H2O GPT: Flexible Konfiguration von nativen KI-Dialog- und Dokumentenverarbeitungswerkzeugen

Allgemeine Einführung

H2O GPT ist ein Open-Source-Projekt mit dem Ziel, privatisierte Chat- und Dokumentenverarbeitungsfunktionen bereitzustellen. Das Projekt basiert auf der Apache 2.0-Lizenz und unterstützt eine Vielzahl von GPT-Modellen, darunter LLaMa2, Mistral, Falcon und andere. Benutzer können mit H2O GPT lokale Dokumente (z. B. PDF, Excel, Word, Bilder, Videos usw.) abfragen und zusammenfassen, wobei Datenschutz und Sicherheit gewährleistet sind. H2O GPT bietet eine effiziente Kontextnutzung und parallele Zusammenfassungsextraktion, unterstützt mehrere Modelle für GPU und CPU und eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungsszenarien, wie z. B. Dokumentenmanagement, Aufbau von Wissensdatenbanken und intelligente H2O GPT bietet eine effiziente Kontextnutzung und parallele Extraktion von Zusammenfassungen auf GPUs und CPUs.

Funktionsliste

• Privater ChatUnterstützung des lokalen GPT-Modells für private Chats.
• DateiverarbeitungUnterstützt Abfragen und Zusammenfassungen in mehreren Dokumentenformaten, darunter PDF, Excel, Word, Bilder, Videos und mehr.
• Unterstützung mehrerer ModelleKompatibel mit LLaMa2, Mistral, Falcon und vielen anderen GPT-Modellen.
• Effiziente kontextbezogene NutzungVerwendung von instruct-tuned LLMs ohne LangChain's few-shot Methode.
• Parallele Extraktion der ZusammenfassungUnterstützung der Parallelverarbeitung, um die Effizienz der Extraktion von Zusammenfassungen zu verbessern.
• GPU- und CPU-UnterstützungKompatibel mit einer breiten Palette von Hardwarekonfigurationen und unterstützt den effizienten Betrieb von GPUs und CPUs.
• Gradio UI oder CLIBietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und eine Befehlszeilenschnittstelle.
• BilderzeugungUnterstützung für Bilderzeugungsmodelle wie Stable Diffusion.
• Spracherkennung und SprachsyntheseUnterstützung für Whisper-Spracherkennung und mehrere Sprachsynthesemodelle.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

1. Klonprojekt: Führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminal aus, um das H2O-GPT-Projekt zu klonen:

   git clone https://github.com/h2oai/h2ogpt.git
cd h2ogpt

2. Installation von Abhängigkeiten: Installieren Sie die Projektabhängigkeiten mit dem folgenden Befehl:

   pip install -r anforderungen.txt

3. Konfiguration der UmgebungÄndern nach Bedarf .env Konfigurationsparameter in der Datei.
4. Neue DiensteFühren Sie den folgenden Befehl aus, um den H2O GPT-Dienst zu starten:

   python app.py

Richtlinien für die Verwendung

Privater Chat

1. Starten der Chat-Schnittstelle: Zugang http://localhost:5000 Öffnen Sie die Gradio-Benutzeroberfläche.
2. Modell auswählenWählen Sie das gewünschte GPT-Modell in der Schnittstelle aus, z.B. LLaMa2, Mistral, etc.
3. Probleme bei der Eingabe: Geben Sie Ihre Frage oder Anfrage in das Eingabefeld ein und klicken Sie auf die Schaltfläche "Senden".
4. Ergebnisse anzeigenDas System gibt eine Zusammenfassung der generierten Antwort oder des Dokuments zurück.

Dateiverarbeitung

1. Ein Dokument hochladenIn der Gradio-Benutzeroberfläche klicken Sie auf die Schaltfläche "Dokument hochladen" und wählen die zu verarbeitende Dokumentendatei aus.
2. Auswahl der BehandlungWählen Sie die Funktion "Anfrage" oder "Zusammenfassung" und geben Sie die entsprechende Anfrage oder Zusammenfassung ein.
3. Ergebnisse anzeigenDas System gibt den Inhalt des verarbeiteten Dokuments oder zusammenfassende Informationen zurück.

Bilderzeugung

1. Modell der Bilderzeugung auswählenIn der Gradio-Benutzeroberfläche wählen Sie ein Bilderzeugungsmodell wie z. B. Stable Diffusion.
2. Beschreibung der EingabeGeben Sie eine Beschreibung des Bildes in das Eingabefeld ein und klicken Sie auf die Schaltfläche "Generieren".
3. Generiertes Bild anzeigenDas System gibt das generierte Bild zurück, das vom Benutzer heruntergeladen oder weiter bearbeitet werden kann.

Spracherkennung und Sprachsynthese

1. Hochladen von AudiodateienKlicken Sie in der Gradio-Benutzeroberfläche auf die Schaltfläche "Audio hochladen" und wählen Sie die Audiodatei aus, die Sie verarbeiten möchten.
2. Auswahl der BehandlungWählen Sie die Funktion "Spracherkennung" oder "Sprachsynthese" und geben Sie die entsprechenden Parameter ein.
3. Ergebnisse anzeigen: Das System gibt den erkannten Text oder die synthetisierte Sprachdatei zurück.

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