介绍一些好玩且实用的开源的AI工具

介绍一些好玩且实用的开源的AI工具

随着人工智能技术的迅猛发展,开源社区涌现出了许多关于AI的项目,这些项目不仅展示了技术的创新力,也为开发者提供了丰富的工具和资源。本文将介绍几个既有趣又实用的开源人工智能工具,它们不仅能够帮助你加深对人工智能技术的理解,还能在实际应用中大显身手。

img

Open AI-Cook Book

Open AI-Cook Book 是一本 Open AI 的 API 使用指南,提供了一些通过 Open AI 的 API 搭建任务的示例代码。

Github: https://github.com/openai/openai-cookbook

官方文档请访问: https://cookbook.openai.com/

动手学大模型应用开发(中文)

Github:https://github.com/datawhalechina/llm-universe

官方文档:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/

本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,旨在基于阿里云服务器,结合个人知识库助手项目,通过一个课程完成大模型开发的重点入门,主要内容包括:

  1. 大模型简介,何为大模型、大模型特点是什么、LangChain 是什么,如何开发一个 LLM 应用,针对小白开发者的简单介绍;
  2. 如何调用大模型 API,本节介绍了国内外知名大模型产品 API 的多种调用方式,包括调用原生 API、封装为 LangChain LLM、封装为 Fastapi 等调用方式,同时将包括百度文心、讯飞星火、智谱AI等多种大模型 API 进行了统一形式封装;
  3. 知识库搭建,不同类型知识库文档的加载、处理,向量数据库的搭建;
  4. 构建 RAG 应用,包括将 LLM 接入到 LangChain 构建检索问答链,使用 Streamlit 进行应用部署
  5. 验证迭代,大模型开发如何实现验证迭代,一般的评估方法有什么;

image-20240703160217742

开源大模型食用指南(中文)

Github: https://github.com/datawhalechina/self-llm

《开源大模型食用指南》基于Linux环境快速部署开源大模型,更适合中国宝宝的部署教程

本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程,针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导,简化开源大模型的部署、使用和应用流程,让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型,帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中。

image-20240703180246495

Stable Diffusion web UI

Github:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

使用 Gradio 库实现的 Stable Diffusion的 Web 界面,STAR数: 135k+

image-20240703165320376

Stable Diffusion 是一种神经网络模型,专门用于生成图像。这个项目提供了一个Web界面,使用户能够直观地与稳定扩散模型进行交互和使用。通过这个界面,用户可以上传图像或调整参数,然后观察模型生成的图像输出。这种界面通常使得复杂的深度学习模型更易于使用和测试,适用于艺术创作、图像编辑等应用场景。

AI 换脸工具

Github: https://github.com/iperov/DeepFaceLive

AI 换脸工具 适用于视频聊天的 AI 换脸模型,你可以使用这个 AI 模型替换摄像头中的面部或视频中的面部。

目前仓库不再更新, 2023 年 11 月 9 日存档,它现在是只读的。

image-20240703154116097

Danswer

Github: https://github.com/danswer-ai/danswer.git

Danswer 是一个开源企业问答工具。当你使用 Danswer 时,只需以自然的方式提出问题,就像与朋友交谈一样简单,它会自动搜索公司内部的文件和资料,然后给你一个可靠的答案,并附上来源。除此之外,Danswer 还可以和其他常用的工具一起使用,比如 Slack、GitHub、Confluence 等。这样你可以更方便地获取答案,同时也可以和团队成员一起分享和讨论。

