深度学习项目实践——qq聊天机器人(transformer)(二)配置环境与部署

本文主要是介绍深度学习项目实践——qq聊天机器人(transformer)(二)配置环境与部署,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

深度学习项目实践——qq聊天机器人(transformer)(二)配置环境与部署

上一节我们讲解了qq聊天的原理和qq机器人的框架以及运行流程,这一节我们来讲怎么配置环境,部署qq机器人。

第一步——配置环境

有关代替qq客户端实现反向websocket连接这一部分内容由于一些原因,我无法在这里具体讲解,我把这部分内容放到了github中我的项目内,请自行查看。

机器人主体——nonebot2

nonebot是一个基于Python的机器人框架,它提供了丰富的插件系统,可以轻松地扩展机器人的功能。nonebot支持多种协议,包括QQ、Telegram、Discord等,因此你可以根据自己的需求选择合适的协议。

部署nonebot2

由于nonebot2对python环境有要求,所以建议使用虚拟环境或者anaconda来部署nonebot2,具体步骤如下:

推荐方法:使用anaconda配置环境

具体anaconda的安装方法可以参考我之前发过的在ubuntu上配置pytorch环境的文章
从官网下载(参考: http://t.csdnimg.cn/5CWjX )

下载地址传送门:

官网首页:https://www.anaconda.com/
官网下载页:https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads

直接选择相应的installer即可
下载页面

安装python3.10

在 Ubuntu 中,可以通过 Anaconda 创建一个 Python 3.10 的 Conda 虚拟环境。以下是详细步骤:

  1. 打开终端

    打开你的终端(Terminal)。

  2. 进入conda(如果终端中用户左边没有出现(base))

    使用以下命令进入conda环境

    cd ~
    source anaconda3/bin/activate
    
  3. 创建 Conda 虚拟环境

    使用以下命令创建一个新的虚拟环境,并指定 Python 版本为 3.10:

    conda create -n qqbot python=3.10
    

    其中,qqbot 是你为虚拟环境指定的名字,请记住它,以便以后激活该环境。

  4. 激活虚拟环境

    创建完成后,激活你的虚拟环境:

    conda activate qqbot
    
  5. 安装所需的包(nonebot2)

    我们现在安装nonebot2,使用nonebot脚手架,可以参考nonebot2的官方文档进行安装

    pip install nb-cli
    
  6. 查看虚拟环境列表(可选)

    查看所有的 Conda 虚拟环境可以运行:

    conda env list
    
  7. 退出虚拟环境(可选)

    当完成工作后,可以退出虚拟环境:

    conda deactivate
    

第二步:部署简单的qq机器人

创建nonebot2项目

参考nonebot2的官方文档,使用nonebot脚手架创建一个简单的nonebot2项目

在打开虚拟环境的终端中输入以下命令:

nb create

这一指令将会执行创建项目的流程,你将会看到一些询问:

  • 项目模板
    [?] 选择一个要使用的模板: bootstrap (初学者或用户)

这里我们选择 bootstrap 模板,它是一个简单的项目模板,能够安装商店插件。如果你需要自行编写插件,这里请选择 simple 模板。

  • 项目名称
[?] 项目名称: qqbat

这里我们以 qqbot 为例,作为项目名称。你可以根据自己的需要来命名。

  • 其他选项 请注意,多选项使用空格选中或取消,回车确认。
[?] 要使用哪些驱动器? FastAPI (FastAPI 驱动器)
[?] 要使用哪些适配器? Console (基于终端的交互式适配器)
[?] 立即安装依赖? (Y/n) Yes
[?] 创建虚拟环境? (Y/n) Yes

这里我们选择了创建虚拟环境,nb-cli 在之后的操作中将会自动使用这个虚拟环境。如果你不需要自动创建虚拟环境或者已经创建了其他虚拟环境,nb-cli 将会安装依赖至当前激活的 Python 虚拟环境。

  • 选择内置插件
[?] 要使用哪些内置插件? echo

这里我们选择 echo 插件作为示例。这是一个简单的复读回显插件,可以用于测试你的机器人是否正常运行。

启动nonebot2项目

在命令行中进入项目文件夹,然后输入以下命令启动nonebot2项目:

cd qqbot # 项目名称,进入项目文件夹
nb run

现在应该已经运行起来了你的第一个 NoneBot 项目了!请注意,生成的项目中使用了 FastAPI 驱动器和 Console 适配器,你之后可以自行修改配置或安装其他适配器。但此时的qq机器人并没有登陆qq,也无法与qq进行交互,接下来我们需要在qq配置反向websocket客户端

