GPT Academic Optimization (GPT Academic): поддерживает полировку в один клик, перевод с китайского на английский в один клик, объяснение кода в один клик, создание отчета об анализе чата, функцию полнотекстового перевода в формате PDF, агрегирование информации в Интернете + GPT и т. д.

ChatGPT/GLM предоставляет графический интерактивный интерфейс.,Специальная оптимизация бумажного опыта чтения/шлифовки/письма,Модульная конструкция,поддерживать Настроитькнопка быстрого доступа&функцияплагин,поддерживатьPythonиC++ждать Анализ проекта&Самоинтерпретация Функция,PDF/LaTexбумагапереводить&Подвести итог Функция,Поддерживает параллельный запрос нескольких моделей LLM.,поддерживать清华chatglmждатьместная модель。Совместим с ФуданьMOSS, llama, rwkv, Паньгу, newbing, Клод и др.

• Новый интерфейс（Исправлятьconfig.pyвLAYOUTдоступны варианты“левая и правая планировка”и“Верхнее и нижнее расположение”переключение）
• Все кнопки генерируются динамически путем чтения Functional.py.,Не стесняйтесь добавлять Настроить Функция,Освободите картон
• Польский/Коррекция
• Если выходные данные содержат формулу,Он будет отображаться в текстовой форме и в форме рендеринга одновременно.,Легко читать
• Лень посмотреть код проекта? Весь проект отображается непосредственно в устной форме чатгпта.
• Смешанный вызов нескольких крупных языковых моделей (ChatGLM + OpenAI-GPT3.5 + API2D-GPT4）

1. Способ установки I: запуск напрямую (Windows, Linux или MacOS)

1. скачатьпроект

git clone https://github.com/binary-husky/gpt_academic.git
cd gpt_academic

1. Настроить API_KEY

существоватьconfig.pyсередина,КонфигурацияAPI KEYждатьнастраивать,Нажмите, чтобы просмотреть метод настройки специальной сетевой среды. 。

(P.S. программабегать时会优先检查да否存существоватьназванныйconfig_private.pyконфиденциальности Конфигурациядокумент,и用其в Конфигурациякрышкаconfig.pyс тем же именем Конфигурация。поэтому,Если вы можете понять нашу Конфигурация Читать логику,我们强烈建议您существоватьconfig.pyСоздать рядом содинназванныйconfig_private.pyновый Конфигурациядокумент,и положитьconfig.pyв Конфигурацияпередача（копировать）приезжатьconfig_private.pyсередина。config_private.pyНе подлежитgitконтроль,Может сделать вашу личную информацию более безопасной。P.S.проект同样поддерживатьпроходитьпеременные средыКонфигурациябольшинство вариантов,переменные среды Справочник по формату записиdocker-composeдокумент。Приоритет чтения: переменные среды > config_private.py > config.py)

1. Установить зависимости

# (Выберите I: Если вы знакомы с Python) (Python версии 3.9 или выше, чем новее, тем лучше). Примечание. Используйте официальный источник pip или источник Ali pip, временный метод изменения источника: python -m pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
python -m pip install -r requirements.txt

# (Вариант II: Если вы не знакомы с Python) используйте anaconda, шаги аналогичны (https://www.bilibili.com/video/BV1rc411W7Dr)：
conda create -n gptac_venv python=3.11    # Создайте среду анаконды
conda activate gptac_venv                 # Активировать среду анаконды
python -m pip install -r requirements.txt # этот шагиpipУстановитьте же шаги

Если вам нужна поддержка Tsinghua ChatGLM/Fudan MOSS в качестве серверной части, нажмите, чтобы развернуть здесь.

[Необязательный шаг] Если вам необходимо поддерживать Tsinghua ChatGLM/Fudan MOSS в качестве бэкэнда, вам необходимо установить дополнительные зависимости (предварительное условие: знание Python + использование Pytorch + достаточно сильная конфигурация компьютера):

# [Необязательный шаг I] Поддержка Tsinghua ChatGLM. Tsinghua ChatGLM Примечание. Если вы увидите сообщение «Позвоните ChatGLM fail Невозможно нормально загрузить параметры ChatGLM" Ошибка, обратитесь к следующему: 1: Вышеуказанная установка по умолчанию — версия torch+cpu. Чтобы использовать cuda, вам необходимо удалить torch и переустановить torch+cuda; 2. Если модель не может быть загружена из-за недостаточной локальной конфигурации, вы можете изменить точность модели в request_llm/bridge_chatglm.py. Воля AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) Все изменено на AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)
python -m pip install -r request_llm/requirements_chatglm.txt  

# [Необязательный шаг II] Поддержка Fudan MOSS
python -m pip install -r request_llm/requirements_moss.txt
git clone https://github.com/OpenLMLab/MOSS.git request_llm/moss  # Обратите внимание, что при выполнении этой строки кода вы должны находиться в корневом пути проекта.

# [Необязательный шаг III] Убедитесь, что AVAIL_LLM_MODELS в файле конфигурации config.py содержит нужную модель. В настоящее время поддерживаются следующие модели (серия jittorllms в настоящее время поддерживает только решение Docker):
AVAIL_LLM_MODELS = ["gpt-3.5-turbo", "api2d-gpt-3.5-turbo", "gpt-4", "api2d-gpt-4", "chatglm", "newbing", "moss"] # + ["jittorllms_rwkv", "jittorllms_pangualpha", "jittorllms_llama"]

1. бегать

python main.py

2. Способ установки II: Использование Docker

1. Только ChatGPT (рекомендуется для большинства людей, что эквивалентно варианту 1 docker-compose)

git clone https://github.com/binary-husky/gpt_academic.git  # скачатьпроект
cd gpt_academic                                 # Введите путь
nano config.py                                      # Отредактируйте config.py в любом текстовом редакторе, Конфигурация “Proxy”, “API_KEY” а также “WEB_PORT” (Например50923) ждать
docker build -t gpt-academic .                      # Установить

#(Последний шаг — выберите 1) В среде Linux удобнее и быстрее использовать `--net=host`
docker run --rm -it --net=host gpt-academic
#（последний шаг-выбирать2）существоватьmacOS/windowsсреда,Только порт контейнера (Например50923) может быть открыт для порта хоста с помощью опции -p Воля
docker run --rm -it -e WEB_PORT=50923 -p 50923:50923 gpt-academic

P.S. Если вам нужно полагаться на функцию плагина Latex.,См. Вики. кроме того,Вы также можете использовать docker-compose напрямую, чтобы получить функцию Latex (измените docker-compose.yml).,Оставьте сценарий 4 и удалите остальные).

