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- 下载Anaconda 勾选添加到环境变量选项
- 下载并解压semantic_score_clean和user_profile_clean服务、模型以及示例训练数据
- 打开Anaconda 输入
conda create -n semantic
创建新环境
conda info --envs
查看环境
activate semantic
启动环境
cd C:\你的路径\semantic_score_clean\semantic_score_clean
cd到解压好的semantic_score_clean文件夹
python -m pip uninstall numpy
删掉初始自带的numpy
python -m pip install -r requirements.txt
或者pip install -r requirements.txt
安装所需依赖包
python semantic_score_api.py
运行服务 - 下载对应系统的Cuda并安装
- 打开一个新的Anaconda界面 输入
conda create -n userprofile
创建新环境
conda info --envs
查看环境
activate userprofile
启动环境
cd C:\你的路径\user_profile_clean\user_profile_clean
cd 到解压好的user_profile_clean文件夹
python -m pip uninstall numpy
删掉初始自带的numpy
python -m pip install -r requirements.txt
或者pip install -r requirements.txt
安装所需依赖包
python -m pip install torch==1.11.0+cu115 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
下载cuda版torch
python server_v3.py
运行服务
- Release中下载最新的包。
- 在openAPI网站 或demo中点击注册 注册并认证 获得 api-key 和 api-secret
- 点击设置 进入设置界面, 对应位置填入key和secret,以及双方姓名,完后点击保存并退出
- 确认semantic_score_clean和user_profile_clean服务以部署到本地,如果远程部署请在设置中替换对应请求URL
- 开聊
- 在openAPI网站 或demo中点击注册 注册并认证 获得 api-key 和 api-secret
- 打开
\你的路径\OpenAPIDemo\PythonDemo\main.py
在对应位置填入api-key 和 api-secret 并修改需要修改的参数 - 打开Anaconda 输入
conda create -n talk
创建新环境
conda info --envs
查看环境
activate talk
启动环境
cd C:\你的路径\OpenAPIDemo\PythonDemo
导航到代码所在的文件夹
python -m pip install requests
下载依赖资源
python main.py
开始聊天(需确认2个服务以开启)
如果您有问题,不妨微信扫码加入开发者群——
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