diff --git a/docs/ability/florence-2-large.md b/docs/ability/florence-2-large.md index 3fe279bffd74303ef46cbaed4c03d5ac1bfb73fb..e67c8b303d984bd5576af3f6eeb887912a2ca53d 100644 --- a/docs/ability/florence-2-large.md +++ b/docs/ability/florence-2-large.md @@ -6,15 +6,15 @@ Florence-2-large是微软出品的开源多功能图像标记模型,可以辅 Gitee AI的Serverless API服务 优化并提供了该模型开箱即用的API,将繁杂的功能整合为更易使用的接口。 -您可以通过界面快速[体验](https://ai.gitee.com/serverless-api/florence-2-large)接口能力。下面将基于代码调用介绍该接口的能力。 +您可以通过界面快速[体验](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api/florence-2-large)接口能力。下面将基于代码调用介绍该接口的能力。 :::tip 该模型仅支持**英文**输入输出,因此无论是输入的提示词还是识别的内容和输出的结果**都将是英文的**,任何其它语言的信息都会导致模型出现无法预计的输出结果。 ::: ## 准备工作 -首先获取你的[API Key](https://ai.gitee.com/dashboard/settings/tokens),然后可定义请求函数如下。 +首先获取你的[API Key](https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/tokens),然后可定义请求函数如下。 接口的使用以Python代码为例,下面将分别演示“图像描述”与“目标识别”两个功能项的使用方法。在开始前先定义请求函数如下: @@ -26,9 +26,9 @@ headers = { } #用于请求图像描述的url -url_caption = "https://ai.gitee.com/v1/images/caption" +url_caption = "https://moark.gitee-ai.com/v1/images/caption" #用于请求目标识别的url -url_object_detection = "https://ai.gitee.com/v1/images/object-detection" +url_object_detection = "https://moark.gitee-ai.com/v1/images/object-detection" def query(url, payload): files = { @@ -107,10 +107,10 @@ output = query({ ```json { - "num_objects": int, + "num_objects": int, "objects":[ { - "label": str, + "label": str, "bbox": [x1, y1, x2, y2] }, ... ] @@ -129,29 +129,42 @@ output = query({ ```json { - "num_objects":5, - "objects":[ - { - "label":"animal", - "bbox":[58.880001068115234,598.3999633789062,201.21600341796875,748.1599731445312] - }, - { - "label":"girl", - "bbox":[321.0240173339844,914.5599975585938,478.72003173828125,1203.8399658203125] - }, - { - "label":"human face", - "bbox":[501.2480163574219,753.2799682617188,545.280029296875,795.5199584960938] - }, - { - "label":"human face", - "bbox":[379.39202880859375,929.9199829101562,414.2080078125,977.2799682617188] - }, - { - "label":"woman", - "bbox":[427.52001953125,700.7999877929688,804.35205078125,1238.4000244140625] - } - ] + "num_objects": 5, + "objects": [ + { + "label": "animal", + "bbox": [ + 58.880001068115234, 598.3999633789062, 201.21600341796875, + 748.1599731445312 + ] + }, + { + "label": "girl", + "bbox": [ + 321.0240173339844, 914.5599975585938, 478.72003173828125, + 1203.8399658203125 + ] + }, + { + "label": "human face", + "bbox": [ + 501.2480163574219, 753.2799682617188, 545.280029296875, + 795.5199584960938 + ] + }, + { + "label": "human face", + "bbox": [ + 379.39202880859375, 929.9199829101562, 414.2080078125, 977.2799682617188 + ] + }, + { + "label": "woman", + "bbox": [ + 427.52001953125, 700.7999877929688, 804.35205078125, 1238.4000244140625 + ] + } + ] } ``` @@ -159,25 +172,37 @@ output = query({ ```json { - "num_objects":4, - "objects":[ - { - "label":"girl in white dress with pink flowers in field at sunset", - "bbox":[427.52001953125,700.7999877929688,805.3760375976562,1238.4000244140625] - }, - { - "label":"girl with red hair and blue dress in field with wooden fence", - "bbox":[311.8080139160156,914.5599975585938,479.7440185546875,1203.8399658203125] - }, - { - "label":"brown horse with blonde mane and tail in field", - "bbox":[58.880001068115234,598.3999633789062,201.21600341796875,748.1599731445312] - }, - { - "label":"human face", - "bbox":[501.2480163574219,753.2799682617188,545.280029296875,795.5199584960938] - } - ] + "num_objects": 4, + "objects": [ + { + "label": "girl in white dress with pink flowers in field at sunset", + "bbox": [ + 427.52001953125, 700.7999877929688, 805.3760375976562, + 1238.4000244140625 + ] + }, + { + "label": "girl with red hair and blue dress in field with wooden fence", + "bbox": [ + 311.8080139160156, 914.5599975585938, 479.7440185546875, + 1203.8399658203125 + ] + }, + { + "label": "brown horse with blonde mane and tail in field", + "bbox": [ + 58.880001068115234, 598.3999633789062, 201.21600341796875, + 748.1599731445312 + ] + }, + { + "label": "human face", + "bbox": [ + 501.2480163574219, 753.2799682617188, 545.280029296875, + 795.5199584960938 + ] + } + ] } ``` @@ -194,7 +219,6 @@ output = query({ 模型将提取 `prompt`中与图片内容相关的词语作为标签结果进行目标识别。如下文,我们在prompt中写了`beautiful girl in the image`,模型就会识别图像中的`beautiful girl`并响应标签和目标位置。 - 注意,若使用了 `prompt`参数,`caption_level`参数将会失效,标签内容的详细程度将由提示词决定。 ```python @@ -214,17 +238,22 @@ output = query(url_onject_detection, { ```json { - "num_objects":2, - "objects":[ - { - "label":"beautiful girl", - "bbox":[433.6640319824219,702.0799560546875,806.4000244140625,1239.679931640625] - }, - { - "label":"beautiful girl", - "bbox":[317.9520263671875,913.2799682617188,479.7440185546875,1208.9599609375] - } - ] + "num_objects": 2, + "objects": [ + { + "label": "beautiful girl", + "bbox": [ + 433.6640319824219, 702.0799560546875, 806.4000244140625, + 1239.679931640625 + ] + }, + { + "label": "beautiful girl", + "bbox": [ + 317.9520263671875, 913.2799682617188, 479.7440185546875, 1208.9599609375 + ] + } + ] } ``` @@ -302,8 +331,10 @@ image.save("/path/to/save.jpg") ```json { - "label":"girl in white dress with pink flowers in field at sunset", - "bbox":[433.6640319824219,702.0799560546875,806.4000244140625,1239.679931640625] + "label": "girl in white dress with pink flowers in field at sunset", + "bbox": [ + 433.6640319824219, 702.0799560546875, 806.4000244140625, 1239.679931640625 + ] } ``` diff --git a/docs/ability/flux-schnell-faceid.md b/docs/ability/flux-schnell-faceid.md index 265434fd5d6241bec33d07f553b9abf7b0bc96fa..a3a61965a3f93b40d7a7dfd6d33b2e6d8f633d15 100644 --- a/docs/ability/flux-schnell-faceid.md +++ b/docs/ability/flux-schnell-faceid.md @@ -4,19 +4,19 @@ 用户给定一张带有人物面部的图像,模型会提取该图像人物面部,并在依据提示词在生成图像的过程中,将该面部嵌入到生成图像中。 -平台基于flux提供了开箱即用的人脸迁移接口,您可以在[Serverless API](https://ai.gitee.com/serverless-api?model=flux-1-schnell&operation=134)页面快速体验。 +平台基于flux提供了开箱即用的人脸迁移接口,您可以在[Serverless API](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api?model=flux-1-schnell&operation=134)页面快速体验。 以下将说明如何通过代码使用人脸迁移接口。 :::info 概念说明 - “**人脸迁移**”一般是指将人脸从原图中换到另一张图中的人上。 - “**生成图像**”在本教程中指大模型根据提示词生成的图片。 +“**人脸迁移**”一般是指将人脸从原图中换到另一张图中的人上。 +“**生成图像**”在本教程中指大模型根据提示词生成的图片。 ::: # 步骤一:输入API Key并定义请求函数 -首先获取你的[API Key](https://ai.gitee.com/dashboard/settings/tokens),然后可定义请求函数如下: +首先获取你的[API Key](https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/tokens),然后可定义请求函数如下: ```python import requests @@ -24,7 +24,7 @@ import base64 from PIL import Image from io import BytesIO -API_URL = "https://ai.gitee.com/v1/images/face-migration" +API_URL = "https://moark.gitee-ai.com/v1/images/face-migration" headers = { "Authorization": "Bearer " } @@ -62,16 +62,14 @@ output = query({ 参数说明: -* `model`:模型名,此处固定。 -* `image`:本地的图片路径,事实上在函数中可以看到是以二进制的形式传输。 -* `size`:生成图像的尺寸。 -* `guidance_scale`:提示词引导系数,越大则生成图片对提示词的遵从度越高。 -* `num_inference_steps`:生成图片的步数,该模型4步即可生成效果极佳的图片。 -* `id_weight`:id参考图对生成图片的影响度,越大则人脸生成的越像,可以适当调整。 -* `id_timestep_start`:开始在生图时嵌入人脸的步数,越小则在越早的步数中开始生成人脸,就越像。可适当调整。 -* `prompt`:生成图片的提示词,flux支持长文本复杂的提示词,越详细越好,可以放心大胆的写。 - - +- `model`:模型名,此处固定。 +- `image`:本地的图片路径,事实上在函数中可以看到是以二进制的形式传输。 +- `size`:生成图像的尺寸。 +- `guidance_scale`:提示词引导系数,越大则生成图片对提示词的遵从度越高。 +- `num_inference_steps`:生成图片的步数,该模型4步即可生成效果极佳的图片。 +- `id_weight`:id参考图对生成图片的影响度,越大则人脸生成的越像,可以适当调整。 +- `id_timestep_start`:开始在生图时嵌入人脸的步数,越小则在越早的步数中开始生成人脸,就越像。可适当调整。 +- `prompt`:生成图片的提示词,flux支持长文本复杂的提示词,越详细越好,可以放心大胆的写。 # 步骤三:解码并保存结果 @@ -79,12 +77,12 @@ output = query({ ```json { - "data": [ - { - "b64_json": "" - } - ], - "created": "" + "data": [ + { + "b64_json": "" + } + ], + "created": "" } ``` @@ -99,4 +97,4 @@ img.show() 结果如下图,按照我们的要求,生成了特定人脸的彩色素描肖像化。效果非常好了: -![output](../../static\img\serverless-api\flux-schnell-faceid-res.jpg) \ No newline at end of file +![output](../../static\img\serverless-api\flux-schnell-faceid-res.jpg) diff --git a/docs/ability/function-call.md b/docs/ability/function-call.md index 2c53dc1ba775f5802550aeab5f7437afbbd4da30..bd215bb7db5f11d3ea1a0f51eb66ea7e8ea24ca7 100644 --- a/docs/ability/function-call.md +++ b/docs/ability/function-call.md @@ -1,22 +1,25 @@ # 函数调用 + ## 概述 + 大模型中的函数调用又称`function call`。函数调用指的是用户通过描述函数和目标任务,让大模型尝试去调用某个函数。 需要注意的是,大模型本身没有能力自行执行函数,大模型根据用户输入和函数定义,向你提供:是否需要调用、调用什么函数、函数参数。得到这些信息后,客户端再自行执行函数,再把执行结果给到大模型,进行下一轮的任务。 一些框架比如 LangGraph、LlamaIndex 可以简化这一过程。GiteeAI 提供了开箱即用的大模型函数调用能力,下文将讲述如何使用。 - :::tip -“function call” 与 “tool call” 是类似概念,“tool call” 是升级版,已替代 “function call”。工具列表需要传入 tools。 +“function call” 与 “tool call” 是类似概念,“tool call” 是升级版,已替代 “function call”。工具列表需要传入 tools。 ::: ## 案例一:让AI知道今天的天气,直接解析函数调用结果 + 本案例的方法为最直接的方法,用于理解 function call 流程和原理。结合Langchain的更简便的方法实现参考[案例二](#案例二:配合Langchain-让AI总结汇报今日新闻)。 ### 步骤一:组合tools参数 首先组合tools参数,下面向大模型描述了一个名为`get_current_weather`的函数,函数传入参数为city,x,y,函数能力是通过城市名和经纬度获取地点的天气情况: + ```python tools = [ { @@ -48,6 +51,7 @@ tools = [ ``` tools 是一个列表,可定义多个,参数说明: + - type:定义参数对象的类型,通常是 object,表示参数结构为一个包含多个属性的 JSON 对象。 - properties:这是核心部分,列出每个参数的具体定义。[JSON Schema](https://json-schema.org/learn/miscellaneous-examples) 格式。 - name:每个属性的名称,对应函数的参数名。 @@ -55,7 +59,6 @@ tools 是一个列表,可定义多个,参数说明: - description:描述每个参数的用途,帮助模型理解如何填充参数值。 - required:指定哪些参数是必填的,如果参数在 required 列表中,那么模型在生成调用时必须填充这些参数。 - ### 步骤二:调用大模型 将上文拼凑好的tools参数传入客户端中,解析响应的请求,并根据请求调用定义好的get_current_weather函数。 @@ -107,12 +110,14 @@ print(f"tool call 参数:", eval(f'{function_res.name}(**{arguments_res})') ``` -至此函数已成功调用!你可以将函数响应的结果处理为: -```{'role': 'tool', 'name': 'get_current_weather', 'content': '抓取的数据: 北京当前温度:12°C天气状况:雾霾...', tool_call_id:'xxxx'}``` 添加到 messages 消息列表末尾,再次请求 Gitee AI Serverless API,让 AI 整理答案。 +至此函数已成功调用!你可以将函数响应的结果处理为: +`{'role': 'tool', 'name': 'get_current_weather', 'content': '抓取的数据: 北京当前温度:12°C天气状况:雾霾...', tool_call_id:'xxxx'}` 添加到 messages 消息列表末尾,再次请求 Gitee AI Serverless API,让 AI 整理答案。 ## 案例二:配合Langchain 让AI总结汇报今日新闻 + ### 步骤一:安装必要的库 + langchain 等库提供了更多简便的工具和写法,首先安装必要的库: ``` @@ -129,6 +134,7 @@ pip install langchain==0.3.3 langgraph==0.2.38 langchain_core langchain_communit ### 步骤二:获取新闻信息 下面实现让 AI “获取新闻,编写并执行 Python 代码,将新闻写入到 ./news.txt 文件中”: + ```python from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.tools import tool @@ -170,9 +176,9 @@ tools_list = [get_news, python_code_exec] model_name = "Qwen2.5-72B-Instruct" -base_url = "https://ai.gitee.com/v1" +base_url = "https://moark.gitee-ai.com/v1" -# https://ai.gitee.com/dashboard/settings/tokens 获取你的访问令牌 +# https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/tokens 获取你的访问令牌 GITEE_AI_API_KEY = "" llm = ChatOpenAI(model=model_name, api_key=GITEE_AI_API_KEY, base_url=base_url, streaming=True, temperature=0.1, presence_penalty=1.05, top_p=0.9, @@ -211,4 +217,5 @@ for ai_msg, metadata in agent_executor.stream( # 汇总输出 print(ai_res_msg) ``` + 你将会看到模型实时调用的过程和最新新闻结果,然后 AI 将自行编写代码,将新闻标题保存到 news.txt 文件中! diff --git a/docs/ability/fuzzy.md b/docs/ability/fuzzy.md index 0c113505c5b48e604bb44d4555f77bc5d473d995..d92fdd92801ddad53aab9bce355f22d4ff9b042a 100644 --- a/docs/ability/fuzzy.md +++ b/docs/ability/fuzzy.md @@ -10,7 +10,7 @@ ### 功能说明 Serverless API 提供了接口快速体验的界面,可以快速体验接口效果。 -打开 [Serverless API 页面](https://ai.gitee.com/serverless-api?model=Kolors&operation=41) ,找到图像生成与处理下的Kolors模型,点击进入接口详情页,切换到风格迁移的API。 +打开 [Serverless API 页面](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api?model=Kolors&operation=41) ,找到图像生成与处理下的Kolors模型,点击进入接口详情页,切换到风格迁移的API。 ![image-20250113153212170](./fuzzy.assets/image-20250113153212170.png) @@ -59,7 +59,7 @@ Serverless API 提供了接口快速体验的界面,可以快速体验接口 ```python import requests -API_URL = "https://ai.gitee.com/api/serverless/Kolors/image-to-image" +API_URL = "https://moark.gitee-ai.com/api/serverless/Kolors/image-to-image" headers = { "Authorization": "Bearer XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX", "Content-Type": "application/json" @@ -86,6 +86,3 @@ output = query({ with open("output.png", "wb") as file: file.write(output) ``` - - - diff --git a/docs/ability/image-generation-user-guide.md b/docs/ability/image-generation-user-guide.md index 0681fa976924485b72f93dd9603ca5f8a3a8f397..3737d614d4c2fa02de5ba9a76bb56fddeda72614 100644 --- a/docs/ability/image-generation-user-guide.md +++ b/docs/ability/image-generation-user-guide.md @@ -15,14 +15,15 @@ **使用方式:** 上传参考图->输入提示词->输入其它参数->点击运行 + > ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729563843676749379/6ca35c1d_14415575.jpeg) **示例:** -| 参考图 | prompt | 结果 | -|----------------------------------------------------------| --- |----------------------------------------------------------| -| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729492513893163648/03bd7fd3_14415575.png) | 穿着黑色的T恤衫,上面中文绿色大写着“hello” | ![Image](https://gitee-ai-testing.su.bcebos.com/v1/uploads/img/news_cover_9-user-guide3.png) | -| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729492538626036018/5fe7bace_14415575.png) | 一只微笑的兔子奔跑 | ![Image](https://gitee-ai-testing.su.bcebos.com/v1/uploads/img/news_cover_10-user-guide5.png) | +| 参考图 | prompt | 结果 | +| ----------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------- | +| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729492513893163648/03bd7fd3_14415575.png) | 穿着黑色的T恤衫,上面中文绿色大写着“hello” | ![Image](https://gitee-ai-testing.su.bcebos.com/v1/uploads/img/news_cover_9-user-guide3.png) | +| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729492538626036018/5fe7bace_14415575.png) | 一只微笑的兔子奔跑 | ![Image](https://gitee-ai-testing.su.bcebos.com/v1/uploads/img/news_cover_10-user-guide5.png) | ## 图生图 @@ -39,14 +40,15 @@ **使用方式:** 上传原图->上传图层->输入提示词->输入其它参数->点击运行 + > ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729564620777315028/0737ae03_14415575.jpeg) **示例:** -| 参考图 | 图层 | prompt | 结果 | -|-----------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------| --- |-----------------------------------------------------------| -| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729492589364653082/4af32ae7_14415575.png) | ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729492604658575880/02103d7d_14415575.png) | 穿着美少女战士的衣服,一件类似于水手服风格的衣服,包括一个白色紧身上衣,前胸搭配一个大大的红色蝴蝶结。衣服的领子部分呈蓝色,并且有白色条纹。她还穿着一条蓝色百褶裙,超高清,辛烷渲染,高级质感,32k,高分辨率,最好的质量,超级细节,景深 | ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729510320514796520/affd853e_14415575.jpeg) | -| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729492724529895938/8039019e_14415575.png) | ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729492743609546551/870abb50_14415575.png) | 这是一幅令人垂涎欲滴的火锅画面,各种美味的食材在翻滚的锅中煮着,散发出的热气和香气令人陶醉。火红的辣椒和鲜艳的辣椒油熠熠生辉,具有诱人的招人入胜之色彩。锅内肉质细腻的薄切牛肉、爽口的豆腐皮、鲍汁浓郁的金针菇、爽脆的蔬菜,融合在一起,营造出五彩斑斓的视觉呈现| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729510496525173718/68e75386_14415575.jpeg) | +| 参考图 | 图层 | prompt | 结果 | +| ----------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | +| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729492589364653082/4af32ae7_14415575.png) | ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729492604658575880/02103d7d_14415575.png) | 穿着美少女战士的衣服,一件类似于水手服风格的衣服,包括一个白色紧身上衣,前胸搭配一个大大的红色蝴蝶结。衣服的领子部分呈蓝色,并且有白色条纹。她还穿着一条蓝色百褶裙,超高清,辛烷渲染,高级质感,32k,高分辨率,最好的质量,超级细节,景深 | ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729510320514796520/affd853e_14415575.jpeg) | +| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729492724529895938/8039019e_14415575.png) | ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729492743609546551/870abb50_14415575.png) | 这是一幅令人垂涎欲滴的火锅画面,各种美味的食材在翻滚的锅中煮着,散发出的热气和香气令人陶醉。火红的辣椒和鲜艳的辣椒油熠熠生辉,具有诱人的招人入胜之色彩。锅内肉质细腻的薄切牛肉、爽口的豆腐皮、鲍汁浓郁的金针菇、爽脆的蔬菜,融合在一起,营造出五彩斑斓的视觉呈现 | ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1729510496525173718/68e75386_14415575.jpeg) | ### 风格迁移 @@ -61,15 +63,15 @@ **使用方式:** 上传原图->上传风格图->输入提示词->输入其它参数->点击运行 + > ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1730717653844390098/cc93294b_14415575.jpeg) **示例:** -| 原图 | 风格图 | prompt | 结果 | -|-------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------| --- |-----------------------------------------------------------| -| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1730717315869167857/f68fd614_14415575.png) | ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1730717335606745953/3f8d2e96_14415575.jpeg) | 一个漂亮的女孩,最好的质量,超细节,8K画质| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1730717435094009374/ae4b7808_14415575.jpeg) | -| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1730717785390462554/1b427e52_14415575.png) | ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1730717865249521755/b04232ab_14415575.jpeg) |一位穿着紫色泡泡袖连衣裙、戴着皇冠和白色蕾丝手套的女孩,超高分辨率,最佳品质,8k画质| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1730717691098923785/8f9c895d_14415575.jpeg) | - +| 原图 | 风格图 | prompt | 结果 | +| ----------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------ | +| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1730717315869167857/f68fd614_14415575.png) | ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1730717335606745953/3f8d2e96_14415575.jpeg) | 一个漂亮的女孩,最好的质量,超细节,8K画质 | ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1730717435094009374/ae4b7808_14415575.jpeg) | +| ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1730717785390462554/1b427e52_14415575.png) | ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1730717865249521755/b04232ab_14415575.jpeg) | 一位穿着紫色泡泡袖连衣裙、戴着皇冠和白色蕾丝手套的女孩,超高分辨率,最佳品质,8k画质 | ![Image](https://foruda.gitee.com/images/1730717691098923785/8f9c895d_14415575.jpeg) | ### 使用技巧 @@ -79,12 +81,12 @@ 提示词是帮助模型理解您的意图并生成图像的关键。通过输入具体的内容和效果,您可以得到更准确和稳定的生成结果。