1. ChatGPT + ChatGLM + MOSS (требуется знание Docker)

# Измените docker-compose.yml,план хранения2иудалить Другие варианты。Исправлятьdocker-compose.ymlсередина方案2из Конфигурация,Просто обратитесь к комментариям
докер-составить

1. ChatGPT + LLAMA + Pangu + RWKV (необходимо знание Docker)

# Измените docker-compose.yml,план хранения3иудалить Другие варианты。Исправлятьdocker-compose.ymlсередина方案3из Конфигурация,Просто обратитесь к комментариям
докер-составить

3. Способ установки III: другие положения развертывания.

1. Запуск скрипта в один клик. совершенно незнакомыйpython环境изWindowsПользователи могутскачатьReleaseсередина发布из一键бегать Скрипт Установить无местная модельиз版本。 Скриптиз贡献来источникдаoobabooga。
2. использоватьdocker-composeбегать。 Пожалуйста, прочтите docker-compose.yml и следуйте его подсказкам.
3. Как использовать обратные URL-адреса в соответствии сconfig.pyв说明КонфигурацияAPI_URL_REDIRECTВот и все。
4. Microsoft CloudAzureAPI в соответствии сconfig.pyв说明Конфигурация Вот и все（AZURE_ENDPOINTждатьчетыре Конфигурация）
5. Удаленное развертывание облачного сервера (требуются знания и опыт работы с облачным сервером). Пожалуйста, посетитеРазвернуть вики-1
6. Использование WSL2 (Windows Subsystem for Linux подсистема). Пожалуйста, посетитеРазвернуть вики-2
7. нравиться何существовать二级网址（нравитьсяhttp://localhost/subpath）Внизбегать。 Пожалуйста, посетитеИнструкция по работе с FastAPI

4.I: Настройте новые удобные кнопки (академические сочетания клавиш)

Откройте любой текстовый редакторcore_functional.py,Добавьте записи следующим образом,Затем перезапустите программу. (Если кнопка успешно добавлена ​​и видна,Тогда и префиксы, и суффиксы поддерживают горячую модификацию.,Нет необходимости перезапускать программу, чтобы изменения вступили в силу. ) Например

«Супер английский на китайский»: {
    # префикс,будет добавлен к вашему вводу. Например,Используется для написания вашего запроса,Напримерпереводить、объяснить код、польский
    "Prefix": "Пожалуйста, переведите следующий абзац на китайский язык, а затем используйте таблицу onemarkdown, чтобы объяснить имена собственные, которые появляются в тексте одно за другим:\n\n", 
    
    # Суффикс будет добавлен после вашего ввода. Например, с помощью префикса вы можете заключить вводимый контент в кавычки.
    "Suffix": "",
},

4.II: Плагин настраиваемых функций

Создавайте мощные функциональные плагины для выполнения любых мыслимых и неожиданных задач. Написание и отладка плагина для этого проекта очень сложны. Если у вас есть определенные базовые знания Python, вы можете реализовать свою собственную функцию плагина, следуя предоставленному нами шаблону. Подробную информацию см.Руководство по плагинам функций。

5. Последний план обновлений

5.1: Обновления новых функций

1. Разговор сохранен.Функция。существовать Область подключаемых функцийвызов Сохранить текущий разговор Вы можете сохранить текущий разговор в виде читаемого и восстанавливаемого html-файла. Кроме того, вызовите его в области плагина «Функция» (выпадающее меню). Загрузить архив истории разговоров для восстановления предыдущего сеанса. Совет: щелкните напрямую, не указывая файл. Загрузить архив истории разговоров Может просматривать исторический кэш html-архива.
2. ⭐Latex/Arxivбумагапереводить Функция⭐

===>

1. Генерируйте отчеты. Большинство плагинов после выполнения генерируют отчет о работе.
2. Модульная конструкция функций, простой интерфейс может поддерживать мощные функции
3. Расшифруйте другие проекты с открытым исходным кодом
4. украшатьlive2dиз小Функция（Выключено по умолчанию,需要Исправлятьconfig.py）
5. Добавлена ​​поддержка модели большого языка MOSS.
6. Генерация изображений OpenAI
7. Аудиоанализ OpenAI и сводка
8. Латексная полнотекстовая корректура и исправление ошибок

===>

Итерация версии 5.2:

• version 3.5(Todo): Используйте естественный язык для вызова всех функциональных плагинов этого проекта (высокий приоритет).
• version 3.4: +arxivбумагапереводить、latexбумагаправильный Функция
• version 3.3: + Интегрированная функция интернет-информации
• version 3.2: Функциональный плагин поддерживает больше интерфейсов параметров. (Функция сохранения разговора, Интерпретация любого языкового кода + одновременный запрос любой комбинации LLM)
• версия 3.1: поддерживает одновременный запрос к нескольким моделям GPT! Поддержка API2d, поддержка балансировки нагрузки с несколькими ключами API.
• version 3.0: Поддержка чатглм и других небольших программ.
• версия 2.6: Реконструирована структура плагинов, улучшена интерактивность и добавлено больше плагинов.
• версия 2.5: Самообновляется для решения проблемы слишком длинного текста и переполнения токенов при обобщении исходного кода крупных проектов.
• version 2.4: (1)НовыйPDFполный текстпереводить Функция; (2) Добавлена ​​функция переключения области ввода; (3) Добавлена ​​опция вертикальной компоновки; (4) Многопоточная функция оптимизации плагина.
• версия 2.3: Улучшенная многопоточная интерактивность.
• version 2.2: Функция плагина поддерживает горячую перезагрузку
• версия 2.1: Складной макет
• version 2.0: Представляем плагин модульных функций
• version 1.0: База Функция
• Известные проблемы
  • Некоторые плагины перевода браузера мешают запуску этого программного обеспечения.
  • Официальный Gradio в настоящее время имеет множество ошибок совместимости.,请务必использоватьrequirement.txtУстановитьGradio

5.3 Отчет о самостоятельном переводе проекта chatgpt-academic

Затем проанализируйте следующий файл проекта за файлом [0/48]. Пожалуйста, дайте обзор следующего файла программы: check_proxy.py.

