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2024-09-05

所有,redis

报错信息 "redis-server.service 状态 failed, 无法重启" 表示 Redis 服务未能正常启动，因此无法通过系统服务管理器重启该服务。

解决方法：

查看 Redis 日志：
使用 systemctl status redis-server.service 查看服务状态和错误信息，或者查看 Redis 日志文件（通常在 /var/log/redis/redis-server.log）以获取更详细的错误信息。
检查配置文件：
确认 /etc/redis/redis.conf（或其他 Redis 配置文件路径）是否存在且配置正确。
检查端口冲突：
确保 Redis 配置的端口没有被其他服务占用。可以使用 netstat -tulnp | grep 端口号 来检查端口占用情况。
修复权限问题：
确保 Redis 数据目录的权限正确，通常需要 Redis 服务的访问权限。
尝试手动启动：
可以尝试直接启动 Redis 而不是通过服务管理器，使用 redis-server /etc/redis/redis.conf 命令手动启动，并观察输出信息。
重新安装 Redis：
如果上述步骤都不能解决问题，可能需要重新安装 Redis，使用系统包管理器（如 apt-get 或 yum）进行安装和配置。
查看系统日志：
查看系统日志（如 journalctl 或 /var/log/syslog）以获取更多关于服务启动失败的信息。
联系支持：
如果问题依然无法解决，可能需要联系 Redis 官方支持寻求帮助。

在进行每一步操作之后，都应该尝试重新启动服务以检查问题是否已解决。

2024-09-05

报错信息不完整，但根据提供的信息，可以猜测错误可能与Pyinstaller打包后的程序无法正确加载某些资源或依赖有关。

解决方法通常包括以下几个步骤：

确认所有依赖是否正确打包。检查--hidden-import参数是否需要添加额外的库。
确认程序中的所有资源文件（如配置文件、图片、数据文件等）是否都被正确打包。
检查程序中的路径是否正确，尤其是当程序试图加载资源时。
如果程序依赖于环境变量或者系统路径，确保这些路径在打包后的环境中也是可用的。
使用--debug=all参数运行Pyinstaller，以获取更详细的错误信息，帮助定位问题。

如果以上步骤无法解决问题，请提供完整的错误信息以便进一步分析。

使用 Spring Cloud Alibaba AI 构建 RAG 应用

2024-09-05

所有,java

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。

XXL-JOB 定时任务在AI大模型中的应用

2024-09-05

所有,java

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：

首先，需要集成XXL-JOB和AI大模型的SDK到你的项目中。
创建一个任务Handler，这个Handler会使用AI大模型的功能。
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

所有,java

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：

确保在Spring配置文件中或者通过注解配置了SqlSessionFactoryBean。
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。
如果使用Java配置，确保有相应的@Bean方法来提供SqlSessionFactory实例。
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。
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。

whisper-api语音识别语音翻译高性能兼容openai接口协议的开源项目

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

所有,数据库




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

所有,数据库

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：

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。
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 和 $ORACLE_HOME/network/log/sqlnet.log。
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。
检查存储节点的健康状况，确保节点没有宕机或网络问题。
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。
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。
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。
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。

springboot 项目整合 AI (文心一言）

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：

在Spring Boot项目中添加文心一言服务的依赖。
获取文心一言的API Key。
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

在application.properties或application.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);
    }