为了提高生成图像的质量,可以使用5W1H公式来构建提示词: -| WHO | WHAT | WHEN | WHERE | WHY | HOW | -|-----|------|------|-------|-----|---------| -| 谁 | 长什么样 | 什么时候 | 在哪里 | 做什么 | 画面细节什么样 | +| WHO | WHAT | WHEN | WHERE | WHY | HOW | +| --- | -------- | -------- | ------ | ------ | -------------- | +| 谁 | 长什么样 | 什么时候 | 在哪里 | 做什么 | 画面细节什么样 | **如何生成图层?** 推荐使用以下工具帮助快速生成图层 -[快捷生成图层工具](https://ai.gitee.com/apps/wang-tu1357/tuxiangyanmashengchengqi) +[快捷生成图层工具](https://moark.gitee-ai.com/apps/wang-tu1357/tuxiangyanmashengchengqi) diff --git a/docs/ability/json-output.md b/docs/ability/json-output.md index c5a199f67a58f66d4532d873129fe9f23d4de9f9..cca49c45b13e1e3f22d7361460e1ea03842471ee 100644 --- a/docs/ability/json-output.md +++ b/docs/ability/json-output.md @@ -1,5 +1,5 @@ - # JSON 响应 + 通过 prompt 使模型响应 JSON 不稳定?现在你可以通过`guided_json`让模型以自定义的 [JSON Schema](https://json-schema.org/learn/miscellaneous-examples) 结构响应,在请求中携带`guided_json`参数即可,示例如下。 ```json @@ -22,13 +22,14 @@ "required": ["name", "age", "city"] }""", ``` + 再添加一些 prompt 提升可靠性,AI 将会根据输入提取数据生成标准的 JSON: ```python from langchain_openai import ChatOpenAI model_name = "Qwen2.5-72B-Instruct" -base_url = "https://ai.gitee.com/v1" -# https://ai.gitee.com/dashboard/settings/tokens 获取你的访问令牌 +base_url = "https://moark.gitee-ai.com/v1" +# https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/tokens 获取你的访问令牌 GITEE_AI_API_KEY = "" llm = ChatOpenAI(model=model_name, api_key=GITEE_AI_API_KEY, base_url=base_url, streaming=True, temperature=0.1, presence_penalty=1.05, top_p=0.9, extra_body={ @@ -64,7 +65,9 @@ for response in llm.stream(prompt): print(response.content, end="") ``` + 输出 JSON: + ```json { "name": "小马", "age": 0, "city": "北京" } -``` \ No newline at end of file +``` diff --git a/docs/ability/lang-style.md b/docs/ability/lang-style.md index a5273eb241b31e37e005be6420476af898582e09..93e7a0efd1fdda4690cec4e8690caa46d0dac1b4 100644 --- a/docs/ability/lang-style.md +++ b/docs/ability/lang-style.md @@ -7,18 +7,22 @@ 定制 AI 风格非常简单,你只需要在 role 为 system 的 content 中写入你需要的角色风格提示词即可。 # 步骤一:创建Client + 首先创建openai client。您也可以通过curl或者javascript等方式调用,详情参考文档 [调用语言大模型接口](./request.md)。 + ```python from openai import OpenAI import json -base_url = "https://ai.gitee.com/v1" +base_url = "https://moark.gitee-ai.com/v1" model_name = "Qwen2.5-72B-Instruct" -# https://ai.gitee.com/dashboard/settings/tokens 获取你的 api_key +# https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/tokens 获取你的 api_key client = OpenAI(base_url=base_url, api_key="GITEE_AI_API_KEY") ``` # 步骤二:设置角色风格 + 在 messages 中添加一个 role 为 system 的消息,内容为你的提示词。例如,以下代码将创建一个名为“萌萌”的二次元女生角色,并使用颜文字和可爱语气与用户交流。 + ```python completion = client.chat.completions.create( model=model_name, @@ -34,11 +38,14 @@ completion = client.chat.completions.create( ``` # 步骤三:获取结果 + 解析事件流中的 JSON 数据可以实时打印出 AI 回答的消息。 + ```python for chunk in completion: print(chunk.choices[0].delta.content, end="") ``` 回答如下,可以看到 AI 按照我们的要求使用了颜文字和可爱语气与用户交流: -> 嘤嘤嘤~(⊙o⊙) 萌萌好心疼你呀!发生什么不开心的事情了吗?说出来让萌萌听听,抱抱你,让你的心情变好一点 ~~ (^_^) 一切都会好起来的,要加油鸭!(*^▽^*) \ No newline at end of file + +> 嘤嘤嘤~(⊙o⊙) 萌萌好心疼你呀!发生什么不开心的事情了吗?说出来让萌萌听听,抱抱你,让你的心情变好一点 ~~ (^\_^) 一切都会好起来的,要加油鸭!(_^▽^_) diff --git a/docs/ability/ocr.md b/docs/ability/ocr.md index 74db820b3a2e21d0b9f21ea21b8f71f0a6ae1fe4..6e96b0e868e77ff091ab2ac3e6b7746f8fffbe67 100644 --- a/docs/ability/ocr.md +++ b/docs/ability/ocr.md @@ -2,47 +2,52 @@ import Tabs from '@theme/Tabs'; import TabItem from '@theme/TabItem'; # OCR 文档识别 + ## GOT-OCR2_0 -[GOT-OCR2_0](https://ai.gitee.com/serverless-api?model=GOT-OCR2_0) 提供功能强大的 OCR 解决方案,能够高精度、快速、全面的提取图像中的文本信息,支持多种语言,适用于各种场景,例如提取身份证、银行卡、PDF 文档、表格、车牌、手写文字、设备铭牌、数学公式等图像信息。 + +[GOT-OCR2_0](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api?model=GOT-OCR2_0) 提供功能强大的 OCR 解决方案,能够高精度、快速、全面的提取图像中的文本信息,支持多种语言,适用于各种场景,例如提取身份证、银行卡、PDF 文档、表格、车牌、手写文字、设备铭牌、数学公式等图像信息。 + ## 使用方法 -您可以点击 [GOT-OCR2_0](https://ai.gitee.com/serverless-api?model=GOT-OCR2_0) 在线免费体验。以下是代码调用示例。 + +您可以点击 [GOT-OCR2_0](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api?model=GOT-OCR2_0) 在线免费体验。以下是代码调用示例。 - - ```bash - curl https://ai.gitee.com/v1/images/ocr \ + +`bash + curl https://moark.gitee-ai.com/v1/images/ocr \ -X POST \ -H "Authorization: Bearer 私人令牌" \ -F "model=GOT-OCR2_0" -F "image=@path/to/image.jpg" -F "response_format=text" - ``` - - - ```python - import requests - API_URL = "https://ai.gitee.com/v1/images/ocr" - HEADERS = { - "Authorization": "Bearer 私人令牌", - } - def query(image_path, model="GOT-OCR2_0", response_format="text"): - with open(image_path, "rb") as image_file: - response = requests.post( - API_URL, - headers=HEADERS, - files={"image": (image_path, image_file)}, - data={"model": model, "response_format": response_format}, - ) - return response.json() + ` + + +```python +import requests +API_URL = "https://moark.gitee-ai.com/v1/images/ocr" +HEADERS = { +"Authorization": "Bearer 私人令牌", +} +def query(image_path, model="GOT-OCR2_0", response_format="text"): +with open(image_path, "rb") as image_file: +response = requests.post( +API_URL, +headers=HEADERS, +files={"image": (image_path, image_file)}, +data={"model": model, "response_format": response_format}, +) +return response.json() output = query("test.jpg") print(output) # {"text": "xxx"} ``` + - ## 参数说明: -- 私人令牌:用于验证调用身份,点击 [私人令牌](https://ai.gitee.com/dashboard/settings/tokens) 获取 + +- 私人令牌:用于验证调用身份,点击 [私人令牌](https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/tokens) 获取 - model:填写 GOT-OCR2_0 指定使用 OCR 大模型 - image:需要进行 OCR 的图片文件 - 支持`png`, `jpg`, `jpeg`, `webp`, `gif` 格式的图片 @@ -53,6 +58,7 @@ import TabItem from '@theme/TabItem'; - 值为 `format` 返回 [mathpix-markdown](https://github.com/Mathpix) 格式内容,建议带数学公式的图片使用该参数 ## 使用示例 + 使用图片: ![image-20250114152140833](./ocr.assets/image-20250114152140833.png) @@ -61,10 +67,10 @@ import TabItem from '@theme/TabItem'; ```json { - "text": "美迪兰(南京)医疗设备有限公司\n名称:..." + "text": "美迪兰(南京)医疗设备有限公司\n名称:..." } ``` -[GOT-OCR2_0](https://ai.gitee.com/serverless-api?model=GOT-OCR2_0)在线体验效果如下: +[GOT-OCR2_0](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api?model=GOT-OCR2_0)在线体验效果如下: -![image-20250114152442007](./ocr.assets/image-20250114152442007.png) \ No newline at end of file +![image-20250114152442007](./ocr.assets/image-20250114152442007.png) diff --git a/docs/ability/pdf.md b/docs/ability/pdf.md index 5a004e663a50eef49f44991c26f64b5a0e6f57d8..61d371a52734495feb928a2a22ca2242634d9a58 100644 --- a/docs/ability/pdf.md +++ b/docs/ability/pdf.md @@ -1,18 +1,21 @@ - import Tabs from '@theme/Tabs'; import TabItem from '@theme/TabItem'; # PDF 文档解析 + ## PDF-Extract-Kit -[PDF-Extract-Kit](https://ai.gitee.com/serverless-api?model=PDF-Extract-Kit-1.0) 专为从各类复杂 PDF 文档中高效提取高质量内容而设计。它具备以下特点: + +[PDF-Extract-Kit](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api?model=PDF-Extract-Kit-1.0) 专为从各类复杂 PDF 文档中高效提取高质量内容而设计。它具备以下特点: + - 能够精确还原原始文档的布局。 - 输出内容为 Markdown 格式,便于阅读。 - 输出内容按照分页、语义进行分段。 - 可识别数学公式。 - 可识别表格。 - 可识别多语言。 - + 适用场景: + - 知识库、数据集:直接用于 AI 的 RAG、微调和机器学习等场景。 - 企业文档数字化:提取传统纸质文件图像或扫描版文档信息,提高企业管理数字化能力。 - 多语言文档处理:接口支持多种语言的文字识别,可以自动区分文档中的语言。 @@ -20,11 +23,13 @@ import TabItem from '@theme/TabItem'; - 在线文档服务与 SaaS 应用,提供一站式文档解析、格式转换和内容抽取服务。 ## 使用方法 -您可以点击 [PDF-Extract-Kit](https://ai.gitee.com/serverless-api?model=PDF-Extract-Kit-1.0) 在线免费体验。以下是代码调用示例。 + +您可以点击 [PDF-Extract-Kit](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api?model=PDF-Extract-Kit-1.0) 在线免费体验。以下是代码调用示例。 - + + ```bash - curl https://ai.gitee.com/v1/async/documents/parse \ + curl https://moark.gitee-ai.com/v1/async/documents/parse \ -X POST \ -H "Authorization: Bearer 你的私人令牌" \ -F "model=PDF-Extract-Kit-1.0" \ @@ -34,12 +39,13 @@ import TabItem from '@theme/TabItem'; -F "layout_model=doclayout_yolo" \ -F "file=@path/to/file.pdf" ``` + - ## 参数说明: -- 私人令牌:用于验证调用身份,点击 [私人令牌](https://ai.gitee.com/dashboard/settings/tokens) 获取。 + +- 私人令牌:用于验证调用身份,点击 [私人令牌](https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/tokens) 获取。 - model:填写 PDF-Extract-Kit 使用指定的大模型。 - file:需要解析的文件。 - 支持`pdf`, `png`, `jpg`, `gif`, `docx`, `pptx` 格式的文件。 @@ -52,7 +58,8 @@ import TabItem from '@theme/TabItem'; - end_pages 要处理的页数,即处理前 N 页。 - layout_model:布局分析模型。解析时,将会分析文档布局,不同模型影响生成的质量。