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2024-09-04

使用llama-cpp-python创建API接口通常涉及以下步骤：

安装llama-cpp-python库。
编写C++代码以实现API功能。
编译C++代码为动态链接库（DLL）或共享对象（.so）。
使用Python编写封装接口的代码，并加载C++生成的动态链接库。

以下是一个简单的例子：

C++代码 (example.cpp)




#include <pybind11/pybind11.h>
 
int add(int a, int b) {
    return a + b;
}
 
PYBIND11_MODULE(example_api, m) {
    m.doc() = "Example plugin"; // Optional module documentation
 
    m.def("add", &add, "Add two numbers");
}

编译C++代码

使用CMake和相应的编译器来编译上述代码，生成动态链接库。

Python代码 (wrapper.py)




import ctypes
 
# 加载C++动态链接库
lib = ctypes.CDLL('path_to_your_library/example_api.so')
 
# 定义Python接口
def add(a, b):
    return lib.add(ctypes.c_int(a), ctypes.c_int(b))
 
# 使用Python接口
result = add(3, 5)
print(result.value)  # 输出8

确保替换path_to_your_library/example_api.so为实际生成的动态链接库路径。

注意：

确保C++代码中的函数与Python中的调用方式匹配，包括参数类型和返回类型。
在编译C++代码时，确保链接了正确的Python库，如果Python版本变化，可能需要修改编译选项。
这个例子假设你已经有C++和Python环境，以及相关的编译工具链。

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本地部署whisper模型（语音转文字）

System

2024-09-04

所有,AIGC

要在本地部署一个Whisper模型（语音转文本），你可以使用开源的语音识别库，如pytorch/whisper。以下是一个简单的例子，展示如何使用whisper库在本地部署一个语音转文本的模型。

首先，确保安装了whisper库：




pip install whisper

然后，你可以使用以下代码示例进行语音转文本的转换：




import whisper
 
# 加载预先训练好的Whisper模型
model_path = 'path_to_your_whisper_model.wav2vec'
model = whisper.load_model(model_path)
 
# 声明音频文件路径
audio_path = 'path_to_your_audio_file.wav'
 
# 执行语音转文本
transcription = model.transcribe(audio_path)
 
# 打印转录结果
print(transcription)

确保替换path_to_your_whisper_model.wav2vec和path_to_your_audio_file.wav为你的模型和音频文件的实际路径。

这个例子假设你已经有了一个训练好的Whisper模型。如果你还没有模型，你可以使用whisper提供的工具来训练你自己的模型，或者使用预训练的模型。

请注意，上述代码只是一个简单的示例，实际使用时可能需要处理音频预处理、解码等细节。

System

2024-09-04

所有,AIGC

在魔塔（ModelScope）部署Stable Diffusion WebUI并实现网络穿透，可外部调用的步骤如下：

准备环境：确保你有一个魔塔账号，并且有权限创建服务。
部署Stable Diffusion WebUI：在魔塔的应用市场中搜索并安装Stable Diffusion WebUI应用。
配置WebUI：根据需要配置WebUI，包括下载模型、设置API密钥等。
网络穿透：
- 在魔塔中为你的Stable Diffusion WebUI实例设置正确的端口映射。
- 如果需要，在防火墙中打开对应端口。
启动服务：启动Stable Diffusion WebUI服务。
外部调用：其他设备现在可以通过你的公网IP和映射端口外部调用你的Stable Diffusion WebUI服务。

示例代码（假设你已经在魔塔中完成了上述步骤）：




# 假设魔塔提供了API来设置端口映射和防火墙规则
# 设置端口映射
set_port_mapping(local_port=80, external_port=30000)
 
# 设置防火墙规则
add_firewall_rule(protocol='tcp', port=30000)

确保你遵循魔塔的API使用指南和安全最佳实践来保护你的服务。

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Esp32S3通过文心一言大模型实现智能语音对话

System

2024-09-04

所有,AIGC

以下是一个简化的例子，展示如何在ESP32-S3上使用文心一言大模型实现基本的智能语音对话功能。

首先，确保你已经在ESP32-S3上安装了MicroPython，并且配置了文心一言的API密钥。




import network
import urequests as requests
import ujson
from machine import Pin, SoftI2C
from ssd1306 import SSD1306_I2C
 
# 配置网络连接
def do_connect():
    wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
    wlan.active(True)
    if not wlan.isconnected():
        print('connecting to network...')
        wlan.connect('你的WiFi名称', '你的WiFi密码')
        while not wlan.isconnected():
            pass
    print('network config:', wlan.ifconfig())
 