Этот файл в основном содержит пять функций:

1. check_proxy：используется для检查代理из有效性及地理位置,агент вывода Конфигурацияи Местосуществовать地информация。
2. backup_and_download：используется для备份当前版本искачатьновая версия。
3. patch_and_restart：используется длякрышкавозобновлять当前版本и重新启动программа。
4. get_current_version：используется для获取当前программаиз版本号。
5. auto_update：используется для自动检查новая версияи提示用户возобновлять。нравиться果用户выбиратьвозобновлять,затем создайте резервную копию и скачайте новую версию,Перезапишите текущую версию и перезапустите программу. Если обновление не удалось,затем выведите сообщение об ошибке,Пользователю не будет предоставлено никаких подсказок.

кромеодин Нетфункция名из语句os.environ['no_proxy'] = '*',используется длянастраиватьпеременные В конечном итоге, чтобы избежать случайного загрязнения прокси-сети.

Кроме того, этот файл импортирует следующие три модуля/функции:

• requests
• shutil
• os

[1/48] Пожалуйста, дайте обзор следующего программного файла: Colorful.py.

Этот файл представляет собой скрипт Python для печати цветного текста в консоли. Этот файл содержит функции для печати текста разными цветами. Среди них красный, зеленый, желтый, синий, фиолетовый и индиго соответственно определены в виде функций печати красного цвета, печати зеленого цвета, печати желтого цвета, печати синего цвета, печати фиолетового цвета и печати ярко-красного цвета, ярко-зеленого цвета, ярко-желтого цвета и яркого цвета; Синий цвет, ярко-фиолетовый и яркий индиго соответственно определяются в виде печати ярко-красного цвета, печати ярко-зеленого цвета, печати ярко-желтого цвета, печати ярко-синего цвета, печати ярко-фиолетового цвета и печати яркого индиго. Они используют Escape-код ANSI для выделения цветного вывода с консоли. При работе в операционной системе Linux операции, выполняемые файлом, остаются пустыми, в противном случае файл импортирует библиотеку colorama и вызывает функцию init() для инициализации; Наконец, с помощью ряда условных операторов файл позволяет избежать проблем с цветом в выходном файле, переназначая имена всех функций вывода цвета именам функций печати.

[2/48] Пожалуйста, дайте обзор следующего программного файла: config.py.

Этот программный файл используется для настройки. конфигурации и параметры. Он содержит множество настроек, таких как API key,Используйте прокси,Количество потоков,Модель по умолчанию,тайм-аутждатьждать.также,Он также содержит некоторые расширенные функции,нравитьсяURLПеренаправлениеждать.这些настраивать Воля会影响приезжатьпрограммаиз行дляипроизводительность。

[3/48] Пожалуйста, дайте обзор следующего программного файла: config_private.py.

Этот программный файл представляет собой скрипт Python, имя файла — config_private.py. Он содержит присвоения следующим переменным:

1. API_KEY: ключ API.
2. USE_PROXY: применять ли прокси.
3. proxies：нравиться果Используйте прокси,Затем установите сетевой протокол прокси (socks5/http), адрес (localhost) и порт (11284).
4. DEFAULT_WORKER_NUM: количество рабочих потоков по умолчанию.
5. SLACK_CLAUDE_BOT_ID: идентификатор робота Slack.
6. SLACK_CLAUDE_USER_TOKEN: токен пользователя Slack.

[4/48] Пожалуйста, дайте обзор следующего программного файла: core_functional.py.

Это файл исходного кода с именем core_functional.py, который определяет функцию get_core_functions(), которая возвращает словарь, содержащий инструкции и связанные параметры, такие как цвета для различных задач по полировке академического перевода, префикс, суффикс и т. д. Эти задачи включают в себя академическую доработку английского языка, академическую доработку китайского языка, поиск грамматических ошибок, перевод с китайского на английский, академический перевод с китайского на английский, перевод с английского на китайский, поиск изображений и преобразование ссылок в Bib. Среди них некоторые задачи также определяют функции предварительной обработки для обработки входного текста задачи.

[5/48] Пожалуйста, дайте обзор следующего программного файла: mad_functional.py.

Этот программный файл (crazy_functional.py) представляет собой набор однофункциональных плагинов.,Содержит определения и вызовы нескольких подключаемых модулей функций. Эти функциональные плагины предназначены для предоставления некоторых расширенных функций.,Например, анализ исходного кода проекта, пакетная обработка PDF-документов и полнотекстовая обработка Latex. Некоторые плагины также поддерживают функцию горячих обновлений.,Нет необходимости перезапускать программу, чтобы изменения вступили в силу. Плагины функций в файле классифицируются по функциям (Группа 1 и Группа 2).,И есть разные способы вызвать его (кнопкой или раскрывающимся меню).

[6/48] Пожалуйста, дайте обзор следующего программного файла: main.py.

этоPythonфайл программы, имя файла — main.py. Программа содержит одну функцию под названием main.,программа会自动бегать Долженфункция。программа要求已经Установить Понятноgradio、osждатьмодуль,будет основано на Конфигурациядокумент加载代理、model、API Keyждатьинформация。программа提供ПонятноChatbotФункция,Реализован единый диалоговый интерфейс.,Пользователи могут вводить вопросы,ЗатемChatbotМожет ответить на вопросы или предоставить соответствующую информацию Функция。программа还包含Понятно База Функцияокруг、Область подключаемых функции、Изменить модель & SysPrompt & Интерактивный макет интерфейса、备选输入округ,Пользователи могут выбирать подключаемые модули функций в этих областях для использования. Программа также содержит некоторые вспомогательные модули.,Например, запись ожидания.

