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。

2024-09-05

在Seeed Studio的reComputer Jetson上部署Riva和Llama 2的步骤涉及以下主要步骤:

  1. 准备硬件:确保你拥有一台Seeed Studio的reComputer Jetson设备。
  2. 安装操作系统:确保Jetson设备安装了最新的操作系统。
  3. 安装Docker:Docker将用于运行Riva和Llama 2。
  4. 设置语音服务:配置必要的硬件以便Riva可以使用麦克风和扬声器。
  5. 获取API密钥:为Llama 2获取OpenAI的API密钥。
  6. 运行Riva和Llama 2容器:使用Docker命令启动Riva和Llama 2。

以下是一个简化的示例代码,用于在Jetson设备上安装和运行Riva和Llama 2:




# 更新系统并安装Docker
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
 
# 启动Docker服务
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
 
# 拉取Riva和Llama 2的Docker镜像
docker pull riva/riva-gpt-j
docker pull llama-2/llama-2-7b
 
# 运行Riva
docker run -d --name riva --device /dev/snd --privileged riva/riva-gpt-j04 --user-dir /workspace --no-banner
 
# 运行Llama 2 (替换YOUR_OPENAI_API_KEY为你的OpenAI API密钥)
docker run -d --name llama --device /dev/snd --privileged llama-2/llama-2-7b -m 4096 -e OPENAI_API_KEY=YOUR_OPENAI_API_KEY --user-dir /workspace --no-banner
 
# 如果需要,可以通过Docker exec进入交互式shell
docker exec -it riva /bin/bash
docker exec -it llama /bin/bash

请注意,你需要替换YOUR_OPENAI_API_KEY为你的OpenAI API密钥,并确保你的Jetson设备上有相应的硬件设置,比如麦克风和扬声器。

以上代码是一个示例,实际部署时可能需要根据你的设备和环境进行调整。

2024-09-04



from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from datasets import load_dataset, DatasetDict, Features, Value
import numpy as np
 
# 定义数据集的结构
def construct_features():
    return {
        "input_text": Value("string"),
        "target_text": Value("string"),
    }
 
# 加载数据集
def load_custom_dataset(path):
    return load_dataset("json", data_files={"train": path})
 
# 加载tokenizer和模型
def load_llama(model_name):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModel.from_pretrained(model_name).half().cuda()
    return tokenizer, model
 
# 微调模型
def finetune_model(model, tokenizer, dataset):
    # 此处应该添加微调模型的代码,例如用Trainer类进行训练
    pass
 
# 导出模型为Ollam格式
def export_model_to_ollam(model, tokenizer, output_path):
    # 此处应该添加导出模型的代码
    pass
 
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    # 定义数据集路径
    dataset_path = "path/to/your/dataset.json"
    # 定义模型名称
    model_name = "google/llama-13b-hf"
    # 定义输出路径
    output_path = "path/to/output"
 
    # 构建数据集的features
    custom_dataset_features = construct_features()
    # 加载数据集
    custom_dataset = load_custom_dataset(dataset_path)
    # 加载tokenizer和模型
    tokenizer, model = load_llama(model_name)
    # 微调模型
    finetune_model(model, tokenizer, custom_dataset)
    # 导出模型为Ollam格式
    export_model_to_ollam(model, tokenizer, output_path)

这个代码示例展示了如何使用Hugging Face的库和ollam\_toolkit库来微调一个基于LLaMA的模型,并将其导出为Ollam格式,以便在自定义数据集上部署。在实际应用中,需要填充finetune_modelexport_model_to_ollam函数的内部实现。

2024-09-04



import os
from deepspeech import Model
 
# 加载DeepSpeech模型和热词表
model_path = "models/output_graph.tflite"
lm_path = "models/lm.binary"
trie_path = "models/trie"
model = Model(model_path, lm_path, trie_path)
 
# 声明音频文件路径
audio_file_path = "audio_examples/test.wav"
 
# 预处理音频文件,以便进行识别
def preprocess_audio(file_path):
    # 这里应该包含音频文件预处理的代码,例如使用sox或librosa进行加载、剪裁、标准化等
    pass
 
# 识别音频并返回文本
def recognize_audio(audio_data):
    # 调用DeepSpeech模型进行识别
    text = model.stt(audio_data)
    return text
 
# 加载音频文件
audio_data = preprocess_audio(audio_file_path)
 
# 执行语音识别
text = recognize_audio(audio_data)
print("识别结果:", text)

这个代码示例展示了如何加载DeepSpeech模型和预处理音频文件,并使用该模型进行语音识别。在实际应用中,需要根据具体的音频文件格式和要求来编写相应的预处理代码。

2024-09-04

Stable Diffusion WebUI 是一个基于 web 的界面,用于与 Stable Diffusion 模型交互。sd-webui-prompt-all-in-one 是一个为 Stable Diffusion WebUI 提供中文支持的插件,它能够让用户在 WebUI 中输入中文提示词,并提供一系列预定义的中文提示词供选择。

要在 Stable Diffusion WebUI 中使用 sd-webui-prompt-all-in-one 插件,你需要按照以下步骤操作:

  1. 确保你已经安装了 Stable Diffusion WebUI。
  2. 下载 sd-webui-prompt-all-in-one 插件。
  3. 将插件的内容解压到 Stable Diffusion WebUI 的插件目录中。
  4. 重启 Stable Diffusion WebUI 服务。

以下是如何在 Stable Diffusion WebUI 中使用中文提示词的简单示例:




# 假设你已经安装了 Stable Diffusion WebUI 并启动了服务
# 你可以在 WebUI 的界面中找到中文提示词的选项,用户可以在此选择或自己输入中文提示词
 
# 使用 Stable Diffusion WebUI 的 API 进行图像生成
import requests
 
# 图像生成的 API 端点
api_endpoint = "http://localhost:7860/api/generate"
 
# 构建请求数据,包括你的中文提示词
data = {
    "prompt": "一个秀丽的中国景色",
    "n": 1,  # 生成1张图像
    "show_ui": True  # 是否在浏览器中显示界面
}
 
# 发送 POST 请求到 API 端点以生成图像
response = requests.post(api_endpoint, data=data)
 
# 如果请求成功,图像将作为响应的一部分返回
if response.status_code == 200:
    image_data = response.json()["images"][0]
    # 你可以将 image_data 保存为文件或直接在 WebUI 中查看
 
# 注意:以上代码只是一个示例,实际使用时需要根据你的 Stable Diffusion WebUI 服务的运行情况调整 API 端点和请求参数。

在使用中文提示词时,确保你的提示词是正确的中文语句,并且已经被插件正确处理。如果你需要使用特殊的中文字符或者处理中文文本,可能需要进一步的编码或者处理,以确保它们在插件和 Stable Diffusion 模型之间正确传递。