2024-09-05



from llama_index import LlamaIndex, Document
 
# 创建Document对象
document = Document(
    content="这是一个关于如何使用Llama Index来抽取和定义术语的指南。"
)
 
# 初始化LlamaIndex
index = LlamaIndex()
 
# 向索引中添加文档
index.add_document(document)
 
# 运行索引以提取和定义文档中的术语
index.run()
 
# 获取抽取出的术语及其定义
terms_and_definitions = index.get_terms_and_definitions()
 
# 打印结果
for term, definition in terms_and_definitions:
    print(f"术语: {term}")
    print(f"定义: {definition}\n")

这段代码演示了如何使用Llama Index库来抽取和定义一个文档中的术语。首先创建了一个Document对象,然后初始化了LlamaIndex并添加了文档。接着运行了索引以提取文档中的信息,最后遍历并打印了抽取出的术语及其定义。

2024-09-05

首先,需要安装fastgpt库和whisper库。




pip install fastgpt
pip install whisper

以下是一个简单的示例,展示如何使用fastgpt接入whisper本地模型进行语音识别输入:




from fastgpt.fastgpt import FastGPT
from fastgpt.utils import load_model
from whisper import load_model as whisper_load_model
 
# 加载Whisper本地模型
whisper_model = whisper_load_model('path_to_your_whisper_model')
 
# 加载FastGPT模型
fastgpt_model = load_model('path_to_your_fastgpt_model')
 
# 语音识别函数
def speech_to_text(audio):
    # 使用Whisper模型将音频转换为文本
    text = whisper_model(audio)
    # 使用FastGPT模型改善语境化的文本输出
    output = fastgpt_model.generate(text, max_length=100)
    return output
 
# 示例音频数据
audio = "path_to_your_audio_file"
 
# 执行语音识别
transcription = speech_to_text(audio)
print(transcription)

在这个例子中,我们首先加载了Whisper模型和FastGPT模型。然后定义了一个函数speech_to_text,它接受音频作为输入,先使用Whisper模型将音频转化为文本,然后使用FastGPT模型改善文本输出。最后,我们用示例音频数据执行语音识别过程。

请注意,你需要替换path_to_your_whisper_model, path_to_your_fastgpt_model, 和 path_to_your_audio_file 为你自己的模型路径和音频文件路径。

2024-09-05

由于原始代码涉及的库和模型较为复杂,下面提供一个简化版的示例代码,用于演示如何使用Python构建一个具有百万参数的模型(例如LLaMA)的基本框架。




import torch
from transformers import LlamaModel, LlamaConfig
 
# 定义一个具有百万参数的LLaMA配置
def create_llama_config_with_million_params():
    return LlamaConfig(
        vocab_size=30000,
        n_positions=1024,
        n_ctx=1024,
        n_embd=128000,  # 百万级参数
        n_layer=32,
        n_head=16,
        # ... 其他参数配置
    )
 
# 初始化一个百万参数的LLaMA模型
def initialize_llama_model_with_million_params():
    config = create_llama_config_with_million_params()
    model = LlamaModel(config)
    return model
 
# 模型参数初始化
model = initialize_llama_model_with_million_params()
# 模型参数打印
print("模型参数数量:", sum(p.numel() for p in model.parameters()))
 
# 模型训练或者推理的代码...

这个示例代码展示了如何定义一个具有百万参数的LLaMA模型配置,并初始化该模型。在实际应用中,你需要根据LLaMA模型的具体实现来定义和初始化模型参数。注意,这个代码示例假定transformers库和LLaMA模型已经正确安装并且可以使用。

2024-09-05

在Jetson Orin上安装Riva ASR/TTS和Llama Speak,并使用它们进行实时交流,你需要按照以下步骤操作:

  1. 确保Jetson Orin已经更新到最新的系统版本。
  2. 安装Docker,因为Riva和Llama Speak都是作为Docker容器运行的。



sudo apt update
sudo apt install docker.io
  1. 运行Riva ASR/TTS容器。



docker run -d --name riva_asr_tts \
  --device /dev/snd \
  --volume "$(pwd)/riva_asr_tts_config.yml":/riva/config.yml:ro \
  riva-asr-tts-server
  1. 运行Llama Speak容器。



docker run -d --name llama_speak --device /dev/snd --volume "$(pwd)/llama_speak_config.yml":/llama/config.yml:ro llama-speak-server
  1. 配置Riva ASR/TTS和Llama Speak的配置文件。你需要创建riva_asr_tts_config.ymlllama_speak_config.yml文件,并根据需要配置它们。
  2. 确保你的Jetson Orin设备具有麦克风和扬声器,并根据需要进行相应的音频设备配置。