# 发送请求到文心一言API
def send_request(text):
    url = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token"
    data = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': '你的API Key',
        'client_secret': '你的Secret Key'
    }
    response = requests.post(url, data=data)
    access_token = ujson.loads(response.text)['access_token']
 
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0"
    data = {
        'access_token': access_token,
        'version': '2.0',
        'service': 'chat.bot.emotion',
        'session_id': 'your_session_id', # 你的会话ID
        'log_id': '123456789',
        'request': ujson.dumps({
            'query': text,
            'user_id': 'your_user_id', # 你的用户ID
        })
    }
    response = requests.post(url, data=data)
    return ujson.loads(response.text)['response']['result']['answers'][0]['answer']
 
# OLED显示函数
def display_text(text):
    i2c = SoftI2C(scl=Pin(5), sda=Pin(4))
    oled = SSD1306_I2C(128, 64, i2c, addr=0x3c)
    oled.text(text, 0, 0)
    oled.show()
 
# 语音对话处理函数
def handle_conversation():
    do_connect()
    display_text("连接成功！")
    while True:
        # 这里应该是语音识别代码，暂时用input模拟
        voice_input = input("请输入你的问题: ")
        display_text("你说: " + voice_input)
        response = send_request(voice_input)
        display_text("机器回答: " + response)
        print("机器回答: " + response)
 
handle_conversation()

这段代码首先配置了网络连接，然后定义了发送请求到文心一言API的函数，并且实现了一个简单的OLED显示文本的功能。handle_conversation函数负责整个会话循环，模拟语音输入，发送请求，并在OLED上显示结果。

注意：这

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探索新一代图像生成：Stable Diffusion ROCm Docker

System

2024-09-04

所有,AIGC




# 使用AMD ROCm支持的Stable Diffusion环境
FROM rocm/dev-ubuntu:20.10
 
# 设置环境变量
ENV ROCM_VERSION 5.1.0
ENV ROCM_GPU_ENABLED 0
ENV PATH /opt/rocm/bin:/opt/rocm/profiler/bin:$PATH
ENV LD_LIBRARY_PATH /opt/rocm/lib:/opt/rocm/lib64
ENV PYTORCH_VERSION 1.11.0
ENV CUDA_VERSION 11.3.0
ENV CMAKE_VERSION 3.23.0
ENV NCCL_VERSION 2.13.7
ENV NVIDIA_REQUIRE_CUDA "cuda>=11.2"
 
# 安装ROCm工具和依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
        g++ \
        git \
        libnuma-dev \
        libssl-dev \
        make \
        wget \
    && apt-get clean \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 下载并安装ROCm
RUN wget https://repo.radeon.com/rocm/rocm-${ROCM_VERSION}/rocm-${ROCM_VERSION}.tar.gz && \
    tar -xz --strip-components=1 -f rocm-${ROCM_VERSION}.tar.gz && \
    rm -f rocm-${ROCM_VERSION}.tar.gz && \
    ./install.sh --no-news && \
    echo 'export PATH=/opt/rocm/bin:/opt/rocm/profiler/bin:$PATH' >> ~/.bashrc && \
    echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocm/lib:/opt/rocm/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc && \
    source ~/.bashrc
 
# 安装Python和pip
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
        python3 \
        python3-pip \
    && apt-get clean \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 更新pip到最新版本
RUN pip3 install --upgrade pip
 
# 安装PyTorch
RUN pip3 install torch==$PYTORCH_VERSION+rocm$ROCM_VERSION -f https://download.pytorch.org/whl/rocm/$ROCM_VERSION/torch_stable.html
 
# 安装其他依赖
RUN pip3 install numpy cmake numba llvmlite torchvision torchaudio --extra-index-url https://rocm.pytorch.org
 
# 克隆Stable Diffus

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autodl 上使用 LLaMA-Factory 微调中文版 llama3

System

2024-09-04

所有,AIGC

在AutoDL上使用LLaMA-Factory微调中文版LLama3的代码实例如下：




from llama_factory import LLaMA
from llama_factory import LLaMAConfig
from llama_factory import LLaMAModel
from llama_factory import LLaMATokenizer
 
# 配置中文LLaMA模型的参数
config = LLaMAConfig.from_pretrained("hfl/chinese-llama-7b")
config.use_cache = True
 
# 加载中文LLaMA模型
model = LLaMAModel.from_pretrained("hfl/chinese-llama-7b", config=config)
tokenizer = LLaMATokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-llama-7b")
 