功能特性

  • answer 提供直接问答功能,它由生成式 AI 模型驱动,所得答案都有引用和来源链接支持。
  • 智能文档检索采用最新的 LLMs 进行语义搜索和重新排序。
  • AI 助手由定制的深度学习模型支持,可以解释用户意图。
  • 已包含用户认证和文档级别的访问管理功能。
  • 可以连接到 Slack、GitHub、GoogleDrive、Confluence、本地文件和网络爬虫等,未来还会添加更多连接方式。
  • 管理仪表盘可以管理连接器,并设置功能,比如实时更新获取。
  • 只需一行 Docker Compose(或 Kubernetes)命令,即可在任何地方部署 Danswer。

wukong-robot

Github:https://github.com/wzpan/wukong-robot

官网: https://wukong.hahack.com/

wukong-robot 是一个简单、灵活、优雅的中文语音对话机器人/智能音箱项目,支持ChatGPT多轮对话能力,还可能是首个支持脑机交互的开源智能音箱项目。

image-20240703154943927

mi-gpt

Github:https://github.com/idootop/mi-gpt

将小爱音箱接入 ChatGPT 和豆包,改造成你的专属语音助手。

image-20240703181059579

在这个数字化的世界里,家已不仅仅是一个居住的地方,而是我们数字生活的延伸。

MiGPT 通过将小爱音箱、米家智能设备,与 ChatGPT 的理解能力完美融合,让你的智能家居更懂你。

MiGPT 不仅仅是关于设备自动化,而是关于:打造一个懂你、有温度、与你共同进化的家。

未来,你的每个智能家居设备,从灯泡、插座,到扫地机器人、电视等,

都可以作为一个个独立的智能体 (Agent),更智能、更贴心的响应你的指令。

这些独立的智能体,也可以彼此感知,彼此配合,构成一个更强大的协作网络。

而小爱音箱就像是你的智能家居专属管家,全心全意为你服务,释放智能家居的真正潜力。

MaxKB

Github:https://github.com/1Panel-dev/MaxKB

官方文档:https://maxkb.cn/

文档:https://maxkb.cn/docs/

飞致云旗下开源产品,基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统

  • 开箱即用:支持直接上传文档、自动爬取在线文档,支持文本自动拆分、向量化、RAG(检索增强生成),智能问答交互体验好;
  • 模型中立:支持对接各种大语言模型,包括本地私有大模型(Llama 3 / Qwen 2 等)、国内公共大模型(通义千问 / 智谱 AI / 百度千帆 / Kimi / DeepSeek 等)和国外公共大模型(OpenAI / Azure OpenAI / Gemini 等);
  • 灵活编排:内置强大的工作流引擎,支持编排 AI 工作过程,满足复杂业务场景下的需求;
  • 无缝嵌入:支持零编码快速嵌入到第三方业务系统,让已有系统快速拥有智能问答能力,提高用户满意度。

image-20240703161511820

Lobe Chat

现代化设计的开源 ChatGPT/LLMs 聊天应用与开发框架,支持语音合成、多模态、可扩展的(function call)插件系统,一键免费拥有你自己的 ChatGPT/Gemini/Claude/Ollama 应用

Github:https://github.com/lobehub/lobe-chat

中文: https://github.com/lobehub/lobe-chat/blob/main/README.zh-CN.md

lobe-chat-png

ChatGPT-Next-Web

Github:https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web

中文:https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web/blob/main/README_CN.md

演示:https://app.nextchat.dev/

A cross-platform ChatGPT/Gemini UI (Web / PWA / Linux / Win / MacOS). 一键拥有你自己的跨平台 ChatGPT/Gemini 应用。

一键免费部署你的私人 ChatGPT 网页应用,支持 GPT3, GPT4 & Gemini Pro 模型。

image-20240703174545321

GeminiPro-Next-Web

Github:https://github.com/lchh5/GeminiPro-Next-Web

中文: https://github.com/lchh5/GeminiPro-Next-Web/blob/main/README_CN.md

演示: https://chat.googlegemini.co/

一键免费部署你的跨平台私人 Gemini 应用, 支持Gemini Pro 模型,基于 ChatGPT Next Web。

simple-one-api

Github:https://github.com/fruitbars/simple-one-api

OpenAI 接口接入适配,支持千帆大模型平台、讯飞星火大模型、腾讯混元以及MiniMax、Deep-Seek,等兼容OpenAI接口,仅单可执行文件,配置超级简单,一键部署,开箱即用. Seamlessly integrate with OpenAI and compatible APIs using a single executable for quick setup and deployment.

