2024-09-06

RAG是指关系抽取(Relation Extraction)、属性抽取(Attribute Extraction)和关系分类(Relation Classification)。这是信息抽取的三个主要任务,用于从文本中抽取结构化知识。

在使用llama-index调用qwen大模型实现RAG时,你需要首先安装llama-index库,并确保你有一个可以访问的qwen大模型。以下是一个简单的代码示例,展示如何使用llama-index进行RAG:




from llama_index import QwenClient
 
# 初始化QwenClient
client = QwenClient(
    model_id="qwen-large-v2",  # 使用qwen大模型
    host="http://localhost:8000"  # 假设你的Qwen服务运行在本地的8000端口
)
 
# 示例文本
text = "《三体》是刘慈欣的科幻小说三体宇宙三部曲的首部,也是中国现代科幻小说的开创作品。"
 
# 关系抽取
relations = client.extract_relations(text)
print("关系抽取结果:", relations)
 
# 属性抽取
attributes = client.extract_attributes(text)
print("属性抽取结果:", attributes)
 
# 关系分类
classifications = client.classify_relations(text)
print("关系分类结果:", classifications)

请注意,上述代码假定Qwen服务已在本地运行,并监听8000端口。实际使用时,你需要根据你的Qwen服务部署情况调整host参数。此外,你可能需要根据你的模型和数据实际情况调整提取的结果处理方式。

2024-09-06



#include <iostream>
// 假设LLamaEngine.h和LLamaEngine.cpp是LLama引擎的头文件和实现文件
#include "LLamaEngine.h"
 
int main() {
    // 创建LLama引擎实例
    LLamaEngine llamaEngine;
 
    // 初始化LLama引擎
    if (llamaEngine.Initialize()) {
        std::cout << "LLama引擎初始化成功" << std::endl;
 
        // 加载模型
        if (llamaEngine.LoadModel("path_to_model")) {
            std::cout << "模型加载成功" << std::endl;
 
            // 执行模型的前向推断
            if (llamaEngine.Infer()) {
                std::cout << "模型推断成功" << std::endl;
            } else {
                std::cout << "模型推断失败" << std::endl;
            }
        } else {
            std::cout << "模型加载失败" << std::endl;
        }
    } else {
        std::cout << "LLama引擎初始化失败" << std::endl;
    }
 
    // 卸载模型
    llamaEngine.UnloadModel();
 
    // 关闭LLama引擎
    llamaEngine.Shutdown();
 
    return 0;
}

这个代码示例展示了如何使用LLama引擎进行轻量化模型的部署和量化。它首先初始化LLama引擎,然后加载模型,接着执行模型的前向推断,并在推断失败时给出相应的错误提示。最后,它卸载模型并关闭LLama引擎。这个过程是自动化模型部署和量化的一个简化示例。

2024-09-06

在MacOS上部署codellama+openui以及ollama.cpp涉及以下步骤:

  1. 安装Xcode和Command Line Tools:



xcode-select --install
  1. 安装Homebrew(如果尚未安装):



/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
  1. 使用Homebrew安装必要的依赖:



brew install cmake git llvm boost
  1. 克隆codellama仓库:



git clone https://github.com/LlamaCryptoDevs/codellama.git
cd codellama
  1. 编译codellama:



make
  1. 编译ollama.cpp示例代码:



g++ -o roll_proof_example -I ../include -L ../build/src/ -lroll_provider roll_proof_example.cpp -lstdc++ -lssl -lcrypto

注意:以上命令需要在codellama目录下执行,并且确保你有足够的权限来安装软件和编译代码。如果遇到任何错误,请检查是否所有依赖都已正确安装,并且确保你的MacOS系统版本支持这些工具。

2024-09-06

在Ubuntu上部署Stable Diffusion WebUI应用,你需要遵循以下步骤:

  1. 安装Docker和Docker Compose。
  2. 创建或修改Docker Compose配置文件。
  3. 构建并启动容器。

以下是具体步骤和示例代码:

  1. 安装Docker和Docker Compose:



sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.13.1/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
  1. 创建或修改docker-compose.yml文件,例如:



version: '3'
services:
  stable-diffusion-web-ui:
    image: lorepine/stable-diffusion-web-ui
    container_name: stable-diffusion-web-ui
    environment:
      - PYTHONPATH=/opt/stable-diffusion-web-ui
    volumes:
      - ./models:/opt/stable-diffusion-web-ui/models
      - ./logs:/opt/stable-diffusion-web-ui/logs
    ports:
      - "7860:7860"
    cap_add:
      - SYS_NICE
    devices:
      - gpu
    restart: unless-stopped
  1. 在包含docker-compose.yml文件的目录中运行以下命令来构建并启动容器:



docker-compose up -d --build

完成这些步骤后,Stable Diffusion WebUI应用将会在Ubuntu系统上运行。你可以通过浏览器访问http://<your_server_ip>:7860来使用它。记得替换<your_server_ip>为你的服务器IP地址。

