2024-09-05

Spring Cloud Alibaba AI 是一个用于构建人工智能(AI)驱动的应用程序(RAG 应用)的框架。Spring Cloud Alibaba AI 提供了一系列的工具和库,帮助开发者更容易地集成和使用人工智能服务。

以下是一个简单的例子,展示如何使用 Spring Cloud Alibaba AI 创建一个基础的 RAG 应用:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import com.alibaba.ai.utils.PredictClient;
 
@RestController
public class RagPredictController {
 
    @Autowired
    private PredictClient predictClient;
 
    @GetMapping("/predict")
    public String predict(@RequestParam String text) {
        // 使用 PredictClient 进行预测
        String result = predictClient.predict(text);
        return result;
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个简单的 REST 控制器,它提供了一个 /predict 接口,用于接收文本输入并返回预测结果。PredictClient 是 Spring Cloud Alibaba AI 提供的用于与人工智能模型进行交互的客户端。

请注意,这只是一个代码示例,实际使用时需要配置 PredictClient 与实际的 AI 服务连接,并且可能需要更复杂的逻辑来处理预测结果。

2024-09-05

LLaMA-Factory 是一个用于训练大型语言模型的开源工具。train\_bash.py 是 LLaMA-Factory 项目中用于配置和启动模型训练的脚本。

train\_bash.py 脚本的主要功能是根据用户提供的配置参数生成一个用于训练的 shell 脚本,并执行这个脚本来启动训练过程。

以下是 train\_bash.py 脚本的核心函数示例:




def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    # 定义命令行参数
    parser.add_argument(...)
    args = parser.parse_args()
    
    # 根据参数生成配置字典
    config = generate_config(args)
    
    # 生成 shell 脚本文件
    script_path = generate_script(config)
    
    # 执行 shell 脚本
    subprocess.run(['bash', script_path])
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何解析命令行参数,生成配置字典,生成并执行训练脚本的基本流程。具体的解析过程和脚本生成逻辑依赖于具体的实现细节,这里没有给出完整的代码。

2024-09-05

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台,它可以用来管理和运行定时任务。AI大模型,如ChatGPT,可以用于各种任务,包括但不限于数据处理、分析、预测等。将XXL-JOB与AI大模型结合使用,可以让定时任务自动利用大模型进行处理。

以下是一个简单的示例,展示如何在XXL-JOB中使用AI大模型:

  1. 首先,需要集成XXL-JOB和AI大模型的SDK到你的项目中。
  2. 创建一个任务Handler,这个Handler会使用AI大模型的功能。
  3. 在XXL-JOB的控制台中配置并启动这个定时任务。

示例代码:




import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class AIModelJobHandler {
 
    @XxlJob("AIModelJobHandler")
    public void execute() throws Exception {
        // 调用AI大模型的接口,处理任务
        String input = "你的输入文本";
        String response = callAIModel(input);
 
        // 处理大模型返回的结果
        System.out.println("AI大模型返回的结果: " + response);
    }
 
    private String callAIModel(String input) {
        // 实现与AI大模型交互的逻辑
        // 这里只是示例,通常需要使用API或SDK与大模型通信
        return "模拟大模型响应";
    }
}

在这个示例中,AIModelJobHandler 类中的 execute 方法会被XXL-JOB定时调用。@XxlJob 注解标记该方法为XXL-JOB的任务处理器。execute 方法模拟调用AI大模型,并处理任务。

注意:实际应用中,你需要替换 callAIModel 方法,以实现与AI大模型的交互。这通常涉及到使用HTTP请求发送数据到AI大模型服务,并接收返回的响应。

2024-09-05

报错信息提示无合格的SqlSessionFactoryBean类型的Bean,这通常是Spring配置中缺失了对MyBatis的SqlSessionFactoryBean或Mapper扫描配置导致的。

解决方法:

  1. 确保在Spring配置文件中或者通过注解配置了SqlSessionFactoryBean。
  2. 确保已经配置了MyBatis的mapper文件或接口的扫描路径,以便Spring能够自动创建代理对象。
  3. 如果使用Java配置,确保有相应的@Bean方法来提供SqlSessionFactory实例。
  4. 检查是否有多个数据源配置,确保每个数据源都有对应的SqlSessionFactoryBean实例。
  5. 如果使用Spring Boot,确保有正确的Starter依赖,如mybatis-spring-boot-starter

示例配置:




<!-- 配置SqlSessionFactoryBean -->
<bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
    <property name="dataSource" ref="dataSource" />
    <!-- 配置MyBatis配置文件 -->
    <property name="configLocation" value="classpath:mybatis-config.xml" />
    <!-- 配置mapper文件 -->
    <property name="mapperLocations" value="classpath*:mybatis/mappers/*.xml" />
</bean>
 
<!-- 配置Mapper接口扫描 -->
<bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">
    <property name="basePackage" value="com.yourcompany.project.mapper" />
</bean>