目前市面上免费的使用国产的免费大模型越来越多,one-api对于个人用起来还是有点麻烦,就想要一个不要统计、流量、计费等等的适配程序即可。

还有一点是:即使有些厂商说兼容openai的接口,但是实际上还是存在些许差异的!!!

simple-one-api主要是解决以上2点,旨在兼容多种大模型接口,并统一对外提供 OpenAI 接口。通过该项目,用户可以方便地集成和调用多种大模型,简化了不同平台接口差异带来的复杂性。

image-20240703180948050

Noi

Github:https://github.com/lencx/Noi

官网: https://noi.nofwl.com/zh-CN/

中文介绍: https://mp.weixin.qq.com/s/dAN7LOw7mH609HdAyEvXfg

ChatGPT、Gemini、Poe等AI桌面应用工具(适用于 Mac、Windows 和 Linux)

image-20240703175357444

ChatTTS

Github:https://github.com/2noise/ChatTTS

中文: https://github.com/2noise/ChatTTS/blob/main/docs/cn/README.md

一款适用于日常对话的生成式语音模型。

亮点

你可以参考 Bilibili 上的这个视频,了解本项目的详细情况。

  1. 对话式 TTS: ChatTTS 针对对话式任务进行了优化,能够实现自然且富有表现力的合成语音。它支持多个说话者,便于生成互动式对话。
  2. 精细的控制: 该模型可以预测和控制精细的韵律特征,包括笑声、停顿和插入语。
  3. 更好的韵律: ChatTTS 在韵律方面超越了大多数开源 TTS 模型。我们提供预训练模型以支持进一步的研究和开发。

Awesome-ChatTTS

Github: https://github.com/panyanyany/Awesome-ChatTTS

ChatTTS资源大全,免费体验地址,音色库等

image-20240703181232937

MiniGPT-4

Github: https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4

官网: https://minigpt-4.github.io/

MiniGPT-4 中文部署翻译: https://github.com/RiseInRose/MiniGPT-4-ZH

MiniGPT-4: 使用先进的大型语言模型增强视觉语言理解

所属机构为沙特阿拉伯国王科技大学

image-20240703164252170

facechain

Github:https://github.com/modelscope/facechain

中文简介: https://github.com/modelscope/facechain/blob/main/README_ZH.md

FaceChain是一个可以用来生成个人写真的深度学习模型工具。在最新的FaceChain FACT版本中,用户仅需要提供一张照片即可10秒钟获得独属于自己的个人写真(支持多种风格)。FaceChain可实现兼具可控性与ID保持能力的无限风格写真与固定模板写真功能,同时对ControlNet和LoRA具有优秀的兼容能力。FaceChain支持在gradio的界面中使用模型训练和推理能力、支持资深开发者使用python脚本进行训练推理,也支持在sd webui中安装插件使用。

image-20240703173524554

Open-Sora

Github:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

中文: https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/blob/main/docs/zh_CN/README.md

官网: https://hpcaitech.github.io/Open-Sora/

Open-Sora:让所有人都能轻松制作高效视频。

我们设计并实施了Open-Sora,这是一项致力于高效制作高质量视频的计划。我们希望让所有人都能使用模型、工具和所有细节。通过采用开源原则,Open-Sora 不仅使高级视频生成技术的使用变得民主化,而且还提供了一个简化且用户友好的平台,简化了视频生成的复杂性。借助 Open-Sora,我们的目标是在内容创作领域促进创新、创造力和包容性。

image-20240703181400963

今天的推荐就到这里,也是搜集了几个月的开源AI工具,躺在谷歌浏览器的书签中,有机会再出几个教程在本地或者云上部署这几个开源的AI工具。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/367642.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

vue组件深入介绍之插槽

了解插槽之前请先了解vue组件基础及注册 Vue2官网介绍 Vue3官网介绍 1、vue2插槽介绍 在2.6.0中,具名插槽和作用域插槽引入了一个新的统一语法(v-slot指令)。它将取代slot和slot-scope; Vue 实现了一套内容分发的 API&#xf…