[7/48] Пожалуйста, дайте обзор следующего программного файла: multi_language.py.

Должендокументmulti_language.pyиспользуется для Воляпроектпереводить成不同语言изпрограмма。它包含Понятно以Внизфункцияипеременная：lru_file_cache、contains_chinese、split_list、map_to_json、read_map_from_json、advanced_split、trans、trans_json、step_1_core_key_translate、CACHE_FOLDER、blacklist、LANG、TransPrompt、cached_translationждать.Комментарийи文档字符串提供Понятно有关программаиз说明,– Как пользоваться программой,Как изменить переменную ожидания "LANG" и "TransPrompt".

[8/48] Пожалуйста, дайте обзор следующего программного файла: theme.py.

этоPythonисточниккод файла, имя файла — theme.py. в этом файле определена одна функцияadjust_theme,Его функция — тема приложения «Настройкаградио».,Включая настройку цветов, шрифтов, теней, если разрешено.,Затем добавьте одну девушку с рекламного щита. Этот файл также включает переменную Advanced_css.,который содержит некоторые стили CSS,Стиль окна чата для выделения кода и Настроить. Этот файл также импортирует библиотеку get_confunctionigradio.

[9/48] Пожалуйста, дайте обзор следующего программного файла:toolbox.py.

toolbox.pyдаодин Библиотека инструментов,В основном он содержит некоторые декораторы функций и гаджеты.,Используется для помощи в различных функциях, необходимых для реализации чат-ботов.,Включая обработку текста, загрузку подключаемых модулей, обнаружение аномалий и преобразование формата Markdown.,Чтение и запись файловждатьждать.также,Должен Библиотека还包含一些依赖、параметр Конфигурацияждатьинформация。Должен Библиотека易于理解иподдерживать。

[10/48] Пожалуйста, дайте обзор следующего программного файла: mad_functions\crazy_functions_test.py.

Этот файл представляет собой тестовый модуль Python, используемый для тестирования различных подключаемых модулей функций в mad_functions. Эти функции включают в себя: синтаксический анализ исходного кода проекта Python, синтаксический анализ исходного кода проекта Cpp, полнотекстовую полировку Latex, перевод Markdown с китайского на английский, пакетный перевод PDF-документов, помощник поиска Google, обобщение текстовых документов, загрузку документов в формате arxiv и перевод тезисов, ответы на вопросы. онлайн и анализ Jupyter Notebooks. Для каждого функционального плагина существует соответствующая тестовая функция для тестирования.

[11/48] Пожалуйста, дайте обзор следующего программного файла: mad_functions\crazy_utils.py.

Этот файл Python включает в себя две функции:

1. input_clipping: Функция используется для обрезки длины входного текста, чтобы она не превышала определенный предел.
2. request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive: Функция используется для запроса GPT Модельи保持用户интерфейсиз响应,поддерживатьмногопоточностьи Обновляйте пользовательский интерфейс в режиме реального времени。

Обе функции зависят от toolbox и request_llm Некоторые инструменты, импортированные в Function. Ввод и вывод функции описаны в подробной документации.

[12/48] Пожалуйста, дайте обзор следующего программного файла: mad_functions\Latex, полный текст Polish.py

этоPythonфайл программы, имя файла для mad_functions\Latex полный текст Polish.py. Файл содержит класс onePaperFileGroup и три функции Latex English Polish.,Latexсередина文полироватьиLatexИсправление ошибок на английском языке。программаиспользовать Понятно字符串处理、регулярное выражение、Чтение и запись файлов、многопоточностьждатьтехнология,основной作用дав целомLatexпроект进行полироватьи Коррекция。其серединаполироватьи Коррекция涉及приезжать Понятно对文本из语法、ясностьиобщая читабельностьждать方面из提升。также,Программа также ссылается на сторонние библиотеки.,И инкапсулировал некоторые инструменты Function.

[13/48] Пожалуйста, дайте обзор следующего программного файла: mad_functions\Latex, полный текст перевода.py

Этот файл содержит две функции Латекс с английского на китайский и Латекс с китайского на английский,Они все будут целомLatexПроект для перевод. Этот файл также содержит один класс PaperFileGroup,он владеетодинметод run_file_split,используется для把长文本документ分成多个短документ。其серединаиспользовать Понятно工具Библиотека toolbox Некоторые функции из request_llm импортирован в model_info。接Вниз来изфункция把документ读取进来,Удалить их комментарии,расколоть,И осуществите перевод. Этот файл также включает в себя некоторые операции обработки исключений и обновления интерфейса.

[14/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: crazy_functions_init_.py

этоPythonмодульиз初始化документ（init.py）,Назовите его «crazy_functions». Этот модуль содержит какую-то сумасшедшую функцию,Но документ не реализует эти функции.,Вместо этого он используется как один пакет для импорта других модулей Python для реализации этих функций. в этом файле,Классы или функции не определены,Его единственная функция — идентифицировать модуль «crazy_functions» как один пакет.

[15/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\Загрузить arxiv-документ перевода summary.py

это Python файл программы, имя файладля скачатьarxivбумагапереводитькраткое содержание.py。программа包含多个функция,其середина Загрузите архивную статью и переведите аннотацию. Функция заключается в загрузке arxiv диссертация PDF файл, извлеките сводку и используйте GPT Переведите это. Другие функции включают в себя загрузку arxiv диссертация download_arxiv_ Функции используются для получения информации о товаре. get_name функции, которые включают использование сторонних библиотек, таких как requests, BeautifulSoup ждать. Файл также содержит фрагменты кода для отладки и хранения файлов.

