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教程系列2 | 趋动云『社区项目』一步实现与 AI 对话

教程系列2 | 趋动云『社区项目』一步实现与 AI 对话

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上周,我们沉浸于文生图【教程系列1 | 趋动云『社区项目』极速部署 SD WebUI】的奇幻世界,领略了文字转化为视觉的无限乐趣。本周我们继续与 AI 进行对话,探索智能交互的无限魅力!

Llama3-8B-Chinese-Chat

Llama3-8B-Chinese-Chat 是一个针对中文和英文用户的指令调整语言模型,具有各种能力,如角色扮演和工具使用,建立在 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型之上。但相较于 Llama3-8B-Instruct,Llama3-8B-Chinese-Chat 模型不会出现中文问题英文回答、中英夹杂的回答的问题,以及说话更为正式(Llama3-8B-Instruct真的很喜欢输出emoji)。

  • huggingface链接:https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat

  • 中文介绍:https://zhuanlan.zhihu.com/p/693905042

  • V2.1:https://zhuanlan.zhihu.com/p/696250131

趋动云『社区项目』也已经上线该模型部署,操作简单便捷,快来一键体验。

  • 项目入口:https://open.virtaicloud.com/web/project/detail/463991461424648192

我问你答既视感

进入Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit项目主页中,下滑可以浏览该项目的详细介绍。

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点击运行一下,即可将项目一键克隆到工作空间,不需要自己动手收集下载数据集、模型等。另外,『社区项目』推荐适用的算力规格,可以直接立即运行

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配置完成,点击进入开发环境,根据项目主页介绍进行部署。

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执行下列命令,可体验自然的交流对话:

  1. from llama_cpp import Llama
  2. model = Llama(
  3.     '/gemini/pretrain/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_1.gguf',
  4.     verbose=False,
  5.     n_gpu_layers=-1,
  6. )
  7. system_prompt = "You are a helpful assistant."
  8. def generate_reponse(_model, _messages, _max_tokens=8192):
  9.     _output = _model.create_chat_completion(
  10.         _messages,
  11.         stop=["<|eot_id|>""<|end_of_text|>"],
  12.         max_tokens=_max_tokens,
  13.     )["choices"][0]["message"]["content"]
  14.     return _output
  15. # The following are some examples
  16. messages = [
  17.     {
  18.         "role""system",
  19.         "content": system_prompt,
  20.     },
  21.     {"role""user""content""魔镜,魔镜,请你告诉我,谁是这个世界上最美丽的女人?"},
  22. ]
  23. print(generate_reponse(model, messages))

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"魔镜,魔镜,请你告诉我,谁是这个世界上最美丽的女人?"

在童话故事《睡美人公主》中,这个问题被问给了一个回答:睡美人公主。然而,在现实生活中,没有客观标准可以衡量一个人是否“最美”,因为美丽是一个主观的概念,受个人审美、文化背景和时代影响。

在不同的历史时期和不同的人群中,有很多女性被认为是世界上最美的女人,比如古代的希腊神话中的阿芙洛狄忒(Aphrodite),或者现代社会中一些知名的超模和影星。然而,这些评价往往基于特定的文化背景和个人偏好,并不具备普遍性。

因此,关于“世界上最美丽的女人”的问题更多的是一个讨论话题,而不是一个可以给出确切答案的问题。每个人的审美观念不同,所以这个问题总是会有无数不同的回答。

通过更换"content": ""里面的内容,实现人机交流对话。

示例二:

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Q:孙悟空被压在五指山下多少年?被谁救出来的?
A:在中国古典名著《西游记》中,孙悟空被压在五指山下是因为他与天庭的玉帝发生了矛盾。孙悟空自称为“齐天大圣”,而玉帝认为他过于骄傲,于是将他压在五指山下,变成了一只猴子。
孙悟空被压在五指山下共计一百零八年。在这段时间里,他遇到了唐僧,并且帮助唐僧东渡西天取经。最终,在取经的过程中,孙悟空凭借自己的本事和智慧,最终被释放出来,被称为“齐天大圣”。他是由观音菩萨救出五指山下的。

Q:你上面对于孙悟空被压在五指山的年数回答,好像不准确,我怎么记得是500年?
A:您对此有所怀疑,这可能是因为不同版本的《西游记》中关于孙悟空被封印时间的描述略有差异。根据《西游记》的原著,孙悟空被封印在五行山下(后来变成五指山)的确实是500年。
在小说中,孙悟空因为打破天庭玉帝的法宝——金箍棒,被判处500年的流放。他的形象被化作石像,并被压在五行山之下。这段时间里,他的灵魂并未消散,而是在石像内部保持着清醒,等待着未来某一天能够恢复人形。
因此,您的记忆是正确的,孙悟空被封印在五指山下的确是500年。感谢您纠正我的回答!

示例三:

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下面是一个简单的Python实现的快速排序算法:

  1. def quick_sort(arr):
  2.     # 如果数组为空或者只有一个元素,则直接返回,因为已经是有序的
  3.     if len(arr) <= 1:
  4.         return arr
  5.     
  6.     # 选择基准值(pivot)
  7.     pivot = arr[len(arr) // 2]
  8.     
  9.     # 将数组分为三部分:小于基准值、等于基准值、大于基准值
  10.     left = [x for x in arr if x < pivot]
  11.     middle = [x for x in arr if x == pivot]
  12.     right = [x for x in arr if x > pivot]
  13.     
  14.     # 递归地对左右两边进行快速排序,并返回结果
  15.     return quick_sort(left+ middle + quick_sort(right)
  16. # 测试函数
  17. arr = [3.41.25.60.87.92.1]
  18. sorted_arr = quick_sort(arr)
  19. print(sorted_arr)

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