奇瑞被曝强制加班,“896”成常态且没有加班费

ChatGPT狂飙160天,世界已经不是之前的样子。 更多资源欢迎关注 7 月 2 日消息,一位认证为“奇瑞员工”的网友近期发帖引发热议,奇瑞汽车内部存在强制加班行为,每周加班时长需大于 20 小时并且没有加班费,仅补贴 10 元…

elementui中@click短时间内多次触发,@click重复点击,做不允许重复点击处理

click快速点击&#xff0c;发生多次触发 2.代码示例&#xff1a; //html<el-button :loading"submitLoading" type"primary" click"submitForm">确 定</el-button>data() {return {submitLoading:false,}}//方法/** 提交按钮 */sub…

昇思25天学习打卡营第6天|数据变换 Transforms

学习目标&#xff1a;熟练掌握数据变换操作 熟悉mindspore.dataset.transforms接口 实践掌握常用变换 昇思大模型平台学习心得记录&#xff1a; 一、关于mindspore.dataset.transforms 1.1 变换 mindspore.dataset.transforms.Compose将多个数据增强操作组合使用。 mindspo…

OBD诊断(ISO15031) 04服务

文章目录 功能简介ISO 9141-2、ISO 14230-4和SAE J1850的诊断服务定义1、清除/重置与排放相关的诊断信息请求消息定义2、请求与排放相关的DTC响应消息定义3、报文示例 ISO 15765-4的诊断服务定义1、请求与排放相关的DTC请求消息定义2、请求与排放相关的DTC响应消息定义3、否定响…

信息安全体系架构设计

对信息系统的安全需求是任何单一安全技术都无法解决的&#xff0c;要设计一个信息安全体系架构&#xff0c;应当选择合适的安全体系结构模型。信息系统安全设计重点考虑两个方面&#xff1b;其一是系统安全保障体系&#xff1b;其二是信息安全体系架构。 1.系统安全保障体系 安…

linux下Java11无jre文件夹的问题

项目升级需要更高级的Java版本&#xff0c;于是下载了jdk-11.0.22_linux-x64_bin.tar.gz&#xff0c;解压后jdk-11.0.22下没有jre&#xff0c;导致eclipse下“build path”无法加载jre。 Java11以上版本不在提供jre&#xff0c;Java11安装后&#xff0c;需要如下处理&#xff1…

可充电纽扣电池ML2032充电电路设计

如图&#xff0c;可充电纽扣电池ML2032充电电路设计。 图中二极管是为了防止电流倒灌&#xff0c; 电阻分压出3.66v&#xff0c;再减掉二极管压降&#xff08;约0.4v)得3.26V&#xff0c;加在电池正负极充电。 随着电池电量的积累&#xff0c;充电电流逐步减小&#xff0c;极限…

探索迁移学习:通过实例深入理解机器学习的强大方法

探索迁移学习&#xff1a;通过实例深入理解机器学习的强大方法 &#x1f341;1. 迁移学习的概念&#x1f341;2. 迁移学习的应用领域&#x1f341;2.1 计算机视觉&#x1f341;2.2 自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;&#x1f341;2.3 医学图像分析&#x1f341;2.4 语音…

新手教学系列——慎用Flask-SQLAlchemy慢日志记录

在使用 Flask-SQLAlchemy 开发应用时,了解和避免潜在的问题是非常重要的。特别是在常驻进程和循环执行任务的场景下,慢查询记录功能(SQLALCHEMYRECORDQUERIES)可能会引发严重的内存泄漏问题。本文将详细介绍这个问题,并提供解决方案,帮助你在开发过程中避免掉入这些陷阱。…

Java开源ERP系统Axelor汉化方法初探

Axelor简介 汉化过程介绍 定义语言和本地化 导出多语言记录 导入翻译 验证翻译 调整翻译 Axelor简介 2024年6月份Axelor ERP发布了8.1版本&#xff0c;适配JDK11及PostgreSQL12及以上版本&#xff08;7及以前版本适配JDK8及PostgreSQL10&#xff09;数据库。v8版本较之前…