2024-09-06

Whisper是一个Python库,可以使用它来进行语音识别。以下是一个使用Whisper进行语音识别并将其转换为文本的简单示例:

首先,确保安装了Whisper库。如果没有安装,可以使用pip进行安装:




pip install whisper

然后,你可以使用以下代码将语音文件转换为文本:




from whisper import load_model, recover_partitions
 
# 加载Whisper模型
model = load_model('path_to_your_model.whis')
 
# 从文件中读取语音数据
speech_data = 'path_to_your_audio_file.wav'
 
# 对语音数据进行识别
text = model.recognize(speech_data)
 
print(text)

在这个例子中,path_to_your_model.whis应该是你训练好的Whisper模型的路径,path_to_your_audio_file.wav是你想要进行语音识别的音频文件的路径。

请注意,Whisper的准确性和性能可能会因你的模型和音频质量而有所不同。为了获得最佳结果,建议使用尽可能高质量的音频文件和相关领域的训练数据。

2024-09-06



import whisper
 
# 假设有一个语音文件路径
audio_file_path = 'path_to_audio_file.wav'
 
# 加载模型,这里需要指定模型的路径
model_path = 'path_to_model'
model = whisper.load_model(model_path)
 
# 预处理音频文件,使其适合模型输入
preprocessed_audio = whisper.preprocess_audio(audio_file_path)
 
# 运行语音识别
transcription = whisper.recognize(model, preprocessed_audio)
 
# 打印或处理识别结果
print(f"Transcription: {transcription}")

这个例子展示了如何使用Whisper库进行语音识别。首先,需要加载预先训练好的模型。然后,对音频文件进行预处理,以便于模型可以正确地处理它。最后,调用recognize函数进行识别,并打印出结果。这个例子假设你已经有了一个模型和音频文件,并且Whisper库已经被正确安装。

2024-09-06



from openai import OpenAI
from langchain.chat_models import OpenAIChat
from langchain.llms import Diffusers
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.chains.llama.utils import load_llama_index
from langchain.chains.llama.llama_chain import LlamaChain
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import DPRVectorstore
 
# 初始化OpenAI API
openai = OpenAI()
 
# 加载LlamaIndex
llama_index = load_llama_index()
 
# 创建一个基于OpenAI的聊天模型
chat_model = OpenAIChat(openai)
 
# 创建一个对话链
conversation_chain = ConversationChain(llama_index, chat_model)
 
# 创建一个LlamaChain
llama_chain = LlamaChain(conversation_chain, openai)
 
# 设置文本分割器
llama_chain.set_text_splitter(CharacterTextSplitter(chunk_size=2000))
 
# 设置向量库
vectorstore = DPRVectorstore.from_pretrained("castorini/dpr-ctx_enc-single-nq-base")
llama_chain.set_vectorstore(vectorstore)
 
# 加载不同的模型
def load_model(model_name):
    llama_chain.load_model(model_name)
 
# 加载特定模型并进行对话
def have_conversation(input_text):
    response = llama_chain.have_conversation(input_text)
    return response

这段代码提供了一个简化版本的LangChain与Ollama的结合使用示例。首先初始化了OpenAI API,并加载了LlamaIndex。然后创建了一个基于OpenAI的聊天模型,并构建了一个对话链。最后创建了一个LlamaChain,并提供了加载不同模型和进行对话的方法。这个示例展示了如何使用LangChain与Ollama进行高级的语言模型对话,并提供了一个简单的接口来切换不同的模型。

2024-09-06

GitHub Copilot 本地部署通常指的是在自己的机器上运行 Copilot 的某种形式,以便在本地环境中使用它的一些功能。但是,Copilot 是一项需要订阅的云服务,它不能直接在本地部署。

如果你想要进行 GitHub 学生认证以获得免费的 Copilot 订阅,你可以按照以下步骤操作:

  1. 访问 GitHub 学生开发者包 页面。
  2. 登录你的 GitHub 账户(如果你是学生,需要使用学校提供的电子邮件地址)。
  3. 遵循页面上的指示完成学生认证过程。