可选: - `doclayout_yolo` (默认值,更快、更准确) - - `layoutlmv3` (更稳定) + - `layoutlmv3` (更稳定) + ## 使用示例 ![image-20250114152140833](./pdf.assets/pdf.png) @@ -61,50 +68,51 @@ import TabItem from '@theme/TabItem'; ```json { - "task_id": "AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B", - "status": "waiting", - "created_at": 1742885184998, - "urls": { - "get": "https://ai.gitee.com/api/v1/task/AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B", - "cancel": "https://ai.gitee.com/api/v1/task/AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B/cancel" - } + "task_id": "AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B", + "status": "waiting", + "created_at": 1742885184998, + "urls": { + "get": "https://moark.gitee-ai.com/api/v1/task/AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B", + "cancel": "https://moark.gitee-ai.com/api/v1/task/AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B/cancel" + } } ``` 再根据 task_id 获取最终执行结果: ```bash -curl https://ai.gitee.com/v1/task/AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B/ +curl https://moark.gitee-ai.com/v1/task/AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B/ --header 'Authorization: Bearer 你的私人令牌' ``` ```json { - "task_id": "AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B", - "output": { - "segments": [ - { - "index": 1, - "content": "# 第一段 xxxx" - }, - { - "index": 2, - "content": "# 第二段 xxxx" - } - ] - }, - "status": "success", - "created_at": 1742885185000, - "started_at": 1742885188000, - "completed_at": 1742885190000, - "urls": { - "get": "https://ai.gitee.com/api/v1/task/AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B", - "cancel": "https://ai.gitee.com/api/v1/task/AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B/cancel" - } + "task_id": "AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B", + "output": { + "segments": [ + { + "index": 1, + "content": "# 第一段 xxxx" + }, + { + "index": 2, + "content": "# 第二段 xxxx" + } + ] + }, + "status": "success", + "created_at": 1742885185000, + "started_at": 1742885188000, + "completed_at": 1742885190000, + "urls": { + "get": "https://moark.gitee-ai.com/api/v1/task/AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B", + "cancel": "https://moark.gitee-ai.com/api/v1/task/AAC2KETEYJVKER04U6RNMHJTOGLVEG1B/cancel" + } } -``` -当响应中的 `status` 变为 `success`,即解析成功。`output` 为解析结果,`segments` 为解析结果分段,分段基于分页或语义逻辑进行划分。 +``` + +当响应中的 `status` 变为 `success`,即解析成功。`output` 为解析结果,`segments` 为解析结果分段,分段基于分页或语义逻辑进行划分。 :::tip 接口参考 -[接口文档-异步任务](https://ai.gitee.com/docs/openapi/v1#tag/%E5%BC%82%E6%AD%A5%E4%BB%BB%E5%8A%A1/GET/tasks) -::: \ No newline at end of file +[接口文档-异步任务](https://moark.gitee-ai.com/docs/openapi/v1#tag/%E5%BC%82%E6%AD%A5%E4%BB%BB%E5%8A%A1/GET/tasks) +::: diff --git a/docs/ability/request.md b/docs/ability/request.md index 4a3e8e40e0ea8ee163fdf9561614ddfc16a3f4a9..03cce674253cf0e8fdc6b440f6dd9489c8d03c9a 100644 --- a/docs/ability/request.md +++ b/docs/ability/request.md @@ -2,11 +2,13 @@ import Tabs from '@theme/Tabs'; import TabItem from '@theme/TabItem'; # 调用语言大模型接口 + :::tip -前置条件: -1. 三选一:准备好 python 或 nodejs 开发环境 或 [创建一个在线应用](https://ai.gitee.com/apps/new) -2. 二选一:[创建访问令牌](https://ai.gitee.com/stringify/dashboard/settings/tokens) 购买 [Serverless API](https://ai.gitee.com/serverless-api#%E6%96%87%E6%9C%AC%E7%94%9F%E6%88%90) 或 使用免费的临时 token -::: +前置条件: + +1. 三选一:准备好 python 或 nodejs 开发环境 或 [创建一个在线应用](https://moark.gitee-ai.com/apps/new) +2. 二选一:[创建访问令牌](https://moark.gitee-ai.com/stringify/dashboard/settings/tokens) 购买 [Serverless API](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api#%E6%96%87%E6%9C%AC%E7%94%9F%E6%88%90) 或 使用免费的临时 token + ::: ## 通过 curl 快速使用大模型能力 @@ -15,7 +17,7 @@ import TabItem from '@theme/TabItem'; ```bash - curl https://ai.gitee.com/v1/chat/completions \ + curl https://moark.gitee-ai.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer 你的 Gitee AI 访问令牌" \ -d '{ @@ -38,7 +40,7 @@ import TabItem from '@theme/TabItem'; ```js async function query(data) { const response = await fetch( - "https://ai.gitee.com/v1/chat/completions", + "https://moark.gitee-ai.com/v1/chat/completions", { headers: { "Authorization": "Bearer xxxxx", @@ -53,26 +55,27 @@ async function query(data) { } query({ - "messages": [ - { - "role": "system", - "content": "你是聪明的助手" - }, - { - "role": "user", - "content": "老鼠生病了可以吃老鼠药治好吗?" - } - ], - "model": "Qwen2.5-72B-Instruct", - "stream": false, - "max_tokens": 512, - "temperature": 0.7, - "top_p": 0.7, - "frequency_penalty": 1 +"messages": [ +{ +"role": "system", +"content": "你是聪明的助手" +}, +{ +"role": "user", +"content": "老鼠生病了可以吃老鼠药治好吗?" +} +], +"model": "Qwen2.5-72B-Instruct", +"stream": false, +"max_tokens": 512, +"temperature": 0.7, +"top_p": 0.7, +"frequency_penalty": 1 }).then((response) => { - console.log(JSON.stringify(response)); +console.log(JSON.stringify(response)); }); -``` + +```` @@ -101,7 +104,7 @@ AI 模型响应: }, "prompt_logprobs": null } -``` +```` ## 使用 openai 客户端调用 Gitee AI 模型 API @@ -109,12 +112,10 @@ Gitee AI 的 Serverless API 兼容开发者喜爱且社区流行的 OpenAI 风 所有支持 OpenAI API 的工具都可以直接使用 Gitee AI 的 Serverless API 工作。 - - 以 openai 客户端为例,首先安装依赖:`pip install openai -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple` :::tip -如果你有 javascript 经验可使用 [openai nodejs 客户端](https://www.npmjs.com/package/openai/) +如果你有 javascript 经验可使用 [openai nodejs 客户端](https://www.npmjs.com/package/openai/) ::: app.py 文件如下: @@ -123,15 +124,15 @@ app.py 文件如下: from openai import OpenAI import json -base_url = "https://ai.gitee.com/v1" +base_url = "https://moark.gitee-ai.com/v1" model_name = "Qwen2.5-72B-Instruct" -# https://ai.gitee.com/dashboard/settings/tokens 获取你的 api_key +# https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/tokens 获取你的 api_key client = OpenAI(base_url=base_url, api_key="GITEE_AI_API_KEY") completion = client.chat.completions.create( - model=model_name, # 指定模型名称 例如 Qwen2.5-72B-Instruct,可访问 https://ai.gitee.com/serverless-api 查看 + model=model_name, # 指定模型名称 例如 Qwen2.5-72B-Instruct,可访问 https://moark.gitee-ai.com/serverless-api 查看 stream=True, temperature=0.7, top_p=0.95, @@ -148,6 +149,7 @@ for chunk in completion: ``` ## 请求体常见参数说明 + - model:指定要使用的模型名称,比如 "Qwen2.5-72B-Instruct" 或 "Yi-1.5-34B-Chat". - messages:消息列表,用于设置对话的上下文,每条消息包含 role 和 content。通过控制此列表,可实现多轮对话。这里的 messages 就是常说的 “prompt” 。 @@ -163,15 +165,19 @@ for chunk in completion: - frequency_penalty:用于控制模型在生成内容时的重复程度。它的值在 -2.0 到 2.0 之间,建议设置 > 1。 - tools:用于定义工具列表, - tool_choice: 支持 "auto" 由模型自动选择工具,也支持强制选择工具,写法如下: + ```json "tool_choice": {"type": "function", "function": {"name": "function_name"}}, ``` + - guided_json:让模型以指定的 JSON Schema 响应。不建议与 tools、guided_json 同时传入。 > JSON Schema 更多信息可参阅:[JSON Schema](https://json-schema.org/learn/miscellaneous-examples) + - guided_choice: 让模型选择提供的字符串列表之一,不建议与 tools、guided_json 同时传入。 - + 例如判断用户输入正负面性可传入: + ```json "guided_choice": ["正面", "负面", "中性"] -``` \ No newline at end of file +``` diff --git a/docs/ability/serverless-api.mdx b/docs/ability/serverless-api.mdx index ccba8f358b0a1d2e26652a9e0014bd2524916b19..3790c400acb3e3eec66a330148e787b86898a0a8 100644 --- a/docs/ability/serverless-api.mdx +++ b/docs/ability/serverless-api.mdx @@ -1,4 +1,4 @@ -import ServerlessAPIServices from "@site/src/components/ServerlessAPIServices"; +import ServerlessAPIServices from '@site/src/components/ServerlessAPIServices'; # Serverless API 模型概览 @@ -6,7 +6,7 @@ Serverless API 为开发者提供一个便捷的方式来调用不同种类的 ## 体验 Serverless API -您可以在 [Serverless API 体验页面](https://ai.gitee.com/serverless-api),浏览我们精选的模型,免费体验不同模型的生成效果,也可调用 API。 +您可以在 [Serverless API 体验页面](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api),浏览我们精选的模型,免费体验不同模型的生成效果,也可调用 API。 目前我们支持的模型包括不限于以下几个,排序按照上线时间倒序: @@ -19,36 +19,34 @@ Serverless API 为开发者提供一个便捷的方式来调用不同种类的 **购买流程:** 1. **选择模型:** 访问 Serverless API 体验,挑选一个适合你需求的模型。如果您不确定选择,可以体验模型挂件,以了解模型的推理效果。在体验模型挂件时,可以选择该不同的 API 以及在不同算力上的效果。 -2. **购买资源包**:体验完模型挂件后,可以直接点击右下方“购买”按钮购买模型对应算力的资源包,选择归属于自己或组织,选择购买的金额。 +2. **购买资源包**:体验完模型挂件后,可以直接点击右下方“购买”按钮购买模型对应算力的资源包,选择归属于自己或组织,选择购买的金额。 3. **创建订单并付款**:完成付款后,在工作台界面-Serverless API 可调用已购 API。 ![输入图片说明](/img/base/serverless-package-purchase.jpeg) - - **计费说明:** - **计费规则**:按调用次数计费,购买了同一个资源包多次,并且调用时访问令牌未绑定具体资源包时,将按购买先后顺序依次扣费 -- **退订规则**:使用中的资源不支持在线退订,如有需要请[联系我们](https://ai.gitee.com/about) - +- **退订规则**:使用中的资源不支持在线退订,如有需要请[联系我们](https://moark.gitee-ai.com/about) ## 本地调用 API 进行推理 如果您想要通过 Serverless API 进行模型推理,请遵循以下步骤: -1. **创建访问令牌**:您需要登录账号,在工作台-账户设置中,找到“访问令牌”,创建一个授权访问所选资源的令牌;如果您希望为某个“访问令牌”绑定某个资源包,也可以创建一个支持访问“部分资源”的“访问令牌”。 +1. **创建访问令牌**:您需要登录账号,在工作台-账户设置中,找到“访问令牌”,创建一个授权访问所选资源的令牌;如果您希望为某个“访问令牌”绑定某个资源包,也可以创建一个支持访问“部分资源”的“访问令牌”。 2. **调用 Serverless API**:在工作台 Serverless API 列表中,选择购买的资源包点击“模型调用”,点击某个模型的“调用”,选择刚创建访问令牌,先通过挂件进行测试 3. **本地调用 API 进行推理**:通过挂件测试正常,可以选择 “API” 形式调用,选择对应的编程语言或者工具,例如 Python,勾选 “添加令牌”,即可拷贝对应的代码在本地进行执行。我们暂时只给出了 Python/JavaScript/cURL 的示例,其他语言可以参考这些示例进行编写。 - ![alt text](/img/base/serverless-api-call.jpeg) ## 故障转移机制 + API 提供了故障转移机制,确保在模型推理过程中出现故障时,系统能够自动切换至其他可用算力模型,从而保障服务的持续稳定运行。 **使用方式**: 在调用 API 时,通过添加请求头 `X-Failover-Enabled` 参数为 `true`,即可启用故障转移机制。参数为 `false` 时,则不启用故障转移机制,出现故障时系统会立即返回异常信息。 :::warning -1. 启用故障转移机制后,若当前算力模型出现故障,系统会自动切换到可用算力进行处理。扣费将按照最后一次成功调用的算力模型计算,并扣除当前资源包金额。用户可在"[使用日志](https://ai.gitee.com/dashboard/statistics/usage-logs)"中查看到调用链路。如果不接受该扣费方式,建议不要开启故障转移机制。 + +1. 启用故障转移机制后,若当前算力模型出现故障,系统会自动切换到可用算力进行处理。扣费将按照最后一次成功调用的算力模型计算,并扣除当前资源包金额。用户可在"[使用日志](https://moark.gitee-ai.com/dashboard/statistics/usage-logs)"中查看到调用链路。如果不接受该扣费方式,建议不要开启故障转移机制。 2. 如果未添加请求头 X-Failover-Enabled 参数,且当前算力模型支持故障转移,则系统会默认启用故障转移机制。 -::: \ No newline at end of file + ::: diff --git a/docs/ability/voice-url.md b/docs/ability/voice-url.md index b04c1d2331a4f9ca2e1064f045a3f13edd386dca..4cc15be9c80cb92985341c09cf0acb7ab36d21fd 100644 --- a/docs/ability/voice-url.md +++ b/docs/ability/voice-url.md @@ -2,18 +2,18 @@ ## 基本介绍 -目前 Serverless API 的语音生成模型 [CosyVoice-300M](https://ai.gitee.com/serverless-api?model=FunAudioLLM-CosyVoice-300M)、[ChatTTS](https://ai.gitee.com/serverless-api?model=ChatTTS)、[fish-speech-1.2-sft](https://ai.gitee.com/serverless-api?model=fish-speech-1.2-sft) 支持识别音频的声音数据,生成和样本一致的声音。可应用于定制化语音助手,虚拟角色声音制作等场景。 +目前 Serverless API 的语音生成模型 [CosyVoice-300M](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api?model=FunAudioLLM-CosyVoice-300M)、[ChatTTS](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api?model=ChatTTS)、[fish-speech-1.2-sft](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api?model=fish-speech-1.2-sft) 支持识别音频的声音数据,生成和样本一致的声音。可应用于定制化语音助手,虚拟角色声音制作等场景。 ![alt text](/img/serverless-api/voiceurl1.png) - ## 简要操作步骤 -只需在语音生成模型的参数设置中配置 voice_url ,以 url 的形式传递 .pt 格式的声纹文件给模型,即可生成和文件中声音特征一致的音频。主要包括以下几个关键步骤: +只需在语音生成模型的参数设置中配置 voice_url ,以 url 的形式传递 .pt 格式的声纹文件给模型,即可生成和文件中声音特征一致的音频。主要包括以下几个关键步骤: 1. 制作.pt 格式的声纹文件,可以通过音频文件转制而成,不同模型所要求的声纹文件不同: - - CosyVoice-300M 和 fish-speech-1.2-sft 模型可使用 Gitee AI 提供的声纹文件接口制作。 - - ChatTTS 模型可使用 ChatTTS 声音克隆工具 http://region-9.autodl.pro:41137/ 制作。 + +- CosyVoice-300M 和 fish-speech-1.2-sft 模型可使用 Gitee AI 提供的声纹文件接口制作。 +- ChatTTS 模型可使用 ChatTTS 声音克隆工具 http://region-9.autodl.pro:41137/ 制作。 2. 将制作好的 .pt 格式的声纹文件,存放在公开可下载的地址,比如放在您的 Gitee 代码仓库中。 @@ -21,7 +21,6 @@ ![alt text](/img/serverless-api/voiceurl2.png) - ## 详细操作步骤: ### 步骤1:制作.pt 格式的声纹文件 @@ -30,7 +29,6 @@ 使用录音软件录制吐字清晰的音频,时长建议保持在 5-15 秒,文件格式为 .mp3 或 .m4a ,建议文件不易过大。 - #### **1.2 生成 CosyVoice-300M 和 fish-speech-1.2-sft 模型的声纹文件** 将音频文件上传至 Gitee AI 提供的声音特征提取接口,下面是接口的详细说明: @@ -40,6 +38,7 @@ 该接口用于处理音频文件,提取关键音频特征 **注意事项** + - 文件大小限制:小于 5 M - 支持的音频格式:.mp3 或 .m4a - 该接口可以提取音频中的关键特征用于后续处理和分析 @@ -49,35 +48,31 @@ HTTPS 调用 ``` -POST https://ai.gitee.com/api/serverless/FunAudioLLM-CosyVoice-300M/voice-feature-extraction +POST https://moark.gitee-ai.com/api/serverless/FunAudioLLM-CosyVoice-300M/voice-feature-extraction ``` - **请求参数** -| 参数位置 | 名称 | 类型 | 必填 | 说明 | -|----------|---------------|--------|------|----------------------------------------------------------------------------------------| -| Header | Authorization | string | 是 | 访问令牌,可在工作台->设置->访问令牌,进行生成获取。值格式:"Bearer access_token",示例值:"Bearer t-g1044qeGEDXTB6NDJOGV4JQCYDGHRBARFTGT1234" | -| form-data| file | file | 是 | 语音内容。注意:Content-Type 为 application/octet-stream,示例值为二进制文件。 | -| form-data| prompt_text | string | 是 | 提词内容。注意:与录音内容一致的文字描述。 | - +| 参数位置 | 名称 | 类型 | 必填 | 说明 | +| --------- | ------------- | ------ | ---- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | +| Header | Authorization | string | 是 | 访问令牌,可在工作台->设置->访问令牌,进行生成获取。值格式:"Bearer access_token",示例值:"Bearer t-g1044qeGEDXTB6NDJOGV4JQCYDGHRBARFTGT1234" | +| form-data | file | file | 是 | 语音内容。注意:Content-Type 为 application/octet-stream,示例值为二进制文件。 | +| form-data | prompt_text | string | 是 | 提词内容。注意:与录音内容一致的文字描述。 | **返回参数** HTTP状态码为 200 时,表示成功。返回文件二进制流。 - **cURL 示例** ``` cURL ---location --request POST 'https://ai.gitee.com/api/serverless/FunAudioLLM-CosyVoice-300M/voice-feature-extraction' ---header 'Authorization: Bearer 输入你的 Gitee AI 访问令牌 ' ---form 'file=@"上传.mp3 或.m4a格式的文件"' +--location --request POST 'https://moark.gitee-ai.com/api/serverless/FunAudioLLM-CosyVoice-300M/voice-feature-extraction' +--header 'Authorization: Bearer 输入你的 Gitee AI 访问令牌 ' +--form 'file=@"上传.mp3 或.m4a格式的文件"' --form 'prompt_text="和录音内容一致的文字描述“’ ``` - **使用 APIfox 接口工具请求示例** 1)新建接口井输入接口地址。 @@ -98,20 +93,16 @@ cURL #### **1.3 生成 ChatTTS 模型的声纹文件** +1) 访问 Chattts 的声音克隆工具 http://region-9.autodl.pro:41137/ - 1) 访问 Chattts 的声音克隆工具 http://region-9.autodl.pro:41137/ - - - ![alt text](/img/serverless-api/voiceurl5-2.png) +![alt text](/img/serverless-api/voiceurl5-2.png) +2)上传/录制音频,点击 submit 。等待生成 - 2)上传/录制音频,点击 submit 。等待生成 - - 3) 生成成功后,请下载 ChatTTS pypi 版本的 pt 文件 +3) 生成成功后,请下载 ChatTTS pypi 版本的 pt 文件 ![alt text](/img/serverless-api/voiceurl5-1.png) - ### 步骤2:上传声纹文件并获取下载地址 语音生成模型的 voice_url 参数需要读取声纹文件,所以我们需要将声纹文件上传至网盘或其他可下载的公共空间,并获取文件下载的 url,配置到语音模型的 voice_url 参数即可。 @@ -124,9 +115,8 @@ cURL ### 步骤3:在模型参数中粘贴地址 -根据您生成的 pt 文件类型,选择 [CosyVoice-300M](https://ai.gitee.com/serverless-api?model=FunAudioLLM-CosyVoice-300M&operation=11)、[ChatTTS](https://ai.gitee.com/serverless-api?model=ChatTTS)、[fish-speech-1.2-sft](https://ai.gitee.com/serverless-api?model=fish-speech-1.2-sft) ,粘贴声纹文件下载地址到 voice_url 参数,输入文字并运行。即可生成和声纹音色一致的声音。 +根据您生成的 pt 文件类型,选择 [CosyVoice-300M](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api?model=FunAudioLLM-CosyVoice-300M&operation=11)、[ChatTTS](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api?model=ChatTTS)、[fish-speech-1.2-sft](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api?model=fish-speech-1.2-sft) ,粘贴声纹文件下载地址到 voice_url 参数,输入文字并运行。即可生成和声纹音色一致的声音。 ![alt text](/img/serverless-api/voiceurl9.png) - 您可以制作个人或特定声音的声纹文件 url,体验不同模型生成效果,将模型 API 集成到您的业务中,实现多种有趣又有用的应用。 diff --git a/docs/apps.md b/docs/apps.md index 9e5f45534bf7e1b2d7ddba6deda50bdf9648c119..965d12ae6f6fc6e41a1047054985d83b420b43cb 100644 --- a/docs/apps.md +++ b/docs/apps.md @@ -2,7 +2,7 @@ - 使用应用,借助 AI 模型能力,您可以构建一个创意十足、功能强大的 Web 程序。 - Gitee AI 的应用可以自由编写任何程序,您可以选择预设的 Streamlit 和 Gradio 常用的 SDK。您也可以使用 Dockerfile 来高度自定义运行环境。 -- 您可以通过 transformers 、diffusers 库加载 [Gitee AI 模型](https://ai.gitee.com/models),也可以使用 HTML、JS 等任意编程语言构建界面、调用 [Gitee AI 模型引擎](https://ai.gitee.com/endpoints) 或其他渠道提供的 API 服务。 +- 您可以通过 transformers 、diffusers 库加载 [Gitee AI 模型](https://moark.gitee-ai.com/models),也可以使用 HTML、JS 等任意编程语言构建界面、调用 [Gitee AI 模型引擎](https://moark.gitee-ai.com/endpoints) 或其他渠道提供的 API 服务。 - 在线部署后,可通过浏览器直接访问、分享您的应用、推广您自己的模型、创意,而无需考虑服务器、算力资源、域名、部署等复杂繁琐问题。 想更好演示您的应用,您还可以将您的应用配置升级,使其在 GPU 或其他更好的加速硬件上运行。 @@ -24,4 +24,4 @@ 如果您对硬件资源有要求、自定义应用演示、高级 GPU 或其他内容感兴趣,请在下方的[意见反馈](https://gitee.com/gitee-ai/feedback/issues/new)与我们联系。 -您也可以在微信公众号上关注我们! \ No newline at end of file +您也可以在微信公众号上关注我们! diff --git a/docs/apps/qa.md b/docs/apps/qa.md index 37f4611374e226113b45c118769c66d6f51cc3a2..ab8fce9fdf1d1dc45c041dfc2f3244b3135f3e6c 100644 --- a/docs/apps/qa.md +++ b/docs/apps/qa.md @@ -4,6 +4,7 @@ import TabItem from '@theme/TabItem'; # 应用常见问题 ## 如何安装依赖? + 以应用 SDK 为 Gradio 为例,将 python 依赖写入 requirements.txt 文件至仓库根目录即可。 以安装 NodeJs 为例,根目录写入 packages.txt 文件,重启应用将会自动使用 apt-get 安装。 @@ -11,11 +12,11 @@ import TabItem from '@theme/TabItem'; ## 应用中如何高速下载模型? - 使用 transformers、diffusers 、huggingface_hub 等库载入模型将会从 Gitee AI 高速下载。您也可以使 Git 克隆模型。 +使用 transformers、diffusers 、huggingface_hub 等库载入模型将会从 Gitee AI 高速下载。您也可以使 Git 克隆模型。 :::tip 在 **应用** 中默认即为内网高速下载。请勿修改环境变量 `HF_ENDPOINT` 。 ::: - 下载格式一般为 `hf-models/模型名`,举例如下: +下载格式一般为 `hf-models/模型名`,举例如下: @@ -51,20 +52,24 @@ import TabItem from '@theme/TabItem'; ## 如何使用环境变量、秘钥? 在应用设置-功能中,您可以添加环境变量,使用方法参考: - [在应用中使用环境变量、秘钥](https://ai.gitee.com/docs/apps/qa#%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%9C%A8%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%B8%AD%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%8F%98%E9%87%8F%E7%A7%98%E9%92%A5) + [在应用中使用环境变量、秘钥](https://moark.gitee-ai.com/docs/apps/qa#%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%9C%A8%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%B8%AD%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%8F%98%E9%87%8F%E7%A7%98%E9%92%A5) ## 如何让团队成员有权限推送代码到仓库? + 应用设置 “成员管理” 可前往 Gitee 添加仓库成员。 如果使用 SSH 方式推送代码,需要 Gitee 账号添加 SHH 公钥 https://gitee.com/profile/sshkeys ## 应用显示 Running 为什么页面没有响应? + - 如果您查看日志,应用运行正常,您可以检查您的应用是否运行在 **7860** 端口。 - 或者检查应用是否运行在 **0.0.0.0** ip 上,如果是其他特定的 ip, 则可能无法访问。 - + ## 为什么我的应用会出现 CORS、CRSF 等报错,导致页面无法访问? + - 您需要取消应用的访问限制,例如 jupyter-lab, 存在配置 `--NotebookApp.allow_remote_access=True` 允许远程访问,`--NotebookApp.allow_origin=*` 允许跨域请求。 -Streamlit 也有类似的配置,例如 + Streamlit 也有类似的配置,例如 + ``` ENTRYPOINT ["streamlit", "run", "app.py", \ "--server.port=7860",\ @@ -76,38 +81,44 @@ ENTRYPOINT ["streamlit", "run", "app.py", \ "--server.enableWebsocketCompression=false", \ "--browser.gatherUsageStats=false"] ``` + 通常这些配置都可添加到启动参数上。 ## 如何排查错误 + 您可以点击界面的日志按钮,查询日志信息,以及提供的运行时信息。将会提供当前状态的原因、消息,上次启动失败的报错信息、重启次数、退出码等。 ![Alt text](../../static/img/app/qa/error_log.png) ## 为什么我的应用一直在 Pending 状态? + 可能是正在分配资源,或平台 CPU、内存资源不足,请耐心等待 ## 应用各类状态是什么意思? - |状态名称|描述| - |---|---| - |No_app_file|应用没有入口文件| - |Building|应用正在拉取代码、构建中| - |Readying|应用正在准备中,可能是正在执行仓库代码、下载模型| - |Running on CPU|应用运行在 CPU 算力上| - |Running on Nvidia A10|应用运行在 Nvidia A10 显卡算力上| - |Pending|应用正在等待中,可能是正在分配资源中、资源不足| - |Paused|用户手动暂停应用| - |Stopped|应用异常停止,可能是系统或代码出现异常| - |Runtime_error|应用运行时出现错误,可能是代码或系统错误| - |Sleeping|应用休眠中,满足休眠倒计时,效果同暂停| + +| 状态名称 | 描述 | +| --------------------- | ------------------------------------------------ | +| No_app_file | 应用没有入口文件 | +| Building | 应用正在拉取代码、构建中 | +| Readying | 应用正在准备中,可能是正在执行仓库代码、下载模型 | +| Running on CPU | 应用运行在 CPU 算力上 | +| Running on Nvidia A10 | 应用运行在 Nvidia A10 显卡算力上 | +| Pending | 应用正在等待中,可能是正在分配资源中、资源不足 | +| Paused | 用户手动暂停应用 | +| Stopped | 应用异常停止,可能是系统或代码出现异常 | +| Runtime_error | 应用运行时出现错误,可能是代码或系统错误 | +| Sleeping | 应用休眠中,满足休眠倒计时,效果同暂停 | + ## 应用设置中的“出厂重启”和“重启”有什么区别? -|类型|出厂重启|重启| -|-|-|-| -|是否拉取仓库最新代码|是|否| -|是否重新构建|是|否| -|是否重新下载依赖|是|否| -|是否重新执行仓库代码|是|是| -|是否更新硬件配置|是|是| -|是否更新环境变量|是|是| + +| 类型 | 出厂重启 | 重启 | +| -------------------- | -------- | ---- | +| 是否拉取仓库最新代码 | 是 | 否 | +| 是否重新构建 | 是 | 否 | +| 是否重新下载依赖 | 是 | 否 | +| 是否重新执行仓库代码 | 是 | 是 | +| 是否更新硬件配置 | 是 | 是 | +| 是否更新环境变量 | 是 | 是 | 如果您更新了仓库代码,应用将会识别并在界面顶部提示重启,此时重启与出厂重启效果一致。 @@ -118,12 +129,13 @@ ENTRYPOINT ["streamlit", "run", "app.py", \ 1. 用户选择 SDK,创建应用 2. 用户写入代码到仓库 3. 根据 SDK 和代码构建为 Docker 镜像,安装依赖 -4. 启动镜像,执行仓库中的用户代码,最终启动服务到 7860 端口 -5. 用户可在浏览器在线访问应用 +4. 启动镜像,执行仓库中的用户代码,最终启动服务到 7860 端口 +5. 用户可在浏览器在线访问应用 ## 如何在应用中使用环境变量、秘钥? 您可以正常使用代码获取系统环境变量。 + > 注意,秘钥也会作为环境变量注入,但秘钥被设置后不可见,也无法被 Fork。 以 Python 为例,获取环境变量: @@ -136,43 +148,53 @@ print(G_TOKEN) # 输出: b53de003db22348606b ``` ## 如何安装依赖? - - python 依赖 - - SDK 为 Gradio、Streamlit 时,将 python 依赖写入 requirements.txt 即可。 - - 系统依赖 - - 例如安装 NodeJs,根目录写入 packages.txt 文件,重启应用将会自动使用 apt-get 安装。 - ```packages - nodejs - npm - ``` + +- python 依赖 + - SDK 为 Gradio、Streamlit 时,将 python 依赖写入 requirements.txt 即可。 +- 系统依赖 + - 例如安装 NodeJs,根目录写入 packages.txt 文件,重启应用将会自动使用 apt-get 安装。 + ```packages + nodejs + npm + ``` ## 下载依赖镜像源可以自定义吗? + Gitee AI 默认使用了国内镜像源,您可以自行修改镜像源地址加速,例如 Python requirements.txt 文件: + ``` --extra-index-url https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple gradio==4.31.5 ``` + 推荐使用的国内源源: + - 腾讯 https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple - 阿里 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ - 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ - 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ## 免费存储空间是多少?存储的数据会消失吗? + 目前应用免费临时存储为 60GB,如果您未购买持久存储,则临时存储在应用重启、超额时会被清空。 参考:[应用存储](/docs/apps/storage) ## 为什么我的应用在页面中高度不对? -如果您自定义了程序,请在 html 中引用即可: +如果您自定义了程序,请在 html 中引用即可: + ```js - + ``` ## 创建的应用,Web 界面太小,如何全屏? -应用设置 - 功能 - 应用 Header 布局中可选择布局。 +应用设置 - 功能 - 应用 Header 布局中可选择布局。 ## 如何让我的应用被推荐? -如果您开发了优秀、好玩、有趣的应用,您可以前往 [反馈](https://gitee.com/gitee-ai/feedback/issues) 提供应用信息申请 +如果您开发了优秀、好玩、有趣的应用,您可以前往 [反馈](https://gitee.com/gitee-ai/feedback/issues) 提供应用信息申请 diff --git a/docs/apps/sdks-docker.md b/docs/apps/sdks-docker.md index 5c466b3de5963be5d8bf5c78d263f4fff2089561..6e5380972fb5a045eb8847c9f1ecf1f4173977aa 100644 --- a/docs/apps/sdks-docker.md +++ b/docs/apps/sdks-docker.md @@ -1,11 +1,13 @@ # Docker 应用 - **应用**提供了对自定义 Docker 容器的支持,通过编写 Dockerfile 您可以自定义运行环境,将有更大的发挥空间。 +**应用**提供了对自定义 Docker 容器的支持,通过编写 Dockerfile 您可以自定义运行环境,将有更大的发挥空间。 ## 创建 Docker 应用 - 在[创建新应用](https://ai.gitee.com/apps/new)时选择 Docker 作为 SDK。 +在[创建新应用](https://moark.gitee-ai.com/apps/new)时选择 Docker 作为 SDK。 + ### 编写 Dockerfile 部署自己的 JupyterLab ! + 要点: 将您的 Dockerfile 放置于仓库根目录下,并将您的程序运行在 7860 端口即可。例如: ```Dockerfile @@ -16,19 +18,20 @@ RUN apt-get update && \ git \ git-lfs \ wget - - - + + + RUN pip3 install --default-timeout=100 --no-cache-dir JPype1 ipywidgets jupyterlab pandas jupyterlab-language-pack-zh-CN jupyter-server-proxy numpy seaborn scipy matplotlib pyNetLogo SALib -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple - + RUN useradd -ms /bin/bash jupyter USER jupyter -WORKDIR home/jupyter -EXPOSE 7860 +WORKDIR home/jupyter +EXPOSE 7860 ENTRYPOINT ["jupyter", "lab","--allow-root","--ip=0.0.0.0","--port=7860","--no-browser","--NotebookApp.token=" , "--NotebookApp.password=", "--NotebookApp.allow_remote_access=True", "--NotebookApp.allow_origin=*", "--ServerApp.disable_check_xsrf=True"] USER root RUN chown -R jupyter:jupyter /home ``` + 提交 Dockerfile 到仓库后,重启应用即可: ![dockerfile](../../static/img/app/dockerfile.png) @@ -67,6 +70,7 @@ RUN mkdir content ADD --chown=user https:// content/ ``` + :::warning 使用 --chown=user 选项与 ADD 和 COPY 命令结合,以确保新文件的拥有者为您创建的用户。 ::: @@ -104,7 +108,3 @@ COPY --chown=user checkpoint . ``` (ADD 命令也同理适用) - - - - diff --git a/docs/apps/sdks-gradio.md b/docs/apps/sdks-gradio.md index 34a94384d81f870f7e1dd62bba0b30bd72e47f4c..e49e6c355d6930c48745fd0adf3801f68193e259 100644 --- a/docs/apps/sdks-gradio.md +++ b/docs/apps/sdks-gradio.md @@ -6,7 +6,7 @@ Gradio 提供了简单直观的界面,让模型可以通过一系列输入, Gradio 仅为 UI 库,SDK 自带 Python 环境,您可以在应用中直接使用 Python 代码,也可以自行安装其他依赖。 ::: -在[创建新应用](https://ai.gitee.com/apps/new)时选择 Gradio 作为 SDK。 +在[创建新应用](https://moark.gitee-ai.com/apps/new)时选择 Gradio 作为 SDK。 访问 [Gradio 文档](https://www.gradio.app/docs/interface)了解其所有特性,并查看 [Gradio 指南](https://www.gradio.app/guides),这些实用的教程可以指导您使用Gradio! @@ -14,21 +14,18 @@ Gradio 仅为 UI 库,SDK 自带 Python 环境,您可以在应用中直接使 在以下各节内容中,您将了解创建应用、配置应用以及将代码部署到应用的基础知识。我们将使用 Gradio 创建一个中文诗生成应用,该应用将用于演示gpt2-chinese-poem 模型,该模型可以根据输入生成中文诗。 -您可以在 [stringify/gpt2-chinese-poem-app](https://ai.gitee.com/apps/stringify/gpt2-chinese-poem-app/tree/master) 上找到此应用的全部内容。 +您可以在 [stringify/gpt2-chinese-poem-app](https://moark.gitee-ai.com/apps/stringify/gpt2-chinese-poem-app/tree/master) 上找到此应用的全部内容。 ### 创建 Gradio 应用 -我们从[创建新应用](https://ai.gitee.com/apps/new)开始,并选择 Gradio 作为我们的依赖 SDK。Gitee AI 应用是基于 Git 仓库的,这意味着您可以通过推送提交来逐步(与他人协作)开发您的应用。在继续之前,请查看[仓库指南](/repositories),学习如何创建和编辑文件。 +我们从[创建新应用](https://moark.gitee-ai.com/apps/new)开始,并选择 Gradio 作为我们的依赖 SDK。Gitee AI 应用是基于 Git 仓库的,这意味着您可以通过推送提交来逐步(与他人协作)开发您的应用。在继续之前,请查看[仓库指南](/repositories),学习如何创建和编辑文件。 #### 添加依赖 该应用使用 Transformers pipeline 依赖包来使用模型,通过在仓库中创建一个 requirements.txt 文件并向其添加以下依赖来完成: ```html - -transformers -torch - +transformers torch ``` 应用在运行时将会自动安装这些依赖! @@ -84,5 +81,3 @@ if __name__ == "__main__": ``` 此 Python 脚本使用 Transformers pipeline 加载 Gradio 使用的 gpt2-chinese-poem-app 模型。将代码保存到 **app.py** 文件后,点击 “启动”,您可以查看日志,稍后请访问“App”选项卡即可以查看您的应用运行情况! - - diff --git a/docs/apps/sdks-static.md b/docs/apps/sdks-static.md index 3612b541f3f983f8743214a2e17c3b88f855173d..1a1b1fd840700bb9902bf84a8c62d72ec82e3832 100644 --- a/docs/apps/sdks-static.md +++ b/docs/apps/sdks-static.md @@ -4,11 +4,10 @@ ![alt text](/img/app/image-2.png) - ![alt text](/img/app/image-4.png) 下面是使用 HTML 构建应用的例子: -- [transformers-js-object-detection](https://ai.gitee.com/apps/stringify/static-app_object-detection): 物体区域检测 +- [transformers-js-object-detection](https://moark.gitee-ai.com/apps/stringify/static-app_object-detection): 物体区域检测 -![alt text](/img/app/image-1.png) \ No newline at end of file +![alt text](/img/app/image-1.png) diff --git a/docs/apps/sdks-streamlit.md b/docs/apps/sdks-streamlit.md index 2df168786a8ffe7e9bae1abcec0cab9c77562618..20ba90e8aa070d95eb8e9efc58776c5d299d370d 100644 --- a/docs/apps/sdks-streamlit.md +++ b/docs/apps/sdks-streamlit.md @@ -2,31 +2,26 @@ Streamlit 让您能够使用 Python 快速搭建具有丰富功能的响应式网络应用。响应式意味着每次应用的状态改变,都会重新执行一遍您的代码。同时 Streamlit 在数据可视化方面也表现出色,它支持如 Bokeh、Plotly 和 Altair 等多种图表库。 -当您[创建新应用](https://ai.gitee.com/apps/new)时,选择 Streamlit 作为 SDK。 - +当您[创建新应用](https://moark.gitee-ai.com/apps/new)时,选择 Streamlit 作为 SDK。 有关 Streamlit 的更多信息,请查阅 [Streamlit 文档](https://docs.streamlit.io/)。 - ## 您的第一个 Streamlit 应用:热狗识别器 在以下各节内容中,您将了解创建应用、配置应用以及将代码部署到应用的基础知识。我们将使用 Streamlit 创建一个热狗识别器应用,该应用将用于演示 hf-models/hotdog-not-hotdog 模型,该模型可以检测给定图片是否包含热狗。 -您可以在 [stringify/streamlit-chotdog-not-hotdog-2](https://ai.gitee.com/apps/stringify/streamlit-chotdog-not-hotdog-2/blob/master/app.py) 上找到此应用的全部内容。 +您可以在 [stringify/streamlit-chotdog-not-hotdog-2](https://moark.gitee-ai.com/apps/stringify/streamlit-chotdog-not-hotdog-2/blob/master/app.py) 上找到此应用的全部内容。 ### 创建 Streamlit 应用 -我们从[创建新应用](https://ai.gitee.com/apps/new)开始,并选择 Streamlit 作为我们的依赖 SDK。Gitee AI 应用是基于 Git 仓库的,这样您就可以通过推送提交来逐步(与他人协作)开发您的应用。在继续之前,请查看[仓库指南](/repositories),学习如何创建和编辑文件。 +我们从[创建新应用](https://moark.gitee-ai.com/apps/new)开始,并选择 Streamlit 作为我们的依赖 SDK。Gitee AI 应用是基于 Git 仓库的,这样您就可以通过推送提交来逐步(与他人协作)开发您的应用。在继续之前,请查看[仓库指南](/repositories),学习如何创建和编辑文件。 #### 添加依赖 对于我们将要创建的热狗识别器,我们会使用 Transformers pipeline 依赖包来使用模型,因此我们需要先安装一些依赖。我们可以通过在仓库中创建一个 requirements.txt 文件并向其添加以下依赖来完成: ```html - -transformers -torch - +transformers torch ``` 应用在运行时将会自动安装这些依赖! @@ -63,5 +58,3 @@ if file_name is not None: 此 Python 脚本使用 Transformers pipeline 加载 Streamlit 使用的 hf-models/hotdog-not-hotdog Streamlit 应用会需要您上传一张图片,然后将其识别为热狗或非热狗。将代码保存到 **app.py** 文件后,请访问“App”选项卡以查看您的应用运行情况! ![alt text](/img/app/apps_hotdog.png) - - diff --git a/docs/best-practice/edge.md b/docs/best-practice/edge.md index b161e20c6ce950774a051bdb20ea53174472c96f..a00c81e21df80f23ec588668a1b8eef6079324c2 100644 --- a/docs/best-practice/edge.md +++ b/docs/best-practice/edge.md @@ -5,14 +5,15 @@ Gitee AI联合华为昇腾和香橙派,为开发者提供端侧模型开发套件,帮助开发者快速上手端侧模型推理。 :::info - 目前Gitee AI 正在适配更多模型到端侧并搭配上手教程,敬请期待。 +目前Gitee AI 正在适配更多模型到端侧并搭配上手教程,敬请期待。 ::: 目前支持的开发板套件及其资料下载: -- [Orange Pi AIPro (20T)](http://www.orangepi.cn/html/hardWare/computerAndMicrocontrollers/details/Orange-Pi-AIpro(20T).html) + +- [Orange Pi AIPro (20T)]() - [Orange Pi AIPro (8T)](http://www.orangepi.cn/html/hardWare/computerAndMicrocontrollers/details/Orange-Pi-AIpro.html) - Orange Pi AIStudio -快速入门: + 快速入门: - [开发板镜像烧录与环境配置](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.4.10/orange_pi/environment_setup.html) - [快速上手开发板模型推理](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.4.10/orange_pi/model_infer.html) @@ -25,8 +26,4 @@ Gitee AI联合华为昇腾和香橙派,为开发者提供端侧模型开发套 - [Orange Pi 工具下载](http://www.orangepi.cn/html/serviceAndSupport/index.html) -如果您在使用过程中遇到问题,欢迎[联系我们](https://ai.gitee.com/docs/contact)。 - - - - +如果您在使用过程中遇到问题,欢迎[联系我们](https://moark.gitee-ai.com/docs/contact)。 diff --git a/docs/best-practice/integration.md b/docs/best-practice/integration.md index 393f0132f8dc411ba394c6bde6bbfaed39951442..b57c111fcfadea944d437f755f2a1092a886c2a7 100644 --- a/docs/best-practice/integration.md +++ b/docs/best-practice/integration.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Serverless API 应用集成指南 -[Serverless API](https://ai.gitee.com/serverless-api) 提供了数量众多的模型 API,只需调用 API 就可以将其强大的功能集成到您的应用中。本文为大家推荐了一些可集成 Serverless API 的应用,以及详细的集成配置指南。 +[Serverless API](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api) 提供了数量众多的模型 API,只需调用 API 就可以将其强大的功能集成到您的应用中。本文为大家推荐了一些可集成 Serverless API 的应用,以及详细的集成配置指南。 这些应用运行我们日常使用的平台上,如 Windows、mac 上的客户端、网页应用、浏览器插件,移动端 APP 等,通过使用这些应用,即可释放 Serverless API 的模型能力,从而提升您使用 AI 的便捷性。以下是应用的访问地址和简介: @@ -35,7 +35,7 @@ _https:\//ai.gitee.com/api/serverless/<Model>/chat/completions_ **2. 通过上面获取的路径,通常需要将路径拆分,填写下方信息:** -- API Host (Domain):_https://ai.gitee.com/_ +- API Host (Domain):_https://moark.gitee-ai.com/_ - API Path:_api/serverless/<Model>/chat/completions_ ![alt text](../../static/img/serverless-api/integrated/integrate2.png) @@ -48,7 +48,7 @@ _https:\//ai.gitee.com/api/serverless/<Model>/chat/completions_ 在一些业务场景中,可能需要让客户端直接调用 Serverless API ,这时候需要将 Access Token 传递给客户端,为了安全起见,建议将 Access Token 存储在后端,通过后端服务代理调用 Serverless API。 -如果希望直接在客户端使用 Access Token ,Gitee AI 提供了创建临时 Token 的接口,该接口的详细使用方法请查看 **[创建临时 Access Token](https://ai.gitee.com/docs/openapi/v1#tag/account/POST/account/temporary-token)** +如果希望直接在客户端使用 Access Token ,Gitee AI 提供了创建临时 Token 的接口,该接口的详细使用方法请查看 **[创建临时 Access Token](https://moark.gitee-ai.com/docs/openapi/v1#tag/account/POST/account/temporary-token)** ## 集成 OpenCat @@ -62,7 +62,7 @@ OpenCat 是一个 AI 对话聊天客户端,支持 iOS 和 macOS,在对话框 3. 输入 API Domain、API Path、API Key -- API Domain:_https://ai.gitee.com/_ +- API Domain:_https://moark.gitee-ai.com/_ - API Path:不同模型的路径不同,示例:_api/serverless/<Model>/chat/completions_ - API key: 在 Gitee AI 工作台-设置复制访问令牌(API key) @@ -102,7 +102,7 @@ Serverless API 支持在 Dify 中调用,使用步骤如下 1. 获取 Gitee AI 访问令牌 -开发者首先需要访问 [Gitee AI 工作台](https://ai.gitee.com/dashboard/settings/tokens)中获取访问令牌,没有购买 Serverless API 的开发者,可以使用免费体验访问令牌(仅供体验,每日调用次数有限),复制想要使用的令牌即可。 +开发者首先需要访问 [Gitee AI 工作台](https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/tokens)中获取访问令牌,没有购买 Serverless API 的开发者,可以使用免费体验访问令牌(仅供体验,每日调用次数有限),复制想要使用的令牌即可。 ![](../../static/img/serverless-api/integrated/integrate14.png) @@ -129,7 +129,7 @@ Serverless API 支持在 Dify 中调用,使用步骤如下 ### 配置指南 1. 点击设置,并滚动至自定义接口,选择 OpenAI -2. Serverless API 链接,在调用窗口获取,填写完整 URL,示例:_https://ai.gitee.com/api/serverless/Qwen2-7B-Instruct/chat/completions_ +2. Serverless API 链接,在调用窗口获取,填写完整 URL,示例:_https://moark.gitee-ai.com/api/serverless/Qwen2-7B-Instruct/chat/completions_ ![alt text](../../static/img/serverless-api/integrated/integrate10.png) @@ -178,7 +178,7 @@ serverless API 提供 [OpenAI compatible API ](https://docs.continue.dev/customi "title": "DeepSeek-33b", "model": "deepseek-33b", "apiKey": "#{APIKEY}", - "apiBase": "https://ai.gitee.com/api/serverless/deepseek-coder-33B-instruct/", + "apiBase": "https://moark.gitee-ai.com/api/serverless/deepseek-coder-33B-instruct/", "provider": "openai" } ], @@ -186,10 +186,10 @@ serverless API 提供 [OpenAI compatible API ](https://docs.continue.dev/customi "title": "DeepSeek-33b", "model": "deepseek-33b", "apiKey": "#{APIKEY}", - "apiBase": "https://ai.gitee.com/api/serverless/deepseek-coder-33B-instruct/", + "apiBase": "https://moark.gitee-ai.com/api/serverless/deepseek-coder-33B-instruct/", "provider": "openai" }, ... ``` -更多应用,请查看文章顶部表格,如有疑问或建议,请随时[联系我们](https://ai.gitee.com/about)。 +更多应用,请查看文章顶部表格,如有疑问或建议,请随时[联系我们](https://moark.gitee-ai.com/about)。 diff --git a/docs/billing/resource_package.md b/docs/billing/resource_package.md index 44bd6646dba65909a30bba5e1b38ea7742060288..05f5288d8d84ffcb22fe777d41512b26301157ee 100644 --- a/docs/billing/resource_package.md +++ b/docs/billing/resource_package.md @@ -13,4 +13,4 @@ Serverless API 资源包是用于抵扣 Serverless API 调用费用的预付费 如果您不知道如何选择,可以**直接使用全模型资源包**,全模型资源包覆盖所有可用模型并自动选择算力。 目前不同厂商及其支持的Serverless API模型您可以参考文档[Serverless API模型概览](../ability/serverless-api.mdx)。 -价格可以参考资源包的[详情页面](https://ai.gitee.com/serverless-api)。 \ No newline at end of file +价格可以参考资源包的[详情页面](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api)。 diff --git a/docs/datasets/cards.md b/docs/datasets/cards.md index 6d6cbb2692ebe767a9383159c18c4ada174cebed..aad91ed30f58d504fe5303890d74ae208cbab556 100644 --- a/docs/datasets/cards.md +++ b/docs/datasets/cards.md @@ -26,7 +26,7 @@ tags: 您添加到数据集卡片的元信息能够在 Gitee AI 上启用某些互动功能。例如: -允许用户在 https://ai.gitee.com/datasets 上过滤和发现数据集。 +允许用户在 https://moark.gitee-ai.com/datasets 上过滤和发现数据集。 如果您根据表格中的许可证选择一个关键词,该许可证会在数据集页面上显示。 当您在数据集仓库中创建一个 `README.md` 文件时,使用**数据集卡片编辑工具**填写主要的元信息: @@ -39,7 +39,8 @@ tags: ## 数据集卡片创建指引 -阅读现有的数据集卡片(例如 [百度coco-cn数据集](https://ai.gitee.com/datasets/baidu/coco-cn))是熟悉常见规范的好方法。 + +阅读现有的数据集卡片(例如 [百度coco-cn数据集](https://moark.gitee-ai.com/datasets/baidu/coco-cn))是熟悉常见规范的好方法。 ## 相关论文 @@ -48,7 +49,3 @@ tags: ![alt text](/img/dataset/card_paper.png) 可以通过单击访问论文页面。 - - - - diff --git a/docs/engines/model.md b/docs/engines/model.md index 3fcf11a535d9c003cb0ce725421080c34f2b9f27..71272576f2de57aae357e3d9d0f59efa51b0e3f3 100644 --- a/docs/engines/model.md +++ b/docs/engines/model.md @@ -1,6 +1,6 @@ # 部署模型到 Gitee AI 算力 -本教程将以模型 [stabilityai/stable-diffusion-2-base](https://ai.gitee.com/hf-models/stabilityai/stable-diffusion-2-base) 为例,逐步讲解如何将模型部署到 Gitee AI 算力上并用于图像生成。 +本教程将以模型 [stabilityai/stable-diffusion-2-base](https://moark.gitee-ai.com/hf-models/stabilityai/stable-diffusion-2-base) 为例,逐步讲解如何将模型部署到 Gitee AI 算力上并用于图像生成。 ## 1. 新建模型引擎的两个入口 @@ -12,7 +12,7 @@ ### 从模型主页进入 -您可以在模型页面中通过筛选找到 [stabilityai/stable-diffusion-2-base](https://ai.gitee.com/hf-models/stabilityai/stable-diffusion-2-base) : +您可以在模型页面中通过筛选找到 [stabilityai/stable-diffusion-2-base](https://moark.gitee-ai.com/hf-models/stabilityai/stable-diffusion-2-base) : ![step1-2](/img/engines/model-engine/getting-started/step1-2.png) diff --git a/docs/gai/gai.md b/docs/gai/gai.md index d406e554cfe071f49073b7d381fe7f567cffbe98..e5e9c9c087f9a351c42ef6023301c7b78c808393 100644 --- a/docs/gai/gai.md +++ b/docs/gai/gai.md @@ -1,8 +1,8 @@ # 使用 Gitee AI 命令行工具上传模型 #### 介绍 -Gitee AI 命令行工具(`gai`)是一款专为开发者设计的高效工具,帮助用户轻松地将模型和数据集上传到 Gitee AI 平台。 +Gitee AI 命令行工具(`gai`)是一款专为开发者设计的高效工具,帮助用户轻松地将模型和数据集上传到 Gitee AI 平台。 #### 运行环境说明 @@ -28,10 +28,9 @@ Gitee AI 命令行工具(`gai`)是一款专为开发者设计的高效工具 > 注意:在文档的后续部分,除非特别说明,所有命令均假定在 Git Bash(Windows)或标准终端(macOS/Linux)中执行。 - #### 安装和配置 -1. 安装 Git LFS +1. 安装 Git LFS ```bash # 前往 https://git-lfs.com 下载 git-lfs,然后安装 Git LFS @@ -54,14 +53,15 @@ gai version ``` 3. 配置 `gai` + - 创建 Gitee 私人令牌:https://gitee.com/profile/personal_access_tokens ,创建令牌时请勾选 `projects` 权限 -- 创建 Gitee AI 访问令牌,请参考帮助文档:https://ai.gitee.com/docs/organization/access-token ,创建时「资源授权」请选择「全部资源」 +- 创建 Gitee AI 访问令牌,请参考帮助文档:https://moark.gitee-ai.com/docs/organization/access-token ,创建时「资源授权」请选择「全部资源」 - 在 `gai` 中配置令牌 - ```bash - # 全局配置 Gitee AI 和 Gitee 访问令牌 - gai config gitee-token - gai config gitee-ai-token - ``` + ```bash + # 全局配置 Gitee AI 和 Gitee 访问令牌 + gai config gitee-token + gai config gitee-ai-token + ``` 如果希望为**不同仓库**设置不同令牌,可参考如下命令进行配置: @@ -78,32 +78,31 @@ gai config --local gitee-ai-token 将本地的大模型文件推送到 Gitee AI 模型仓库 -1. 在 Gitee AI [创建模型仓库](https://ai.gitee.com/models/new) +1. 在 Gitee AI [创建模型仓库](https://moark.gitee-ai.com/models/new) 2. 获取仓库地址并克隆到本地 - ![输入图片说明](../../static/img/gai/clone.png) + ![输入图片说明](../../static/img/gai/clone.png) - ```bash - git clone https://ai.gitee.com// - cd - ``` + ```bash + git clone https://moark.gitee-ai.com// + cd + ``` 3. 初始化仓库配置(使用 `gai` 作为 Git LFS 的[自定义传输代理](https://github.com/git-lfs/git-lfs/blob/main/docs/custom-transfers.md)),每个仓库只需设置一次即可,相关配置将存储在仓库的 `.git/config` 文件中 - ```bash - # 为本地仓库初始化 Gitee AI Cli 配置 - gai config init - ``` - + ```bash + # 为本地仓库初始化 Gitee AI Cli 配置 + gai config init + ``` + 4. 