[16/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\code переписан на полный English_multi-threading.py

Долженпрограммадокументдаодинмногопоточностьпрограмма,основной Функцияда Воля指定目录Внизиз Место有Python代码документвсередина文内容转化для英文,и Воля转化后из代码存储приезжатьодин新издокументсередина。其середина,программаиспользовать ПонятноGPT-3ждатьтехнология进行середина文-英文из转化,В то же время также была проведена некоторая обработка в рамках ограничений токена.,для предотвращения ошибок программы. Программа также выводит некоторые подсказки во время выполнения.,и Воля Место有转化过из代码документ存储приезжать指定目录Вниз。существоватьпрограмма执行结束后,Также генерирует отчет о выполнении задачи,Запишите детали проекта программы.

[17/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: Crazy_functions\image Generation.py

Долженпрограммадокумент提供Понятноодиниспользуется для生成图像изфункцияГенерация изображений。функция实现из过程середина,会вызовgen_imageфункциядля создания изображений,И верните URL-адрес сгенерированного изображения и адрес локального файла. Функция имеет несколько параметров,включатьprompt(мотивационный текст)、llm_kwargs(GPTМодельизпараметр)、plugin_kwargs(плагин Модельизпараметр)ждать.функция核心代码использовать Понятноrequestsбиблиотечное направлениеOpenAI Изображение запроса API,И сделал простую обработку и сохранение. Функция также обновила интерактивный интерфейс,Очищает историю чата и отображает сообщение о создании изображения, URL-адрес конечного изображения и предварительный просмотр.

[18/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\история разговоров archive.py

Этот файл называется mad_functions\история. разговоров Файл программы Python archive.py содержит 4 функции:

1. write_chat_to_file(chatbot, history=None, file_name=None)：используется для Воля Разговор записан сMarkdown格式写入документсередина,и且生成имя файл, если имя не указано файлазатем используйте текущее время。После завершения записи Волядокумент路径打印出来。
2. gen_file_preview(file_name): прочитать содержимое входящего файла, проанализировать историю разговоров и вернуть первые 100 символов для предварительного просмотра файла.
3. read_file_to_chat(чат-бот, история, имя_файла): прочитать содержимое входящего файла, проанализировать историю разговоров и обновить окно отображения чата.
4. Архив истории разговоров (txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, web_port): одна основная функция, используется для сохранения текущей записи разговора и напоминания пользователю. Если пользователь желает загрузить историю, вызовите read_file_to_chat(), чтобы обновить окно отображения чата. Если пользователь желает удалить историю, вызовите функцию «Удалить всю локальную историю разговоров()», чтобы завершить операцию удаления.

[19/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\summary word document.py

Этот программный файл реализует одну сводную информацию о функции документов Word.,Чтение файлов в формате docx с помощью библиотеки docx Python.,Используйте библиотеку pywin32 для чтения файлов в формате doc. Программа сначала выполнит поиск файла, который необходимо обработать, на основе переданного параметра txt.,и проанализировать содержимое один за другим,Воля内容拆分для指定长度из文章片段,Затемиспользовать另одинпрограммадокументвrequest_gpt_model_in_new_thread_with_ui_aliveфункция进行середина文概述。наконец Воля Место有из Подвести итог结果写入одиндокументсередина,и отображается в интерфейсе.

[20/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\summary audio and video.py

В файле программы есть две функции: Split_audio_file() и AnalyAudio().,и且导入Понятно一些必要из Библиотекаи定义Понятно一些工具функция。split_audio_fileиспользуется для Воля音频документ分割成多个时长相ждатьиз片段,Возвращает список, содержащий пути к файлам всех вырезанных аудиоклипов.,AnalyAudio используется для анализа аудиофайлов.,Преобразуйте аудио в текст, вызвав модель шепота, и используйте модель GPT для описания аудиоконтента.,финальный Воля Место有Подвести итог结果写入结果документсередина。

[21/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\batch Markdown Translation.py

Имя программы файладляПакетный перевод Markdown.py,Содержит следующую функцию: Чтение файлов Markdown.,Воля длинный текст разделен,ВоляMarkdownдокумент进行переводить（英译серединаисередина译英）,整理结果и退出。программаиспользовать Понятномногопоточностьдля повышения эффективности。программаиспользовать ПонятноtiktokenЗависимые библиотеки,Может потребоваться доп.Установить。документсерединакроме一些其他изфункцияидобрый,Но симя файла Местоописыватьиз Функцияне имеющий отношения。

[22/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\Batch-сводка PDF-документов.py

Этот файл представляет собой скрипт Python,Называется mad_functions\Batch-сводка PDF-документов.py. После импорта ряда библиотек и инструментов Функция,В основном определяет 5 функций,К ним относятся один декоратор обработки ошибок (@CatchException).,Используется для пакетного обобщения PDF-документов. Эта функция в основном реализует синтаксический анализ PDF-документов.,И вызовите модель для создания сводок на китайском и английском языках.

[23/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\Пакетная сводка PDF-документов pdfminer.py

Этот программный файл представляет собой однофункциональный плагин для пакетного суммирования PDF-документов.,Использовал плагин pdfminer и библиотеку BeautifulSoup для извлечения текстового содержимого PDF-документов.,Каждый PDF-файл обрабатывается отдельно, и создается резюме на китайском и английском языках. в то же время,Файл программы также включает в себя некоторые вспомогательные инструменты-декораторы функций для обработки исключений.

[24/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\Пакетный перевод PDF Documents_Multi-threading.py

Этот программный файл представляет собой скрипт Python, имя файладля“Пакетный перевод PDF-документов_multi-threading.py”。它основнойиспользовать Понятно“toolbox”、“request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive”、“request_gpt_model_multi_threads_with_very_awesome_ui_and_high_efficiency”、“colorful”ждатьPythonБиблиотекаи Настроитьизмодуль“crazy_utils”из一些функция。программа实现ПонятноодинпартияпереводитьPDF文档из Функция,Может автоматически анализировать основную информацию в файлах PDF.,Рекурсивно вырезать PDF-файлы,переводи обрабатывает все в PDF-бумаге,И сгенерируйте соответствующие файлы результатов перевода (включая файлы md и файлы html). Функция более сложная,Для этого требуется вызов нескольких библиотек, зависящих от функций.,Включает многопоточные операции и обновления пользовательского интерфейса. В файле есть подробные комментарии и имена переменных.,Код относительно ясен и легко читается.

