人工智能

前言 前段时间看到了一个项目 mi-gpt ,可以将你的小爱音箱接入 gpt，改造成专属于你的语音助手。 接下来就由作者来介绍小爱同学从零接入 deepseek 的过程。 设置环境变量和配置文件 mi-gpt 有两种部署方式，一是使用 docker 部署，二是使用 Node.js 进行部署，本文使用 docker 进行部署使用。 需要提供两个文件 .env 和 .migpt.js 文件，.migpt.js 是配置文件，包括一些配置，.env 是环境变量文件，存放 gpt 密钥相关文件。文件的例子可以从仓库里复制，然后进行相应的修改。 启动 使用以下命令启动 docker: docker run -d --env-file $(pwd)/.env -v $(pwd)/.migpt.js:/app/.migpt.js idootop/mi-gpt:latest windows 环境下需要将$(pwd)替换为绝对路径。 启动后可以通过 callAIKeywords 设置的关键字调用 ai 来响应用户的消息。 小结 本文介绍了使用 mi-gpt 升级你的闲置的小爱音箱，通过简单的测试和使用，个人感觉还不够完善，稳定性不够好，感兴趣的读者可以根据本文的内容进行自行搭建尝试. 参考 https://github.com/idootop/mi-gpt

前言 最近我发现各个群里出现了一股利用 AI 进行绘画的潮流，今天我也尝试使用 Stable Diffusion 模型 进行 AI 绘画。 Stable Diffusion 简介 Stable Diffusion 是一个文本到图像的模型，将使人们可以在几秒钟内创造出令人惊叹的艺术作品。它在速度和质量方面都有突破，这意味着它可以在消费级GPU上运行 开始 我们采用别人封装的 stable-diffusion-webui 平台进行绘画，由于各种条件限制，我们使用 github上提供的 Google colab notbook 进行部署(https://colab.research.google.com/drive/1IplUv47g9CgtlJmFnyT2sDyNYDEeMJDi?usp=sharing). 打开链接，我简单的看了下代码，前面是基础的安装运行环境、需要的 Python package .我们依次运行即可。 我们直接来到 1.4 Connect to Google Drive， 勾选 download_if_missing ，然后到 https://huggingface.co/settings/tokens 复制你的 toekn 并填入。(huggingface 注册耗费了许多时间，reCAPTCHA 没有通过). 点击运行后就开始拉取模型。 如果运行发现报错了： remote: Access to model CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original is restricted and you are not in the authorized list. Visit https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original to ask for access. fatal: unable to access 'https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/': The requested URL returned error: 403 你需要到 https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original 授权模型的访问权限。授权后重新运行即可。 ...