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docker部署qwen

回答

以下是关于 Docker 部署相关问题的综合回答：

容器编排模板： 容器编排模板是一种配置文件，用于在 Docker 中部署和管理多个容器，可一键部署复杂环境，无需手动配置细节，如配置 COW 组件与微信和极简未来平台交互。

使用 Docker 部署 COW 组件的原因： Docker 提供隔离运行环境，确保应用在任何环境稳定运行，简化安装和配置过程，保证环境一致，便于管理和维护。

配置多个前缀触发机器人回复的原因： 配置如“bot”、“@bot”等多个前缀，能确保机器人只在特定情况回复，避免群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。

扫码登录失败的解决办法：

  1. 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应容器，点击“重启”。
  2. 检查网络连接：确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。
  3. 重新扫描二维码：等待容器重启后，重新扫描日志中生成的二维码。

费用相关： 使用 AI 微信聊天机器人的费用实际上不高，极简未来平台按使用量收费，对一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间，且平台提供每天签到免费领积分福利，进一步降低使用成本。使用极简未来平台创建 AI 机器人的具体费用未明确给出。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人

[title]零基础模板化搭建AI微信聊天机器人[heading1]1.纯GPT大模型能力的微信聊天机器人搭建[heading2]疑问解答A5:容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在Docker中部署和管理多个容器。通过编排模板，您可以一键部署复杂的应用环境，而不需要手动配置每个容器的细节。本文中，我们通过容器编排模板配置了COW组件，使其能够与微信和极简未来平台进行交互。Q6:为什么需要使用Docker部署COW组件？A6:Docker提供了一种隔离的运行环境，可以确保应用程序在任何环境下都能稳定运行。通过Docker部署COW组件，可以简化安装和配置过程，确保每次部署的环境一致，并且容易管理和维护。Q7:为什么需要配置多个前缀来触发机器人回复？A7:配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可以确保只有在特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰。这样可以提高机器人的响应准确性和用户体验。Q8:如果遇到扫码登录失败怎么办？A8:如果扫码登录失败，可以尝试以下步骤：1.重启Docker容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。2.检查网络连接：确保您的服务器和微信客户端都能正常访问互联网。3.重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。Q9:使用这个AI微信聊天机器人会不会很贵？A9:实际上不会。极简未来平台的收费是按使用量计算的，对于一般用户来说，费用相对低廉。充值一次少量费用，通常可以使用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低了使用成本。Q10:使用极简未来平台创建AI机器人的费用是多少？

Bot智能体 | 用Coze实现【多模态资讯的跨平台推送】

登录宝塔面板后，接下来需要在宝塔面板当中的来可视化的控制云服务器，在上面部署docker容器，启动COW项目与微信取得关联。chatgpt-on-wechat（简称CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，可以接入微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉，可选择GPT3.5/GPT4.0/GPT4o/Claude/Gemini/文心一言/讯飞星火/通义千问/LinkAI/ChatGLM/月之暗面，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源。我们用这个方式来与微信进行链接。点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮项目模板代码示例如下：将上面编译好的内容复制进来在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定现实运行成功点击容器后，可以看到运行的是两个服务，因为接口文档中启动了两个服务。然后点击“wc-andy-ai-bot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。这个界面不会实时更新显示，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，如果看到WeChat login success，就成功将Bot接入微信中了。

安仔：不用黑魔法，小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人

[title]安仔：不用黑魔法，小白也能做一个对接GPT大模型的微信聊天机器人[heading2]疑问解答A5:容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在Docker中部署和管理多个容器。通过编排模板，您可以一键部署复杂的应用环境，而不需要手动配置每个容器的细节。本文中，我们通过容器编排模板配置了COW组件，使其能够与微信和极简未来平台进行交互。Q6:为什么需要使用Docker部署COW组件？A6:Docker提供了一种隔离的运行环境，可以确保应用程序在任何环境下都能稳定运行。通过Docker部署COW组件，可以简化安装和配置过程，确保每次部署的环境一致，并且容易管理和维护。Q7:为什么需要配置多个前缀来触发机器人回复？A7:配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可以确保只有在特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰。这样可以提高机器人的响应准确性和用户体验。Q8:如果遇到扫码登录失败怎么办？A8:如果扫码登录失败，可以尝试以下步骤：1.重启Docker容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。2.检查网络连接：确保您的服务器和微信客户端都能正常访问互联网。3.重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。Q9:使用这个AI微信聊天机器人会不会很贵？A9:实际上不会。极简未来平台的收费是按使用量计算的，对于一般用户来说，费用相对低廉。充值一次少量费用，通常可以使用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低了使用成本。Q10:使用极简未来平台创建AI机器人的费用是多少？