以上步骤提供了一个基本的框架,你需要根据具体的配置文件格式和内容调整配置文件的内容。

请注意,这只是一个示例流程,具体的配置文件内容和Docker镜像版本可能会随着时间而变化。因此,请参考最新的Riva和Llama Speak文档以获取准确的安装和配置指南。

2024-09-05

RAG(Risk Assessment and Governance)是一种风险评估和管理框架,通常用于保障企业安全和合规。以下是使用 Llama 3 开源项目和 Elastic 技术栈来构建 RAG 的一个基本示例:




from llama_3 import Llama3
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 初始化 Llama 3 实例
llama = Llama3()
 
# 初始化 Elasticsearch 客户端
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 定义 RAG 评估函数
def perform_rag_assessment(entity):
    # 执行 Llama 3 分析
    risk_score = llama.analyze(entity)
 
    # 将评估结果存储到 Elasticsearch
    es.index(index="rag", id=entity, document={"entity": entity, "risk_score": risk_score})
 
    # 根据风险评分确定风险等级
    if 0.0 <= risk_score < 0.25:
        return "GREEN"  # 绿色
    elif 0.25 <= risk_score < 0.50:
        return "AMBER"  # 橙色
    elif 0.50 <= risk_score < 0.75:
        return "RED"  # 红色
    else:
        return "MAGENTA"  # 品红色
 
# 执行 RAG 评估
entity = "example.com"
rag_level = perform_rag_assessment(entity)
print(f"The RAG level for {entity} is {rag_level}")

这段代码展示了如何使用 Llama 3 进行风险评估,并将评估结果存储到 Elasticsearch,然后根据风险评分将实体映射到 RAG 颜色等级。这是一个简化的示例,实际应用中可能需要更复杂的逻辑来处理不同的情况。

2024-09-05

要在Spring Boot项目中整合文心一言(Baidu's AI Platform),你需要按照以下步骤操作:

  1. 在Spring Boot项目中添加文心一言服务的依赖。
  2. 获取文心一言的API Key。
  3. 使用RestTemplate或者WebClient来调用文心一言的API。

以下是一个简单的例子,展示如何使用Spring Boot整合文心一言:

步骤1:添加依赖

确保你的pom.xml包含以下依赖(请根据实际情况使用最新版本):




<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <version>你的版本号</version>
    <scope>compile</scope>
</dependency>

步骤2:获取API Key

前往百度AI开放平台获取文心一言的API Key。

步骤3:配置文心一言服务的URL和API Key

application.propertiesapplication.yml中配置文心一言服务的URL和API Key:




ai.baidu.url=https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom
ai.baidu.apiKey=你的API_Key
ai.baidu.secretKey=你的SECRET_Key

步骤4:创建配置类

创建配置类来读取配置文件中的信息:




@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "ai.baidu")
@Data
public class AiBaiduConfig {
    private String url;
    private String apiKey;
    private String secretKey;
}

步骤5:创建服务类

创建服务类来调用文心一言的API:




@Service
public class AiBaiduService {
    private final AiBaiduConfig aiBaiduConfig;
    private final RestTemplate restTemplate;
 
    public AiBaiduService(AiBaiduConfig aiBaiduConfig, RestTemplate restTemplate) {
        this.aiBaiduConfig = aiBaiduConfig;
        this.restTemplate = restTemplate;
    }
 
    public String getResponse(String text) {
        // 构建请求体
        MultiValueMap<String, String> params = new LinkedMultiValueMap<>();
        params.add("text", text);
        HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
        headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_FORM_URLENCODED);
        HttpEntity<MultiValueMap<String, String>> requestEntity = new HttpEntity<>(params, headers);
 
        // 发起POST请求
        ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity(aiBaiduConfig.getUrl(), requestEntity, String.class);
        return response.getBody();
    }
}

步骤6:使用服务

在你的Controller中使用AiBaiduService




@RestController
public class AiController {
    private final AiBaiduService aiBaiduService;
 
    public AiController(AiBaiduService aiBaiduService) {
        this.aiBaiduService = aiBaiduService;
    }
 
    @PostMapping("/ask")
    public String ask(@RequestParam String text) {
        return aiBaiduService.getResponse(text);
    }
2024-09-05



# 使用官方的Ubuntu镜像作为基础镜像
FROM ubuntu:20.04
 
# 设置非交互式CUDA安装,避免提示用户输入
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
 
# 安装NVIDIA驱动和CUDA Toolkit
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    cuda-toolkit-11-2 \
    nvidia-driver-418 \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 设置CUDA相关环境变量
ENV PATH=/usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:$PATH
ENV LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64
 
# 复制模型和需要的文件到容器中
COPY ./models /models
COPY ./data /data
 
# 安装Python和必要的库
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    python3 \
    python3-pip \
    && pip3 install --no-cache-dir torch torchvision \
    && pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 设置工作目录
WORKDIR /app
 