认证成功后,你将获得一年的免费 Copilot 订阅。请注意,Copilot 是一项云服务,即使通过学生认证获得了免费使用,你仍然无法在本地部署 Copilot。你可以在你的 GitHub 账户内使用 Copilot,并通过安装 GitHub 的桌面应用或在线 IDE 来利用它的自动补全功能。

2024-09-06

要在C#中使用Whisper.NET实现语音识别(语音转文本),首先需要安装Whisper.NET包。以下是一个简单的例子,展示如何使用Whisper.NET进行语音识别:

  1. 安装Whisper.NET包:



dotnet add package Whisper.Net --version 0.1.0-preview.1
  1. 使用Whisper.NET进行语音识别的代码示例:



using System;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
using Whisper.Net.Enums;
using Whisper.Net.Service;
 
namespace WhisperExample
{
    class Program
    {
        static async Task Main(string[] args)
        {
            // 需要有效的API密钥,请从Whisper.AI获取
            const string apiKey = "你的API密钥";
 
            // 创建Whisper服务实例
            var whisperService = new WhisperService(apiKey);
 
            // 需要转换成语音的文本
            string text = "你好,世界!";
 
            // 设置语言(可选,默认中文)
            Language language = Language.Chinese;
 
            // 设置语音格式和速度(可选)
            Voice voice = Voice.Daisy;
            int speed = 200;
 
            // 调用合成方法
            using var memoryStream = new MemoryStream();
            await whisperService.TextToSpeech(text, memoryStream, language, voice, speed);
 
            // 从memoryStream读取语音数据
            memoryStream.Position = 0;
            using var fileStream = new FileStream("output.wav", FileMode.Create, FileAccess.Write);
            await memoryStream.CopyToAsync(fileStream);
 
            Console.WriteLine("语音文件已生成。");
        }
    }
}

在这个例子中,我们首先创建了WhisperService的实例,并通过API密钥初始化。然后,我们使用TextToSpeech方法将文本转换成语音,并将生成的语音保存到一个.wav文件中。

注意:上述代码中的apiKey需要替换为你从Whisper.ai获取的有效API密钥。此外,Whisper.NET可能会随着库的更新而发生变化,请根据实际情况调整代码。

2024-09-06

要在Spring Boot项目中接入文心一言API,你需要做以下几步:

  1. 在Spring Boot项目中添加文心一言API的依赖(如果有的话)。
  2. 获取API Key。
  3. 创建服务来调用文心一言API。
  4. 在Vue项目中发送请求到Spring Boot服务器,并展示结果。

以下是一个简化的例子:

步骤1:添加依赖(如果有必要)




<!-- 示例,具体依赖请参考文心一言官方文档 -->
<dependency>
    <groupId>com.baidu.aip</groupId>
    <artifactId>java-sdk</artifactId>
    <version>您的版本号</version>
</dependency>

步骤2:获取API Key

在使用文心一言API之前,你需要在百度开发者中心注册账号,创建应用以获取API Key。

步骤3:创建服务




import com.baidu.aip.nlp.AipNlp;
 
@Service
public class DuerOSService {
 
    @Value("${dueros.apiKey}")
    private String apiKey;
 
    @Value("${dueros.secretKey}")
    private String secretKey;
 
    private AipNlp client;
 
    @PostConstruct
    public void init() {
        client = new AipNlp(apiKey, secretKey);
    }
 
    public String talk(String text) {
        // 调用文心一言API
        HashMap<String, Object> options = new HashMap<>();
        // 设置选项,如设置用户ID等
        String response = client.simsimi(text, options);
        return response;
    }
}

步骤4:在Vue中发送请求




<template>
  <div>
    <input v-model="message" @keyup.enter="sendMessage" />
    <button @click="sendMessage">发送</button>
    <div v-for="item in messages" :key="item.id">{{ item.content }}</div>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      message: "",
      messages: [],
    };
  },
  methods: {
    async sendMessage() {
      if (!this.message.trim()) {
        alert("不能发送空消息");
        return;
      }
      try {
        const response = await axios.post("/api/dueros", { message: this.message });
        this.messages.push({ id: Date.now(), content: response.data });
        this.message = "";
      } catch (error) {
        alert("发送失败:" + error.message);
      }
    },
  },
};
</script>

Spring Boot Controller




@RestController
@RequestMapping("/api")
public class DuerOSController {
 
    @Autowired
    private DuerOSService duerosService;
 
    @PostMapping("/dueros")
    public String talk(@RequestBody Map<String, String> request) {
        return duerosService.talk(request.get("message"));
    }
}

确保你已经在application.properties或application.yml中配置了dueros.apiKey