其他人在问
我在MacBook用docker安装的dify，以app形式安装的ollama，但在dify设置ollama的api时候，总是报错。如何解决
根据搜索结果，解决 dify 设置 ollama API 时报错的方法如下： 1. 检查 IP 地址和 URL 是否正确 有用户反映，通过修改 IP 地址和 URL 格式解决了类似的问题 确保使用了正确的 IP 地址和完整的 URL 格式 2. 尝试使用 LiteLLM 与 Ollama 有用户建议使用 LiteLLM 与 Ollama 的组合，这似乎是一个可行的解决方案 3. 检查 Ollama 的版本兼容性 有用户提到，Ollama 可能升级了客户端，需要检查与 Dify 的版本兼容性 4. 检查 OpenAI 账户类型和模型权限 确保 OpenAI 账户类型和所选模型（如 GPT4）是否有访问权限 5. 尝试禁用流式传输模式 有用户反映，流式传输可能会导致错误，可以尝试禁用该功能 总之，解决这个问题的关键是确保 Ollama 的 IP 地址、URL 格式、版本兼容性以及 OpenAI 账户权限等都设置正确。如果还有其他问题，可以继续在 Dify 的 GitHub 仓库中寻找相关的讨论和解决方案。
2024-04-19
qwen大语言模型有视觉模式吗？
Qwen 大语言模型具有视觉模式。以下是相关信息： 有博主称 QwenVL 已迁移到 ComfyUI 中，它支持本地图像、上下文窗口多轮对话，支持 PLUS 和 MAX 双视觉模型，支持百万像素、任意规格图像，具有超强细节和文字识别能力，在开源领域表现出色，中文能力突出，目前 API 免费开放。 关于部署 Qwen 大语言模型，如在 Windows 电脑上，可点击 win+R，输入 cmd 回车；在 Mac 电脑上，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”选择“终端”应用程序，然后复制相关命令行粘贴回车进行下载。
2024-10-11
什么是加载别人训练的qwen模型？
加载别人训练的 qwen 模型通常涉及以下步骤： 1. 对于直接调用千问的某一个大模型，如“qwenmax”模型，在 COW 中需要更改 key 和 model。在 /root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件进行更改，并添加"dashscope_api_key"。获取 key 可参考视频教程或图文教程。同时，需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，若对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，可能是未实名认证，可点击去，或查看自己是否已认证。 2. 部署大语言模型时，如下载 qwen2:0.5b 模型，对于不同的电脑系统操作有所不同。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。之后复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。 3. 对于 Ollama 大模型部分，为避免没下载大模型带来的报错，需要先下载 ollama，网站：网站中复制代码，然后像特定操作一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd，进入到下方的命令行，右键粘贴刚才的代码，等待下载即可。
2024-10-01
什么是qwen模型？
Qwen（通义千问）是由阿里巴巴推出的大模型。 Qwen 具有以下特点和成就： 1. 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里，可以参与国际竞争的国产大模型。 2. 多次冲进 LMSys 榜单，得分不断提高。 3. 开源模型累计下载量突破 1600 万，国内外有海量开发者基于其开发模型和应用，尤其在企业级方面。 4. Qwen 2 开源，具有多种尺寸的预训练和指令调整模型，包括 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。 5. 除英语和中文外，还接受过另外 27 种语言的数据训练。 6. 在大量基准评估中表现出最先进的性能，代码和数学性能显著提高，全面超越 llama3。 7. 增大了上下文长度支持，最高达到 128K tokens（Qwen272BInstruct）。 8. 在权威模型测评榜单 OpenCompass 中，Qwen1.5110B 已领先于文心 4.0 等一众中国闭源模型，Qwen272B 整体性能相比 Qwen1.5110B 又取得大幅提升，在 MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MTBench、Arena Hard、LiveCodeBench 等国际权威测评中获十几项世界冠军，超过美国的 Llama3。
2024-10-01
怎么使用qwen2
以下是关于 Qwen2 的相关信息： 1. 性能表现：Qwen 2 开源了，其模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型。在权威模型测评榜单 OpenCompass 中，此前开源的 Qwen1.5110B 已领先于文心 4.0 等一众中国闭源模型，刚开源的 Qwen272B 相比 Qwen1.5110B 整体性能大幅提升。在 MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MTBench、Arena Hard、LiveCodeBench 等国际权威测评中，Qwen272B 获十几项世界冠军，超过美国的 Llama3。 2. 训练与微调：大规模预训练后，通义千问团队对模型进行精细微调，提升了代码、数学、推理、指令遵循、多语言理解等能力，还让模型学会对齐人类价值观。微调过程遵循使训练规模化并减少人工标注的原则，探索了多种自动方法获取高质量数据，结合了有监督微调、反馈模型训练以及在线 DPO 等方法，采用在线模型合并方法减少对齐税。不久后将推出 Qwen2 的技术报告。 3. 特点：Qwen2 有 5 种尺寸的预训练和指令调整模型，包括 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。除英语和中文外，还接受过另外 27 种语言的数据训练，在大量基准评估中表现出最先进的性能，代码和数学性能显著提高，增大了上下文长度支持，最高达到 128K tokens（Qwen272BInstruct）。 4. 体验与下载：Qwen2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，开发者可在魔搭社区体验、下载模型，或通过阿里云百炼平台调用模型 API。同时，Qwen272binstruct 模型已上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，所有人都可以登录体验 Qwen2 的性能，或者选择 Qwen2 模型与其他大模型进行对比测评。测评地址为。Compass Arena 是由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出的大模型测评平台，集齐了国内主流的 20 多款大模型。 5. 开源社区影响力：Qwen 系列模型正在全球爆火，近一个月内总下载量翻倍，已突破 1600 万次。海内外开源社区已经出现了超过 1500 款基于 Qwen 二次开发的模型和应用。自今年 2 月 Qwen1.5 发布前后，就有大量开发者催更 Qwen2。6 月 7 日晚上 24 点左右 Qwen2 上线后，多个重要的开源生态伙伴火速宣布支持 Qwen2。