[25/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\Понимать содержимое PDF-документа.py

Этот программный файл реализует одну функцию под названием «Понимание содержимого PDF-документа».,Долженфункция可以для输入изPDFдокумент提取краткое содержаниеа также正文各部分изосновной内容,И отвечайте на академические вопросы, исходя из контекста, в процессе извлечения. Функция опирается на несколько вспомогательных функций и сторонних библиотек.,И обрабатывать любые исключения, которые могут возникнуть во время выполнения.

[26/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\генерировать функцию annotation.py

Программный файл представляет собой файл модуля Python, имя файладля“Создать функцию annotation.py”,Определены две функции: одна — основная функция, которая генерирует аннотации функций, «генерирует аннотации функций».,Еще одна — функция «пакетная генерация комментариев к функциям», реализующая перехват исключений через декораторы. Этот программный файл зависит от «toolbox» и локального модуля «crazy_utils».,и且существоватьбегать时использовать ПонятномногопоточностьтехнологияиGPTМодель来生成Комментарий。функция生成из Комментарий结果использоватьMarkdown表格выходи写入历史记录документ。

[27/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\Сетевой чатGPT.py

этоназванныйСетевой чатGPT.pyизPythonпрограммадокумент,其середина定义ПонятноодинфункцияПодключитесь к Интернету, чтобы ответить на вопросы。Долженфункцияползаяпоиск引擎из结果и Посетите веб-страницу来综合回答给定из问题,И используйте модель ChatGPT для завершения ответа. также,Файл также включает в себя некоторые инструменты и функции.,Например从网页середина抓取文本и Используйте прокси Посетите веб-страницу。

[28/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: сумасшедшие_функции\анализJupyterNotebook.py

Этот программный файл содержит две функции: parseNotebook()иРазобрать файл ipynb(),и且引入Понятно一些工具функцияидобрый。parseNotebook()функция ВоляJupyter Notebookдокументанализироватьдля文本代码块,Разобрать файл ipynb()функция则используется дляанализировать多个Jupyter Notebookдокумент,использоватьparseNotebook()анализировать每个документи一些其他из处理。функциясерединаиспользовать Понятномногопоточность Входные данные процессаивыход,и且Воля结果写入приезжатьдокументсередина。

[29/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\parse исходный код проекта.py

это файлы кода Python для анализа исходного кода,Что определяет несколько функций,Включая анализ одного проекта Python, анализ одного проекта C, анализ заголовочного файла одного проекта C и анализ одного проекта Java. Среди них новая функция анализа исходного кода — это та, которая фактически обрабатывает анализ исходного кода и генерирует отчеты. Функция сначала прочитает входящие файлы исходного кода один за другим.,Сгенерировать соответствующий контент запроса,проходитьмногопоточность发送приезжатьchatgptпровести анализ。Затем Воля结果写入документ,и провести сводный анализ. Наконец, обновите интерфейс, вызвав update_uфункция.,Полностью реализует анализ исходного кода.

[30/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\Спросите несколько моделей большого языка.py

Файл программы содержит две функции: одновременный запрос() и одновременный запрос_заданной модели().,Их роль заключается в использовании нескольких больших языковых моделей для одновременной обработки пользовательского ввода.,Возвращает результат ответа соответствующей модели. В то же время query() по умолчанию будет использовать две модели ChatGPT и ChatGLM.,В то же время query_specify model() может указать модель, которая будет использоваться. Этот программный файл также ссылается на библиотеки функций других модулей.

[31/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\прочитать статью, написать summary.py

Этот программный файл представляет собой модуль Python.,Имя файла mad_functions\прочитайте статью, напишите summary.py. Модуль содержит две функции.,Основная из них — функция «прочитать статью и написать аннотацию».,Он реализует синтаксический анализ текстовых файлов в заданной папке.,Обобщить содержимое каждого файла,И на основе краткого содержания каждого фрагмента статьи,Наконец, создается полнотекстовое резюме. Вторая функция — функция «разбор бумаги».,Используется для анализа одного бумажного документа. Некоторые используемые в нем инструменты — это библиотека функций.,нравитьсяupdate_ui、CatchException、report_execption、write_results_to_fileждать.

[32/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\Google Search Assistant.py

Этот файл представляет собой модуль Python, имя файла: "Google Search Assistant.py". Этот модуль содержит две функции,одинда“get_meta_information()”,Используется для анализа метаданных всех соответствующих академических документов по предоставленному URL-адресу. Другой — «Помощник по поиску Google ()»;,это основная функция,Используется для анализа статей, появляющихся на страницах поиска Google Scholar, добавленных пользователями.,и извлечь соответствующую информацию. в,Функция «Google Search Assistant()» зависит от функции «get_meta_information()».,и вызывает некоторые другие модули Python,нравиться“arxiv”、“math”、“bs4”ждать.

[33/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: mad_functions\Расширенная функция function template.py

Этот программный файл определяет один именованный шаблон функции высшего порядка. Функция Функция.,Функция принимает несколько параметров,включать输入из文本、параметры модели gpt、Параметры модели плагина、Дескриптор окна отображения чата、История чатаждать,и отправьте запрос, используя,использовать Unsplash API Отправьте соответствующие фотографии. Среди них, чтобы избежать переполнения ввода, функция вначале очищает историю. Также есть некоторые функции UI Обновленное заявление. Этот программный файл также зависит от двух других модулей: CatchException и update_ui и файл с именем request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive из от crazy_utils Функция модуля (должен представлять собой специальный набор инструментов).

