项目简介

本项目旨在几乎全方位复刻 Neuro-sama，同时向社区收集各种新奇有趣功能添加实现，由于其不错的训练代码。可以非常轻松的将少量数据集训练出非常好的效果。这一点是整个AI的核心。项目的目标是帮助用户打造专属的 AI 角色 - 通过您的数据印记,塑造出心目中理想的 AI 形象。

考虑到项目涉及多个复杂组件和严格的环境依赖，为了让更多开发者能够轻松部署和使用，我会设计每一个操作步骤和使用文档，也是为了让大家有一个更好的体验。

以下功能会一一添加。

✨ 功能特性

🤖 双模型支持

• 开源模型：基于开源模型微调，支持本地部署
• 闭源模型：基于商业模型的 prompt 优化

🎯 核心功能

• 超低延迟：推理速度仅需2秒左右
• 语音定制：支持男/女声切换，语速调节等
• 实时打断：支持随时打断模型对话
• 超吊的人机体验(类似真人交互设计，敬请期待)
• 丰富表情：根据对话内容展示不同的表情与动作

🎮 扩展功能

• 桌面控制：支持语音控制打开软件等操作
• 多模态支持：集成视觉能力，支持图像识别
• 主动对话：根据上下文主动发起对话

🚀 快速开始

环境要求

• Linux 操作系统
• Python 3.10+
• CUDA 支持（推荐）

安装步骤

1. 创建并激活虚拟环境

conda create -n my-neuro python=3.10 -y
source activate my-neuro

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 下载模型

export MODELSCOPE_CACHE="./model"
modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct

🔧 模型训练

完成基础配置后，可以进入 finetune 文件夹进行模型微调。详细的训练流程和参数设置请参考训练文档。