# 复制当前目录下的文件到工作目录
COPY . /app
 
# 设置容器启动时执行的命令
CMD ["python3", "train.py"]

这个Dockerfile为在Docker容器中搭建AIGC模型训练环境提供了一个基本的示例。它首先从官方的Ubuntu镜像开始构建,然后安装了NVIDIA驱动和CUDA Toolkit,并设置了必要的环境变量。接着,它复制了模型文件和数据文件到容器中,安装了Python和必要的库,最后设置了容器启动时执行的命令。这个示例提供了一个简洁而完整的流程,可以作为在Docker中搭建AIGC训练环境的参考。

2024-09-05

在Windows系统上使用Docker部署Copilot-GPT4需要遵循以下步骤:

  1. 确保你的Windows系统支持Docker,并且已经安装了Docker Desktop。
  2. 在Docker Hub上找到Copilot-GPT4的官方镜像,如果没有直接支持Windows的镜像,你可能需要使用WSL 2(Windows Subsystem for Linux 2)来运行Linux容器。
  3. 拉取Copilot-GPT4的Docker镜像。
  4. 运行Copilot-GPT4容器。

由于Copilot-GPT4不是开源软件,并且它可能没有为Windows提供官方支持,以下是一个示例流程,但不保证能直接运行:




# 打开命令行界面
 
# 安装Docker Desktop
# 确保“WSL 2”功能已经启用
 
# 更新Docker Desktop以使用WSL 2
wsl --set-default-version 2
 
# 拉取示例镜像(仅作为参考,实际情况可能不适用)
docker pull example/copilot-gpt4
 
# 运行Copilot-GPT4容器
docker run -it --rm example/copilot-gpt4

请注意,由于Copilot-GPT4不是开源软件,上述步骤可能需要你拥有相应的授权和支持。如果你拥有正确的授权和镜像,请替换example/copilot-gpt4为实际的镜像名称。

由于Windows对于Linux容器的支持不如Linux系统原生,可能会遇到兼容性问题,如果在运行过程中遇到问题,请查看官方文档或者社区支持。

2024-09-05

在本地部署通义千问 1.5 (PyTorch) 的步骤大致如下:

  1. 确保你的计算机上安装了以下软件和库:

    • Python (建议使用 3.10.x 版本)
    • PyTorch (建议使用 1.13.0 版本)
    • 其他依赖库(如 transformers, numpy 等)
  2. 从通义千问官方仓库或者通过合作伙伴获取模型权重和相关文件。
  3. 使用以下命令安装所需的 Python 库:

    
    
    
    pip install -r requirements.txt
  4. 根据通义千问的部署文档配置相关参数,并运行本地服务器。
  5. 使用示例代码进行测试:

    
    
    
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
    import torch
     
    # 加载模型和tokenizer
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("PATH_TO_MODEL/")
    model = AutoModel.from_pretrained("PATH_TO_MODEL/").half().cuda()
     
    # 示例输入
    input_text = "你好,世界!"
    inputs = tokenizer([input_text], return_tensors="pt", padding=True)
     
    # 生成输出
    outputs = model.generate(**inputs)
    print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))

请注意,你需要将 PATH_TO_MODEL/ 替换为你的模型权重实际所在的路径。

由于通义千问的部署细节和具体代码可能会随着项目的更新而变化,因此建议你直接参考通义千问官方提供的最新部署文档和代码示例。

2024-09-05



import os
import subprocess
 
# 设置环境变量
os.environ['TOKENIZERS_PARALLELISM'] = 'false'
 
# 定义运行命令的函数
def run_cmd(cmd):
    subprocess.run(cmd, check=True)
 
# 设置LLaMA-Factory的路径
llama_factory_path = "/path/to/llama-factory"
 
# 设置LLaMA的路径
llama_path = "/path/to/llama"
 
# 设置数据集路径
data_path = "/path/to/data"
 
# 设置输出目录
output_dir = "/path/to/output"
 
# 设置LLaMA-Factory的版本
version = "v0.1.0"
 
# 执行命令
run_cmd([
    "python", os.path.join(llama_factory_path, "run_factory.py"),
    "--model_path", llama_path,
    "--data_dir", data_path,
    "--output_dir", output_dir,
    "--version", version,
    "--do_train",
    "--train_batch_size", "1",
    "--eval_batch_size", "1",
    "--learning_rate", "3e-4",
    "--max_steps", "100",
    "--gradient_accumulation_steps", "16",
    "--num_train_epochs", "1",
    "--overwrite_cache",
    "--use_auth_token",
])

这个代码实例展示了如何设置环境变量,定义一个函数来运行命令,并使用LLaMA-Factory工具进行微调。需要注意的是,这里的路径应该根据实际情况进行替换,并且需要确保LLaMA-Factory工具已经正确安装在指定的路径中。