2024-10-01
我想在云服务器部署使用 dify 和 comfyui ，云服务器机器配置需要什么要求呢
在云服务器部署使用 Diffy 和 ComfyUI ，云服务器机器配置要求如下： 1. 系统：Windows 7 以上。 2. 显卡要求：NVIDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。但 SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 3. 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上。 4. 内存：最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。 需要注意的是，ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那玩 WebUI 和 ComfyUI 通常也没问题。配置上不封顶，根据自己的需求和预算来选择即可。
2024-10-19
如何在个人电脑中部署本地RAG
在个人电脑中部署本地 RAG 可以按照以下步骤进行： 1. 加载所需的库和模块： 确保 ollama 服务已开启并下载好模型，ollama 用于在 python 程序中跑大模型。 feedparse 用于解析 RSS 订阅源。 2. 从订阅源获取内容： 函数用于从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，如需接收多个 url 可稍作改动。 通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接。最终，这些文档被合并成一个列表并返回，用于进一步的数据处理或信息提取任务。 3. 为文档内容生成向量： 使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后放置在指定路径，如 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 创建 Python 虚拟环境： 创建 python 虚拟环境，并安装相关库，版本如下： ollama：0.1.8 langchain：0.1.14 faisscpu：1.8.0（有 gpu 则安装 gpu 版本） gradio：4.25.0 feedparser：6.0.11 sentencetransformers：2.6.1 lxml：5.2.1 5. 导入依赖库。 6. 基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。 7. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI，并进行评测。 8. 问答测试：对于同样的问题和上下文，基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。 总结： 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。
2024-10-13
dify的部署和ollama联动
以下是关于 Dify 与 Ollama 联动部署的相关信息： Ollama 的特点和功能： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持自定义模型，可修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 Ollama 的安装和使用： 1. 访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。 2. 安装完后，确保 Ollama 后台服务已启动。在 Mac 上启动 Ollama 应用程序，在 Linux 上通过 ollama serve 启动。可通过 ollama list 确认。 3. 通过 ollama 命令下载模型。 Google Gemma 的本地部署： 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装（支持 Windows、Linux 和 macOS）。 2. 在命令提示符中输入 ollama v 检查版本，安装完成后版本应为 0.1.26。 3. 输入 cls 清空屏幕，然后输入 ollama run gemma 运行模型（默认是 2b），首次需要下载。若想用 7b，运行 ollama run gemma:7b 。 4. 完成后可直接对话。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出内容质量相对高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 5. 常用内部指令：/set 显示设置界面可调整的设置项；/show 显示模型信息；/load <model> 加载已有模型；/bye 退出。 整体框架设计思路： 可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现，后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。本次开发的运行环境是 Intel Mac，其他操作系统也可行。下载模型等可能需要梯子。 Langchain 简介： Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，使与 LLM 交互变简单。其核心在于“链”概念，是模块化组件系统，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，可灵活组合支持复杂应用逻辑。其生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具，帮助开发者高效管理从原型到生产的各个阶段以优化 LLM 应用。