确保这些配置与你的项目结构和需求相匹配。如果使用注解配置,则可能需要使用@MapperScan注解来指定扫描的包路径。

2024-09-05

Whisper 是一个用于语音识别和语音翻译的开源项目,它兼容 OpenAI 的接口协议。以下是如何使用 Whisper 进行语音识别和语音翻译的示例代码:

首先,确保已经安装了 Whisper。如果没有安装,可以使用 pip 安装:




pip install whisper-api

然后,你可以使用以下代码示例来使用 Whisper:




from whisper import WhisperClient
 
# 创建一个 Whisper 客户端实例
client = WhisperClient(
    openai_api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY",
    # 其他可选参数
)
 
# 语音识别 (将音频文件转换为文本)
text = client.recognize(audio_path="path_to_your_audio_file.wav")
print(text)
 
# 语音翻译 (将音频文件翻译成目标语言)
translation = client.translate(
    audio_path="path_to_your_audio_file.wav",
    target_language="zh"  # 例如翻译成中文
)
print(translation)

请将 "YOUR_OPENAI_API_KEY" 替换为你的 OpenAI API 密钥,并将 "path_to_your_audio_file.wav" 替换为你想要处理的音频文件的路径。

这个示例展示了如何使用 Whisper 进行语音识别和语音翻译。你可以根据自己的需求调整参数和方法。

2024-09-05



from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import WeightsOnlyQAVectorStore
from langchain.llms import AGILLLLM
from langchain.chains import RetrievalQAModel
from langchain.prompts import StaticPromptTemplate
from langchain.vectorstores import WeightsOnlyQAVectorStore
from langchain.chains import ConversationChain
 
# 创建一个基于OpenAI的聊天模型
openai_chat = ChatOpenAI(temperature=0)
 
# 创建一个文本分割器,用于处理大文本
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=500)
 
# 创建一个向量存储,用于储存文本的向量表示
vectorstore = WeightsOnlyQAVectorStore()
 
# 创建一个AGI LLM模型,用于处理问题和生成答案
llm = AGILLLM()
 
# 创建一个查询-答案模型,用于将LLM集成到向量存储中
qa_model = RetrievalQAModel(
    llm=llm,
    vectorstore=vectorstore,
    temperature=0,
    top_k=1,
    max_length=20,
    n_best_size=5,
    socket_channel_timeout=300000
)
 
# 创建一个静态提示模板,用于构建提示
prompt_template = StaticPromptTemplate(prompt="你是一个在Oracle Cloud Infrastructure上部署的AI助手。请根据我的问题回答。")
 
# 创建一个对话链,将所有组件集成在一起
conversation_chain = ConversationChain(
    qa_model=qa_model,
    text_splitter=text_splitter,
    prompt_template=prompt_template
)
 
# 示例对话
question = "如何在OCI上部署一个模型?"
answer = conversation_chain.predict(question)
print(f"Question: {question}\nAnswer: {answer}")

这段代码展示了如何使用LangChain库中的不同组件来构建一个简单的对话系统。它首先创建了一个基于OpenAI的聊天模型,然后定义了文本分割和向量存储方法,接着配置了一个AGI LLM模型和查询-答案模型,并最终集成到对话链中。最后,它通过一个示例问题来演示如何使用这个对话系统。这个例子展示了如何将LangChain与Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 服务结合,为用户提供有关在OCI上部署AI模型的帮助。

2024-09-05

报错解释:

CRS-2878 错误表示 Oracle Clusterware 无法重新启动名为 ora.storage 的资源。这通常是由于存储资源无法正常运行导致的。

解决方法:

  1. 检查存储资源状态:

    
    
    
    crsctl check crs

    或者

    
    
    
    crs_stat -t

    查看 ora.storage 资源的状态。

  2. 检查相关日志文件:

    • 检查 $GRID_HOME/log/<hostname>/crsd/crsd.log 文件,以获取更多错误信息。
    • 查看存储节点的 alert log,通常位于 $ORACLE_HOME/network/log/listener.log$ORACLE_HOME/network/log/sqlnet.log
  3. 尝试手动启动存储资源:

    
    
    
    crs_start ora.storage

    如果手动启动失败,查看输出的错误信息。

  4. 检查存储节点的健康状况,确保节点没有宕机或网络问题。
  5. 如果问题依旧,考虑重新配置 Clusterware 或联系 Oracle 支持获取专业帮助。
  6. 如果是配置了自动启动,确保 Clusterware 有足够的资源来启动该资源,如 CPU 和内存。
  7. 确保存储节点的网络配置正确,并且相关服务(如 Oracle 实例)都已正确配置。
  8. 如果是由于软件问题,尝试应用最新的 PSU 或 Patch。

在执行任何操作前,请确保已经备份了重要的配置信息和日志文件。

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。