[34/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\bridge_all.py

В файле присутствуют две функции: Predictиpredict_no_ui_long_connection.,Для диалога на основе разных моделей LLM. Файл также содержит функцию декоратора класса lazyloadTiktoken иодинLLM_CATCH_EXCEPTION. Класс lazyloadTiktoken используется в качестве токенизатора для моделей отложенной загрузки.,LLM_CATCH_EXCEPTION используется для обработки ошибок. Весь файл также определяет некоторые глобальные переменные и словарь информации о модели.,используется для引用и КонфигурацияLLMМодель。

[35/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\bridge_chatglm.py

это программные файлы Python,названныйbridge_chatglm.py,其середина定义ПонятноодинназванныйGetGLMHandleиздобрыйи三个метод：predict_no_ui_long_connection、 predictи stream_chat。Должендокумент依赖于多个PythonБиблиотека,нравитьсяtransformersиsentencepiece。Должендокумент实现Понятноодинчат-бот,Используйте модель ChatGLM для генерации ответов,Поддержка однопоточных и многопоточных методов. Модель ChatGLM и токенизатор необходимо загрузить при запуске программы.,занимает некоторое время。существовать Конфигурациядокументconfig.pyсерединанастраиватьпараметр会影响Модельиз内存и显存использовать,Таким образом, программа может привести к зависанию компьютеров низкого уровня.

[36/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\bridge_chatgpt.py

Файл Python код файла, имя файладля request_llm\bridge_chatgpt.py. Этот файл кода в основном предоставляет три функции: прогнозирование, прогнозирование_но_уи. Predict_no_ui_long_connection для отправки chatGPT И дождитесь ответа, получите вывод. Файл кода также содержит некоторые вспомогательные функции для обработки исключений соединения, генерации HTTP Ожидание запроса. Структура кода этого файла понятна и использует несколько модулей Настройки функций.

[37/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\bridge_jittorllms_llama.py

Этот файл кода реализует чат-бот, использующий модель JittorLLMs. В основном он включает в себя следующие части:

1. GetGLMHandle Класс: один класс процесса, используемый для загрузки. JittorLLMs моделировать, получать и обрабатывать запросы.
2. predict_no_ui_long_connection функция：одинмногопоточностьметод,Используется в фоновом режиме для запуска чат-бота.
3. Функция прогнозирования: один однопоточный подход,Для интерактивного вызова чат-бота на главной странице,чтобы получить пользовательский ввод и вернуть соответствующий ответ.

В этом файле также есть несколько глобальных переменных вспомогательных функций, например importlib, time, thread wait.

[38/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\bridge_jittorllms_pangualpha.py

Этот файл представляет собой код для реализации функции чата с использованием jittorllms (модель машинного обучения). Сюда входит загрузка модели、Загрузка параметров модели、消息из收发ждать Связанные операции。其серединаиспользовать Понятно多进程имногопоточность来提高производительностьиэффективность。代码середина还включать Понятно处理依赖关系изфункцияипредварительная обработкафункцияждать.

[39/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\bridge_jittorllms_rwkv.py

Этот файл представляет собой программу Python, имя файладляrequest_llm\bridge_jittorllms_rwkv.py。это зависит отtransformers、time、threading、importlib、multiprocessingждать Библиотека。существоватьдокументсередина,Взаимодействие с моделью jittorllms достигается определением параметров модели GetGLMHandleзагрузка класса jittorllms и определением методаstream_chat. в то же время,Должендокумент还定义Понятноpredict_no_ui_long_connectionиpredictметод来处理历史информация、Вызов модели jittorllms、Получите информацию об ответе и выведите результаты.

[40/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\bridge_moss.py

ФайлодинPythonисточниккод файла, имя файладля request_llm\bridge_moss.py. Кодекс определяет GetGLMHandle Класс и две функции predict_no_ui_long_connection и predict。

GetGLMHandle Класс наследуется от класса Process (многопроцессный). Основная задача — запустить подпроцесс и загрузить его. MOSS параметры модели, через Pipe Взаимодействие между главным и дочерним процессами. Этот класс также определяет check_dependency、moss_init、run и stream_chat и другие методы, среди которых check_dependency и moss_init Является ли метод инициализации дочернего процесса, запустите Является ли метод запуска дочернего процесса,stream_chat? Реализуется процесс взаимодействия основного процесса и подпроцесса.

функция predict_no_ui_long_connection это многопоточный метод, который вызывает GetGLMHandle загрузка класса MOSS Использовать после параметра stream_chat 实现主进程и子进程из交互过程。

функция predict это однопоточный метод, вызывающий update_ui Во время взаимодействия MOSS Ответ обновляется в пользовательском интерфейсе в режиме реального времени (Пользователь интерфейс) и выполните named function（additional_fn）指定изфункция对输入进行предварительная обработка。

[41/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\bridge_newbing.py

этоназванныйbridge_newbing.pyизпрограммадокумент,Содержит три части:

第一部分использоватьfrom语句导入Понятноedge_gptмодульизNewbingChatbotдобрый。

第二部分定义ПонятноодинназванныйNewBingHandleиз继承自进程добрыйиз子добрый,Этот класс проверяет зависимости и запускает процесс. в то же время,Должен部分还定义Понятноодинназванныйpredict_no_ui_long_connectionизмногопоточностьметодиодинназванныйpredictиз单线程метод,Используется для связи с NewBing.

第三部分定义Понятноодинназванныйnewbing_handleиз全局переменная,и导出Понятноpredict_no_ui_long_connectionиpredict这两个метод,чтобы другие программы могли его вызвать.

[42/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\bridge_newbingfree.py

Этот файл Python состоит из трех частей. Первая часть — это программа чат-бота из файла Edge_gpt_free.py. Вторая часть — дочерний процесс Worker.,используется длятело вызова。第三部分提供Понятно两个функция：predict_no_ui_long_connectionиpredictиспользуется длявызовNewBingчат-боти Обратный ответ。其серединаpredictфункция还提供Понятно一些параметриспользуется для控制чат-ботиз回复ивозобновлятьUIинтерфейс。

[43/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\bridge_stackclaude.py

этоPythonисточниккод файла, имя файл — request_llm\bridge_stackclaude.py. Код разделен на три основные части:

Первая часть определяет класс Slack API Client, который реализует отправку, получение и циклический мониторинг сообщений Slack и используется для взаимодействия с Slack API.