2024-10-08
如在腾讯云上部署ollama
以下是在腾讯云上部署 Ollama 的详细步骤： 一、下载并安装 Ollama 1. 根据您的电脑系统，点击进入 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 2. 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 3. 安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 二、下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型） 1. 如果您是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车。如果您是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 2. 复制以下命令行，粘贴进入，点击回车。 3. 回车后，会开始自动下载，等待完成。（这里下载久了，可能会发现卡着不动，不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口，键盘点空格，就会刷新了） 4. 下载完成后您会发现，大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。 三、下载 Open WebUI 1. 回到桌面，再打开一个新的终端窗口（可以放心多个窗口，不会互相影响）。如果您是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车。如果您是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 2. 将以下命令输入，等待下载。 3. 出现相关图示，即是下载完成。 4. 点击或复制下方地址进入浏览器：http://localhost:3000/auth/ 5. 点击进行注册即可，注册输入昵称、邮箱、密码。注册完即可登录进入。 6. 登入后，看到如下页面，点击顶部的 Model，选择“llama3:8b”。 7. 完成。您已经拥有了一个属于自己的本地大语言模型。可以开始与他对话啦！ 四、部署 Google Gemma 1. 首先进入 ollama.com，下载程序并安装（支持 windows，linux 和 macos）。 2. 查找 cmd 进入命令提示符，输入 ollama v 检查版本，安装完成后版本应该显示 0.1.26。 3. 输入 cls 清空屏幕，接下来直接输入 ollama run gemma 运行模型（默认是 2b），首次需要下载，需要等待一段时间，如果想用 7b，运行 ollama run gemma:7b 。 4. 完成以后就可以直接对话了，2 个模型都安装以后，可以重复上面的指令切换。
2024-09-27
部署本地知识库有哪些开源的
以下是一些关于部署本地知识库的开源相关信息： 在“手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库”中提到： 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在这个过程中，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。RAG 的应用可抽象为 5 个过程，包括文档加载（从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器）、文本分割（把 Documents 切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库）、检索（通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）。 文中还介绍了如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、通过搭建本地的聊天工具了解 ChatGPT 的信息流转、如何通过 AnythingLLM 这款软件搭建完全本地化的数据库。 智谱·AI 开源了以下模型： WebGLM10B：利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。 WebGLM2B：与 WebGLM10B 类似。 MathGLM2B：在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。
2024-09-24
如何本地部署大模型搭建个人知识库
以下是关于本地部署大模型搭建个人知识库的详细步骤： 一、Ollama 的安装以及大模型下载 安装完成 Ollama 后，在命令行中运行如下命令即可：。考虑机器配置及不同版本的内存要求，可选择 7b 参数的模型。运行大模型时，Ollama 会自动下载大模型到本地。 二、RAG 是什么 利用大模型的能力搭建知识库属于 RAG 技术的应用。在进行本地知识库的搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。大模型的训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，主要通过检索增强生成 RAG（Retrieval Augmented Generation）实现。RAG 的应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档。LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及两个环节，分别是将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，以及将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址，打开页面时使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，Open WebUI 一般有两种使用方式，第一种是聊天对话，第二种是 RAG 能力，即让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。若要求不高，已搭建本地大模型并通过 Web UI 实现对话功能。ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因在于其服务器配置高、训练参数多、数据更优及训练算法更好。若想更灵活掌握知识库，请继续探索。
2024-09-24