# 示例问题
question = "中国的首都是哪里？"
 
# 使用LLaMA进行问答
inputs = tokenizer.encode(question, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs)
 
# 显示结果
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

这段代码演示了如何加载预先训练好的中文LLaMA模型，并对一个中文问题进行回答。这里使用了hfl/chinese-llama-7b预训练模型，并通过model.generate()方法进行了自然语言生成，以回答用户的问题。

请注意，这只是一个代码示例，实际使用时可能需要处理输入问题、调整生成设置、处理模型的输出等。

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2024-09-04

所有,AIGC

以下是在Ubuntu 22.04 LTS上安装NVIDIA驱动、CUDA Toolkit 12.4和cuDNN的步骤：

更新系统包索引并升级现有的包：




sudo apt update
sudo apt upgrade

安装NVIDIA驱动：




sudo apt install nvidia-driver-550.67

重启电脑以确保NVIDIA驱动正确安装：




sudo reboot

验证NVIDIA驱动安装情况：




nvidia-smi

下载CUDA Toolkit 12.4：
前往NVIDIA官网下载CUDA Toolkit 12.4（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），选择对应的安装包。
安装CUDA Toolkit 12.4：




sudo sh cuda_12.4.0_521.15_linux.run

配置环境变量：
编辑~/.bashrc或~/.profile文件，添加以下内容：




export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

重新加载环境变量：




source ~/.bashrc

验证CUDA安装：




nvcc --version

下载cuDNN库：
前往NVIDIA官网下载与CUDA 12.4对应的cuDNN库（https://developer.nvidia.com/cudnn）。
安装cuDNN库：




tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-8.4.0.19_cuda12-archive.tar.gz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.4/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-12.4/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.4/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.4/lib64/libcudnn*

以上步骤安装了NVIDIA驱动、CUDA Toolkit 12.4和cuDNN，为AIGC等GPU加速应用提供了必要环境。

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2024-09-04

所有,AIGC

报错信息不完整，但从提供的信息来看，这个错误通常与Python包的安装有关。scikit-build-core是一个用于构建Python C/C++扩展的工具，而llama-cpp-python可能是一个依赖于scikit-build-core的Python包。

解决方法通常包括以下几个步骤：

确保你的Python环境是干净的，没有其他包的干扰。
确保你的pip和setuptools是最新版本，可以使用以下命令更新：
```
pip install --upgrade pip setuptools
```
如果你使用的是conda环境，尝试创建一个新的conda环境并在其中安装包。
尝试手动安装scikit-build-core，可以使用pip：
```
pip install scikit-build-core==0.8.2
```
如果上述步骤不奏效，尝试清除pip的缓存：
```
pip cache purge
```
查看完整的错误日志，以获取更多关于为什么scikit-build-core无法安装的信息。

如果你能提供更详细的错误信息，可能会有更具体的解决方案。

System

2024-09-04

所有,AIGC




#include <iostream>
#include <memory>
#include <string>
#include "llama.cpp/llama.hpp"
#include "langchain.cpp/langchain.hpp"
 
int main() {
    // 初始化Llama模型和LangChain
    std::shared_ptr<llama::Model> model = llama::Model::load("gpt-neox-30b", llama::ModelType::CPU);
    if (!model) {
        std::cerr << "Failed to load Llama model." << std::endl;
        return 1;
    }
 
    // 创建LangChain
    llama::LangChain llama("gpt-neox-30b", llama::ModelType::CPU);
 
    // 使用LangChain生成文本
    std::string prompt = "你的名字是什么？";
    std::string response = llama.generateText(prompt);
 
    // 输出结果
    std::cout << response << std::endl;
 
    return 0;
}

这段代码展示了如何在CPU上加载Llama大型模型并使用LangChain与之交互生成文本。首先，它尝试加载预先训练好的Llama模型。如果加载成功，它会创建一个LangChain实例，并使用该模型生成响应用户提示的文本。最后，它会输出模型的响应。这个例子简单明了地展示了如何在实际应用中集成Llama.cpp和LangChain库。

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实战whisper：本地化部署通用语音识别模型

System

2024-09-04

所有,AIGC




# 安装必要的库
pip install paddlepaddle paddlehub
 
# 下载并运行通用语音识别模型
hub run whisper_bingvox_asr --input_text "你好，世界" --use_gpu True

这段代码首先安装了必要的库PaddlePaddle和PaddleHub。然后使用PaddleHub运行了一个名为whisper_bingvox_asr的通用语音识别模型，并将文本"你好，世界"转换成语音，使用GPU加速处理。这个例子展示了如何快速地使用预训练模型进行语音识别任务。

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