Вторая часть определяет класс ClaudeHandle.,Наследовать класс процесса,Используется для создания дочернего процесса Worker.,тело вызова,Реализовать функцию взаимодействия Клода с пользователями.

Третья часть определяет предикат_no_ui_long_connection иpredict две функции.,В основном используется для получения ответа Клода путем вызова методаstream_chat объекта ClaudeHandle.,И обновите пользовательский интерфейс, чтобы отображать соответствующую информацию. Среди них функция прогнозирования использует однопоточный метод.,иpredict_no_ui_long_connectionфункцияиспользоватьмногопоточностьметод。

[44/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\bridge_tgui.py

Этот файл представляет собой файл кода Python.,Назван request_llm\bridge_tgui.py. Он содержит некоторые функции для взаимодействия с пользовательским интерфейсом чат-бота.,И связывайтесь с удаленной моделью LLM через протокол WebSocket, чтобы выполнить задачу генерации текста.,Самый важный из них — Predict() иpredict_no_ui_long_connection(). В этом приложении также есть другие вспомогательные функции.,Например, rand_hash(). Весь файл кода был однажды изменен в результате сотрудничества.

[45/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\edge_gpt.py

Этот файл используется для вызова Bing chatbot APIизPythonпрограмма,Он состоит из нескольких классов и вспомогательной функции.,Вопросы можно задавать в разговоре в зависимости от конкретной беседы.,Используйте веб-сокеты для связи с удаленными службами. В программе реализован один чат-бот,Может предоставить пользователям чат с искусственным интеллектом.

[46/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\edge_gpt_free.py

Этот файл кода представляет собой API диалога, который может отправлять сообщения через Chathub для возврата ответов. который использовал aiohttp и httpx Библиотека делает сетевые запросы и отправляет их. Код содержит некоторые функциональные константы, большинство из которых используются для генерации данных запроса или информации заголовка запроса. В то же время файл кода также содержит один. Conversation Класс, вызывающий этот класс, может реализовать диалоговое взаимодействие.

[47/48] Пожалуйста, предоставьте обзор следующих программных файлов: request_llm\test_llms.py

Этот файл представляет собой программу Python, используемую для модульного тестирования модели llm. Программа импортирует модуль с именем «request_llm.bridge_newbingfree».,Затем используйте функцию Predict_no_ui_long_connection() в этом модуле три раза, чтобы сделать прогнозы.,и выведите результат. также,Также есть некоторые закомментированные фрагменты кода.,Эти фрагменты кода также посвящены прогнозам модели.

Используйте таблицу Markdown, чтобы кратко описать функции следующих файлов:

check_proxy.py, colorful.py, config.py, config_private.py, core_functional.py, crazy_functional.py, main.py, multi_language.py, theme.py, toolbox.py, crazy_functions\crazy_functions_test.py, crazy_functions\crazy_utils.py, mad_functions\Latex полный текст Polish.py, mad_functions\Latex полнотекстовый перевод.py, crazy_functions_init_.py, mad_functions\Загрузить arxiv-документ перевода резюме.py. На основе приведенного выше анализа суммируйте общую программу в одном предложении.

Эти исходные файлы программ содержат базовые инструменты обработки текста и языка, а также расширенные плагины.,Включите чат-бота для решения различных сложных академических текстовых вопросов.,включатьполировать、переводить、поиск、скачать、анализироватьждать.

Используйте таблицу Markdown, чтобы кратко описать функции следующих файлов:

mad_functions\code переписан на полный English_multi-threading.py, Crazy_functions\image Generation.py, mad_functions\история разговоров archive.py, mad_functions\summary word document.py, mad_functions\summary audio and video.py, mad_functions\batch Markdown Translation.py, mad_functions\Batch-сводка PDF-документов.py, mad_functions\Пакетная сводка PDF-документов pdfminer.py, mad_functions\Пакетный перевод PDF Documents_Multi-threading.py, mad_functions\Понимать содержимое PDF-документа.py, mad_functions\генерировать функцию annotation.py, mad_functions\Сетевой чатGPT.py, сумасшедшие_функции\анализJupyterNotebook.py, mad_functions\parse исходный код проекта.py, mad_functions\Спросите несколько моделей большого языка.py, mad_functions\прочитать статью, написать резюме.py. На основе приведенного выше анализа суммируйте общую программу в одном предложении.

Подводя итог функции программы в целом: предусмотрен ряд текстов обработки.、функционирование файлов и кодов с использованием различных языковых моделей、многопоточность、Технология сетевых запросов и анализа данных для повышения эффективности и точности.

Используйте таблицу Markdown, чтобы кратко описать функции следующих файлов:

mad_functions\Google Search Assistant.py, mad_functions\Расширенная функция function template.py, request_llm\bridge_all.py, request_llm\bridge_chatglm.py, request_llm\bridge_chatgpt.py, request_llm\bridge_jittorllms_llama.py, request_llm\bridge_jittorllms_pangualpha.py, request_llm\bridge_jittorllms_rwkv.py, request_llm\bridge_moss.py, request_llm\bridge_newbing.py, request_llm\bridge_newbingfree.py, request_llm\bridge_stackclaude.py, request_llm\bridge_tgui.py, request_llm\edge_gpt.py, request_llm\edge_gpt_free.py, request_llm\test_llms.py. Согласно приведенному выше анализу,Опишите общую программу в одном предложении.

Рекомендуемые учебные материалы

Код ссылается на конструкции во многих других замечательных проектах, но в произвольном порядке:

# Цинхуа ЧатGLM-6B:
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

# TsinghuaJittorLLM:
https://github.com/Jittor/JittorLLMs

# ChatPaper:
https://github.com/kaixindelele/ChatPaper

# Edge-GPT:
https://github.com/acheong08/EdgeGPT

# ChuanhuChatGPT:
https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT

# Oobabooga one-click installer:
https://github.com/oobabooga/one-click-installers

# More：
https://github.com/gradio-app/gradio
https://github.com/fghrsh/live2d_demo