台,更多用户也可以方便地在自己电脑上玩转大模型了

很长一段时间里,本地大模型和基于 llama.cpp 的应用都局限于少数极客和研究者的圈子,较高的上手门槛将许多普通人拒之门外。Ollama 很好的解决了这个问题!

Ollama地址:ollama.com
根据电脑系统(macOS/Linux/Windows)下载: ollama.com/download

github地址:github.com/ollama/ollama

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Champ 三维参数导引下可控一致的人体图像动画生成项目。只需要一张照片,就能让照片里的人物动起来。

项目地址:github.com/fudan-generative-vision/champ

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MuseV 基于视觉条件并行去噪的无限长度和高保真虚拟人视频生成项目。

项目地址:github.com/TMElyralab/MuseV

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BrushNet 一个具有分解双分支扩散的图像修复模型。对于画面上的 Mask 区域(蒙版,存在缺失的部分),BrushNet 可以对其进行修复。此外,BrushNet 对于任何已经预先训练好的扩散模型都可以实现“即插即用”。

项目地址:github.com/TencentARC/BrushNet

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MediaCrawler 这是一款开源的爬虫项目,用于爬取小红书、抖音、快手、B站、微博的视频、图片、评论、点赞、转发等信息。

项目地址:github.com/NanmiCoder/MediaCrawler

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将chatgpt接入微信端
参考文档:docs.link-ai.tech/cow

接入流程:
使用代码仓库: github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat

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本地接入的方式:
(1) 下载源码
在命令行使用 git 克隆项目并进入目录:
git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat

cd chatgpt-on-wechat/

(2) 安装依赖
pip3 install -r requirements.txt                # 必选依赖

pip3 install -r requirements-optional.txt       # 可选依赖,语音、tool插件等功能需要

(3) 配置
复制项目中的模板文件 config-template.json,来生成最终起效果的配置文件config.json,你可以通过执行以下命令完成:
cp config-template.json config.json

然后打开 config.json 文件,添加所需配置,具体配置含义参考配置说明

(4) 运行
一切准备就绪,可以启动程序了,直接在项目目录下执行:
python3 app.py

扫描输出的二维码即可完成登录。如果你使用的是 pycharm 等IDE,就更方便了,点击运行按钮就可以直接运行。

使用:成功运行之后日志中会输出 "Start auto replying",这表示你用于扫码登录的账号已经变身为机器人了,让你的好友"给你发消息"或"在群聊@你"都会触发自动回复
如果发送消息没有回复,对于私聊场景确认下消息是否携带了触发词,对应配置 single_chat_prefix


# config.json文件内容示例
{
  “open_ai_api_key“: “YOUR API KEY“,                          # 填入上面创建的 OpenAI API KEY
  “model“: “gpt-3.5-turbo“,                                   # 模型名称。当use_azure_chatgpt为true时,其名称为Azure上model deployment名称
  “proxy“: ““,                                                # 代理客户端的ip和端口
  “single_chat_prefix“: [“bot“, “@bot“],                      # 私聊时文本需要包含该前缀才能触发机器人回复
  “single_chat_reply_prefix“: “[bot] “,                       # 私聊时自动回复的前缀,用于区分真人
  “group_chat_prefix“: [“@bot“],                              # 群聊时包含该前缀则会触发机器人回复
  “group_name_white_list“: [“ChatGPT测试群“, “ChatGPT测试群2“], # 开启自动回复的群名称列表
  “group_chat_in_one_session“: [“ChatGPT测试群“],              # 支持会话上下文共享的群名称  
  “image_create_prefix“: [“画“, “看“, “找“],                   # 开启图片回复的前缀
  “conversation_max_tokens“: 1000,                            # 支持上下文记忆的最多字符数
  “speech_recognition“: false,                                # 是否开启语音识别
  “group_speech_recognition“: false,                          # 是否开启群组语音识别
  “use_azure_chatgpt“: false,                                 # 是否使用Azure ChatGPT service代替openai ChatGPT service. 当设置为true时需要设置 open_ai_api_base,如 https://xxx.openai.azure.com/
  “azure_deployment_id“: ““,                                  # 采用Azure ChatGPT时,模型部署名称
  “character_desc“: “你是ChatGPT, 一个由OpenAI训练的大型语言模型, 你旨在回答并解决人们的任何问题,并且可以使用多种语言与人交流。“,  # 人格描述
  # 订阅消息,公众号和企业微信channel中请填写,当被订阅时会自动回复,可使用特殊占位符。目前支持的占位符有{trigger_prefix},在程序中它会自动替换成bot的触发词。
  “subscribe_msg“: “感谢您的关注!\n这里是ChatGPT,可以自由对话。\n支持语音对话。\n支持图片输出,画字开头的消息将按要求创作图片。\n支持角色扮演和文字冒险等丰富插件。\n输入{trigger_prefix}#help 查看详细指令。“
}

以下内容为Windows系统版本:

根据文章内容操作完成将获得一位AI智能HR辅助下属,开始!

步骤:

  1. 搭建微信对话环境
  2. 申请link-ai账号,将应用接入(API Key接入),将AI接入自己的微信,启动程序。
  3. 创建知识库,上传知识库内容,进行训练

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