配置反向websocket客户端

此部分内容由于一些原因无法在此处展示,请查阅github中该项目中这一节的内容(class2.md)

尝试使用

在项目运行起来后,Console 适配器会在你的终端启动交互模式,你可以直接在输入框中输入 /echo hello world 来测试你的机器人是否正常运行。

在这里插入图片描述

这篇关于深度学习项目实践——qq聊天机器人(transformer)(二)配置环境与部署的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1125613

相关文章

ElasticSearch+Kibana通过Docker部署到Linux服务器中操作方法

《ElasticSearch+Kibana通过Docker部署到Linux服务器中操作方法》本文介绍了Elasticsearch的基本概念,包括文档和字段、索引和映射,还详细描述了如何通过Docker... 目录1、ElasticSearch概念2、ElasticSearch、Kibana和IK分词器部署

部署Vue项目到服务器后404错误的原因及解决方案

《部署Vue项目到服务器后404错误的原因及解决方案》文章介绍了Vue项目部署步骤以及404错误的解决方案,部署步骤包括构建项目、上传文件、配置Web服务器、重启Nginx和访问域名,404错误通常是... 目录一、vue项目部署步骤二、404错误原因及解决方案错误场景原因分析解决方案一、Vue项目部署步骤

Java调用DeepSeek API的最佳实践及详细代码示例

《Java调用DeepSeekAPI的最佳实践及详细代码示例》:本文主要介绍如何使用Java调用DeepSeekAPI,包括获取API密钥、添加HTTP客户端依赖、创建HTTP请求、处理响应、... 目录1. 获取API密钥2. 添加HTTP客户端依赖3. 创建HTTP请求4. 处理响应5. 错误处理6.

Linux流媒体服务器部署流程

《Linux流媒体服务器部署流程》文章详细介绍了流媒体服务器的部署步骤,包括更新系统、安装依赖组件、编译安装Nginx和RTMP模块、配置Nginx和FFmpeg,以及测试流媒体服务器的搭建... 目录流媒体服务器部署部署安装1.更新系统2.安装依赖组件3.解压4.编译安装(添加RTMP和openssl模块

golang内存对齐的项目实践

《golang内存对齐的项目实践》本文主要介绍了golang内存对齐的项目实践,内存对齐不仅有助于提高内存访问效率,还确保了与硬件接口的兼容性,是Go语言编程中不可忽视的重要优化手段,下面就来介绍一下... 目录一、结构体中的字段顺序与内存对齐二、内存对齐的原理与规则三、调整结构体字段顺序优化内存对齐四、内

0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型的操作流程

《0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeekR1模型的操作流程》DeepSeekR1模型凭借其强大的自然语言处理能力,在未来具有广阔的应用前景,有望在多个领域发... 目录0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型,3步搞定一个应

redis群集简单部署过程

《redis群集简单部署过程》文章介绍了Redis,一个高性能的键值存储系统,其支持多种数据结构和命令,它还讨论了Redis的服务器端架构、数据存储和获取、协议和命令、高可用性方案、缓存机制以及监控和... 目录Redis介绍1. 基本概念2. 服务器端3. 存储和获取数据4. 协议和命令5. 高可用性6.

Deepseek R1模型本地化部署+API接口调用详细教程(释放AI生产力)

《DeepseekR1模型本地化部署+API接口调用详细教程(释放AI生产力)》本文介绍了本地部署DeepSeekR1模型和通过API调用将其集成到VSCode中的过程,作者详细步骤展示了如何下载和... 目录前言一、deepseek R1模型与chatGPT o1系列模型对比二、本地部署步骤1.安装oll

Java深度学习库DJL实现Python的NumPy方式

《Java深度学习库DJL实现Python的NumPy方式》本文介绍了DJL库的背景和基本功能,包括NDArray的创建、数学运算、数据获取和设置等,同时,还展示了如何使用NDArray进行数据预处理... 目录1 NDArray 的背景介绍1.1 架构2 JavaDJL使用2.1 安装DJL2.2 基本操

最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式

《最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式》本文详细介绍了最长公共子序列(LCS)问题,包括其概念、暴力解法、动态规划解法,并提供了Java代码实现,暴力解法虽然简单,但在大数据处理中效率较低,... 目录最长公共子序列问题概述问题理解与示例分析暴力解法思路与示例代码动态规划解法DP 表的构建与意义动