从github下载的用户则需要自己下载对应的预训练模型,并设置model_name字段为预训练模型路径。

时间: 2024-06-07 12:10:26 浏览: 16
是的,从GitHub下载的用户需要自己下载对应的预训练模型,并在代码中设置model_name字段为预训练模型的路径。这是因为预训练模型的大小可能很大,不适合上传到GitHub上。通常情况下,预训练模型可以从官方网站或者其他可靠的来源下载。在设置model_name时,应该使用绝对路径,而不是相对路径,以确保代码能够正确地找到预训练模型。
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快点帮我用spring boot做一个好看完整的学生宿舍管理系统登录功能,在同一用户表中实现三个不同角色的登录,登录成功后跳转到对应不同页面

好的,我来帮您实现这个功能。 首先,我们需要创建一个Spring Boot项目,可以使用Spring Initializr进行快速搭建。 在pom.xml中添加以下依赖: ```xml <!-- Spring Boot Web 依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- Spring Boot Thymeleaf 依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId> </dependency> <!-- Spring Boot Security 依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId> </dependency> ``` 接下来,我们需要创建一个数据库表,用于存储用户信息。在本例中,我们假设有一个名为`users`的表,包含以下字段: - `id`:用户ID - `username`:用户名 - `password`:密码 - `role`:用户角色 在application.properties中添加以下配置: ```properties # 数据库相关配置 spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/db_name?useSSL=false&characterEncoding=utf8 spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root # Thymeleaf 模板引擎配置 spring.thymeleaf.mode=HTML spring.thymeleaf.cache=false # Spring Security 配置 spring.security.user.name=admin spring.security.user.password=admin123 ``` 其中,`spring.datasource.url`指定了数据库连接地址,`spring.datasource.username`和`spring.datasource.password`指定了数据库用户名和密码,`spring.thymeleaf.cache`设置为false以便在开发阶段实时查看模板变化,`spring.security.user.name`和`spring.security.user.password`指定了管理员账号和密码。 接下来,我们需要创建一个`User`实体类,用于映射数据库表: ```java @Entity @Table(name = "users") public class User { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; 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对于Windows本地部署ChatGPT,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 确保你的系统满足以下要求: - Windows 10操作系统 - Python 3.6或更高版本 - CUDA支持(如果你计划在GPU上运行模型) 2. 安装Python和必要的依赖库: - 下载并安装Python(https://www.python.org/downloads/windows/) - 打开命令提示符,运行以下命令安装依赖库: ``` pip install tensorflow tensorflow-gpu==1.15.0 numpy flask gevent requests ``` 3. 下载ChatGPT模型: - 在GitHub上找到适合你需求的ChatGPT模型,并下载模型文件。 4. 配置和启动服务器: - 创建一个名为`app.py`的Python文件,并将以下代码复制到文件中: ```python from flask import Flask, request from gevent.pywsgi import WSGIServer from chatgpt import ChatGPT app = Flask(__name__) model = ChatGPT(model_path='path/to/your/model') @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): data = request.json message = data['message'] response = model.generate_response(message) return {'response': response} if __name__ == '__main__': http_server = WSGIServer(('0.0.0.0', 5000), app) http_server.serve_forever() ``` 5. 将模型文件放置在与`app.py`文件相同的目录下。 6. 启动服务器: - 在命令提示符中,导航到包含`app.py`文件的目录,并运行以下命令启动服务器: ``` python app.py ``` 7. 现在,你可以通过发送HTTP POST请求到`http://localhost:5000/chat`进行对话。请求的body格式应为JSON,包含一个`message`字段表示用户的消息。服务器将返回一个JSON响应,其中包含ChatGPT生成的回复。 注意:这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行更多的定制和改进。此外,确保你的模型路径和端口号与实际情况相匹配。 希望这些步骤对你有所帮助!如果你还有其他问题,欢迎继续提问。

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