Oracle - 数据库打补丁实践

原文&#xff1a;https://www.cnblogs.com/ddzj01/p/12097467.html 一、概述 本文将介绍如何给oracle数据库打最新补丁&#xff0c;数据库版本为11.2.0.4单实例&#xff0c;操作系统为redhat6.5 二、下载相关升级包 1. 登录MOS&#xff0c;查阅(ID 2118136.2)&#xff0c;下载…

TDD测试驱动开发

为什么需要TDD&#xff1f; 传统开发方式&#xff0c;带来大量的低质量代码&#xff0c;而代码质量带来的问题&#xff1a; 1.在缺陷的泥潭中挣扎 开发长时间投入在缺陷的修复中&#xff0c;修复完依赖测试做长时间的回归测试 2.维护困难&#xff0c;开发缓慢 比如重复代码&am…

Stm32的DMA的学习

一&#xff0c;介绍 二&#xff0c;DMA框图 三&#xff0c;DMA通道 四&#xff0c;相关HAL库函数 五&#xff0c;配置DMA 六&#xff0c;Stm32CubeMX配置 【13.1】减少CPU传输负载 DMA直接存储器访问—Kevin带你读《STM32Cube高效开发教程基础篇》_哔哩哔哩_bilibili

sideloadly 苹果自签和sidestore手机续签ipa记录

sideloadly 地址&#xff1a;https://sideloadly.io/#download 直接安装对应系统软件&#xff0c;然后吧ipa 拖到里面续签&#xff0c;缺点每7天需要电脑续签 如果续签保留数据需要对应的位置开启 enable file sharing 勾选 和 bundle id 修改 注意的地方需要电脑和手机appi…

echarts-wordcloud:打造个性化词云库

前言 在当今信息爆炸的时代&#xff0c;如何从海量的文本数据中提取有用的信息成为了一项重要的任务。词云作为一种直观、易于理解的数据可视化方式&#xff0c;被广泛应用于文本分析和可视化领域。本文将介绍一种基于 echarts-wordcloud 实现的词云库&#xff0c;通过其丰富的…

06-java基础——集合的复习

集合的体系结构 集合主要分为两类&#xff1a; 单列集合双列集合 一、单列集合 list系列集合&#xff1a;添加的元素是有序、可重复、有索引的。 有序&#xff1a;指的是存和取的顺序是一致的 set系列集合&#xff1a;添加的元素是无序、不可重复、无索引的。 collection&…

Python爬虫实战案例——王者荣耀皮肤抓取

大家好&#xff0c;我是你们的老朋友——南枫&#xff0c;今天我们一起来学习一下该如何抓取大家经常玩的游戏——王者荣耀里面的所有英雄的皮肤。 老规矩&#xff0c;直接上代码&#xff1a; 导入我们需要使用到的&#xff0c;也是唯一用到的库&#xff1a; 我们要抓取皮肤其…

统计信号处理基础 习题解答11-11

题目 考虑矢量MAP估计量 证明这个估计量对于代价函数 使贝叶斯风险最小。其中&#xff1a;, &#xff0c;且. 解答 贝叶斯风险函数&#xff1a; 基于概率密度的非负特性&#xff0c;上述对积分要求最小&#xff0c;那就需要内层积分达到最小。令内层积分为&#xff1a; 上述积…

【SkiaSharp绘图12】SKCanvas方法详解(一)清空、裁切区域设置、连接矩阵、注释、弧与扇形、图集、九宫格绘图、圆

文章目录 SKCanvas 方法Clear 清空ClipPath/ClipRect/ClipRegion/ClipRoundRect 设置裁切区域Concat 连接矩阵DrawAnnotation绘制注释DrawArc绘制椭圆弧、扇形DrawAtlas绘制图集(一个图像、多个区域、多个缩放、一次绘制&#xff09;DrawBitmap绘制图像DrawBitmapNinePatch九宫…