提交并推送文件到仓库 - ```bash - # 拷贝大文件到当前目录并提交 - cp ~//model.safetensors . - git add . && git commit -m 'Add model.safetensors file' - - # 将更新推送到 Gitee AI 模型、数据集仓库 - git push origin master - ``` + ```bash + # 拷贝大文件到当前目录并提交 + cp ~//model.safetensors . + git add . && git commit -m 'Add model.safetensors file' + # 将更新推送到 Gitee AI 模型、数据集仓库 + git push origin master + ``` diff --git a/docs/getting-started/app.md b/docs/getting-started/app.md index b37c3f592c42e0bc8d04208924c66cb0f2bc1898..885e89c81a972f86b97ba0a06d3105f575ddeb02 100644 --- a/docs/getting-started/app.md +++ b/docs/getting-started/app.md @@ -1,20 +1,22 @@ # 快速开发古诗词生成器 ## 应用简介 + - 使用应用,借助 AI 模型能力,您可以构建一个创意十足、功能强大的 Web 程序。 - Gitee AI 的应用可以自由编写任何程序,您可以选择预设的 Streamlit 和 Gradio 常用的 SDK。您也可以使用 Dockerfile 来高度自定义运行环境。 -- 您可以通过 transformers 、diffusers 库加载 [Gitee AI 模型](https://ai.gitee.com/models),也可以使用 HTML、JS 等任意编程语言构建界面、调用 [Gitee AI 模型引擎](https://ai.gitee.com/endpoints) 或其他渠道提供的 API 服务。 +- 您可以通过 transformers 、diffusers 库加载 [Gitee AI 模型](https://moark.gitee-ai.com/models),也可以使用 HTML、JS 等任意编程语言构建界面、调用 [Gitee AI 模型引擎](https://moark.gitee-ai.com/endpoints) 或其他渠道提供的 API 服务。 - 在线部署后,可通过浏览器直接访问、分享您的应用、推广您自己的模型、创意,而无需考虑服务器、算力资源、域名、部署等复杂繁琐问题。 -[前往新建应用!](https://ai.gitee.com/apps/new) +[前往新建应用!](https://moark.gitee-ai.com/apps/new) ## Hello Gitee AI! ##### 1. 新建应用 -前往[新建应用](https://ai.gitee.com/apps/new)界面,填写应用名称、地址、这里选择应用 SDK 为 Gradio, 这里选择免费 2 核 4G 算力,最后点击“新建应用”。 +前往[新建应用](https://moark.gitee-ai.com/apps/new)界面,填写应用名称、地址、这里选择应用 SDK 为 Gradio, 这里选择免费 2 核 4G 算力,最后点击“新建应用”。 > SDK 说明: +> > - Gradio:您的应用将预设一个 Gradio,它是一个 Python 库,常用于快速构建 AI 应用的用户界面。 **您的程序需要 app.py 作为入口,并运行在 7860 端口**。 > - Streamlit:您的应用将预设一个 **Streamlit**,它是一个 Python 库,常用于快速构建数据应用的用户界面。**您的程序需要 app.py 作为入口,并运行在 7860 端口**。 > - Docker:您可以使用 Dockerfile 来高度自定义您的应用。**您的程序需要运行在 7860 端口**。 @@ -22,10 +24,10 @@ ![新建应用](../apps/getting-started/new-app.png) -##### 2. 应用初始界面 - +##### 2. 应用初始界面 + 新建应用后,您将看到应用的初始界面,您可以在这里查看您的应用信息、代码、git 仓库信息、日志、设置等。 - + ![gradio没有入口文件](../apps/getting-started/app-no-app-file.png) - 您可以选择 git 克隆代码仓库到本地,编写代码后推送到 Gitee AI 仓库,或者直接在"文件" 中在线编辑代码。本次教程使用 git 克隆。 @@ -42,10 +44,11 @@ import gradio as gr def greet(name): return "Hello " + name + "!!" - + demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text") demo.launch(server_name='0.0.0.0', server_port=7860) ``` + 提交并推送代码到 Gitee AI 仓库 ```git @@ -55,6 +58,7 @@ git push ``` ##### 4. 应用代码更新提示 + 应用代码已推送到 Gitee AI,刷新界面,顶部会看到提示重启应用 > 重启应用后,您的应用将重新构建、部署,您可以在日志中查看相关信息。 @@ -70,27 +74,27 @@ git push - 应用状态说明: - |状态名称|描述| - |---|---| - |No_app_file|应用没有入口文件| - |Building|应用正在拉取代码、构建中| - |Readying|应用正在准备中,可能是正在执行仓库代码、下载模型| - |Running on CPU|应用运行在 CPU 算力上| - |Running on Nvidia A10|应用运行在 Nvidia A10 显卡算力上| - |Pending|应用正在等待中,可能是正在分配资源中、资源不足| - |Paused|用户手动暂停应用| - |Stopped|应用异常停止,可能是系统或代码出现异常| - |Runtime_error|应用运行时出现错误,可能是代码或系统错误| - |SLEEPING|应用休眠中,满足休眠倒计时| - + | 状态名称 | 描述 | + | --------------------- | ------------------------------------------------ | + | No_app_file | 应用没有入口文件 | + | Building | 应用正在拉取代码、构建中 | + | Readying | 应用正在准备中,可能是正在执行仓库代码、下载模型 | + | Running on CPU | 应用运行在 CPU 算力上 | + | Running on Nvidia A10 | 应用运行在 Nvidia A10 显卡算力上 | + | Pending | 应用正在等待中,可能是正在分配资源中、资源不足 | + | Paused | 用户手动暂停应用 | + | Stopped | 应用异常停止,可能是系统或代码出现异常 | + | Runtime_error | 应用运行时出现错误,可能是代码或系统错误 | + | SLEEPING | 应用休眠中,满足休眠倒计时 | ![应用日志](../apps/getting-started/app-log.png) ##### 6. 应用部署成功!查看应用界面: -![Alt text](../apps/getting-started/app-running.png) +![Alt text](../apps/getting-started/app-running.png) ## 中文古诗生成器 + 前面只是小试牛刀,现在尝试真正的 AI 能力: ##### 1. 修改 app.py 代码 @@ -103,7 +107,7 @@ import gradio as gr # 导入Gradio库,用于构建交互式界面。 import torch.nn.functional as F from transformers import BertTokenizer, GPT2LMHeadModel # 从transformers库中导入BertTokenizer和GPT2LMHeadModel,用于自然语言处理和文本生成任务。 -# Gitee AI 支持 transformers diffusers 等库,您可以直接使用 Gitee AI 模型库中的模型,前往 https://ai.gitee.com/models 查看更多模型。您也可以使用其他方式下载模型(例如 git 克隆、其他源下载) +# Gitee AI 支持 transformers diffusers 等库,您可以直接使用 Gitee AI 模型库中的模型,前往 https://moark.gitee-ai.com/models 查看更多模型。您也可以使用其他方式下载模型(例如 git 克隆、其他源下载) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("hf-models/gpt2-chinese-poem") # 用预训练的 BertTokenizer 加载中文诗歌生成模型的tokenizer。 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("hf-models/gpt2-chinese-poem") # 使用预训练的GPT-2模型加载中文诗歌生成模型。 model.eval() # 将模型设置为评估模式,保证推理阶段的一致性、稳定性和效率。评估模式与训练模式相对应。 @@ -171,23 +175,23 @@ transformers ##### 3. 更新代码后点击页面顶部的"立即重启"按钮或进入设置-功能界面点击"出厂重启",即可查看应用效果。 -输入 `十年磨一剑` AI 输出 `十年磨一剑,未试请长缨。马上高歌起,风尘事不平。` - +输入 `十年磨一剑` AI 输出 `十年磨一剑,未试请长缨。马上高歌起,风尘事不平。` + ![中文诗生成器](../apps/getting-started/app-poem.png) 在此示例中,您已经成功构建了一个中文古诗生成器应用!您还可以进入应用设置中升级硬件配置、调整应用信息、添加环境变量、秘钥等。 ## 更多应用示例 -- [应用首页](https://ai.gitee.com/apps) -- [文生文: 中文古诗生成器,Gradio + CPU](https://ai.gitee.com/apps/stringify/gpt2-chinese-poem-app/tree/master) -- [文生图: SD3 中文提示词 ,Gradio + GPU + API](https://ai.gitee.com/apps/stringify/stable-diffusion-3-medium-mr100/tree/master) -- [文生图: Animagine-xl,Gradio + GPU](https://ai.gitee.com/apps/stringify/Animagine-xl-bi100/tree/master) -- [对话: Llama3-70b-chinese-chat, Gitee AI Serverless API](https://ai.gitee.com/apps/stringify/Llama3-70b-chinese-chat-serverless) -- [语音合成: ChatTTS,Gradio + GPU](https://ai.gitee.com/apps/stringify/ChatTTS-bi100/tree/master) -- [文生图: SDXL-Turbo,Gradio + GPU](https://ai.gitee.com/apps/stringify/sdxl-iluvatar/tree/master) -- [物体检测: 静态页面 Static](https://ai.gitee.com/apps/stringify/static-app_object-detection/tree/master) -- [对话:glm4-chat,Gradio + GPU](https://ai.gitee.com/apps/stringify/glm4-chat-9b/tree/master) -- [图生文: Gradio + CPU](https://ai.gitee.com/apps/stringify/vit-gpt2-image-captioning/tree/main) -- [在线工具:jupyter-lab,Dockerfile](https://ai.gitee.com/apps/stringifygroup/jupyter-lab/tree/master) -- [livebook: Dockerfile](https://ai.gitee.com/apps/edmondfrank/livebook/tree/master) +- [应用首页](https://moark.gitee-ai.com/apps) +- [文生文: 中文古诗生成器,Gradio + CPU](https://moark.gitee-ai.com/apps/stringify/gpt2-chinese-poem-app/tree/master) +- [文生图: SD3 中文提示词 ,Gradio + GPU + API](https://moark.gitee-ai.com/apps/stringify/stable-diffusion-3-medium-mr100/tree/master) +- [文生图: Animagine-xl,Gradio + GPU](https://moark.gitee-ai.com/apps/stringify/Animagine-xl-bi100/tree/master) +- [对话: Llama3-70b-chinese-chat, Gitee AI Serverless API](https://moark.gitee-ai.com/apps/stringify/Llama3-70b-chinese-chat-serverless) +- [语音合成: ChatTTS,Gradio + GPU](https://moark.gitee-ai.com/apps/stringify/ChatTTS-bi100/tree/master) +- [文生图: SDXL-Turbo,Gradio + GPU](https://moark.gitee-ai.com/apps/stringify/sdxl-iluvatar/tree/master) +- [物体检测: 静态页面 Static](https://moark.gitee-ai.com/apps/stringify/static-app_object-detection/tree/master) +- [对话:glm4-chat,Gradio + GPU](https://moark.gitee-ai.com/apps/stringify/glm4-chat-9b/tree/master) +- [图生文: Gradio + CPU](https://moark.gitee-ai.com/apps/stringify/vit-gpt2-image-captioning/tree/main) +- [在线工具:jupyter-lab,Dockerfile](https://moark.gitee-ai.com/apps/stringifygroup/jupyter-lab/tree/master) +- [livebook: Dockerfile](https://moark.gitee-ai.com/apps/edmondfrank/livebook/tree/master) diff --git a/docs/getting-started/enroll-as-an-app-developer.md b/docs/getting-started/enroll-as-an-app-developer.md index 2173f6dd2748d137d6831a8dd73623a9298de43c..42b0113275ea8cae721c4c45ff03ca957e9ce85d 100644 --- a/docs/getting-started/enroll-as-an-app-developer.md +++ b/docs/getting-started/enroll-as-an-app-developer.md @@ -2,12 +2,12 @@ ## 1. 注册并登录模力方舟(Gitee AI) -- 访问 https://ai.gitee.com/ 并点击右上角登录 +- 访问 https://moark.gitee-ai.com/ 并点击右上角登录 - 使用 Gitee 账号登录,如果您没有 Gitee 账号,请先[注册后再登录](https://gitee.com/signup) ## 2. 获取个人空间地址并开通应用开发内测 -- 访问您的[个人信息](https://ai.gitee.com/dashboard/settings/profile)设置页面 +- 访问您的[个人信息](https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/profile)设置页面 - 复制**个人空间地址**,将**个人空间地址**发送给官方人员,我们将尽快为您开通应用开发内测资格 ![个人空间地址](/img/getting-started/overview/enroll-as-an-app-developer/namespace.png) @@ -20,12 +20,12 @@ - 点击应用右侧的 “管理” 进入详情页,复制 APPID 以便使用应用开发相关的 API ![集成 SDK](/img/getting-started/overview/enroll-as-an-app-developer/sdk-integration.gif) -- 前往[访问令牌](https://ai.gitee.com/dashboard/settings/tokens)页面,获取名为 `App market access token` 的应用访问令牌,该令牌将使用在 API 的 `Authorization` 请求头里,例如: +- 前往[访问令牌](https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/tokens)页面,获取名为 `App market access token` 的应用访问令牌,该令牌将使用在 API 的 `Authorization` 请求头里,例如: ```bash - curl https://ai.gitee.com/v1/app \ + curl https://moark.gitee-ai.com/v1/app \ --header 'Authorization: Bearer YOUR_SECRET_TOKEN' ``` -- 访问接口文档,查看应用开发[相关接口](https://ai.gitee.com/docs/openapi/v1#tag/%E5%BA%94%E7%94%A8/GET/app) +- 访问接口文档,查看应用开发[相关接口](https://moark.gitee-ai.com/docs/openapi/v1#tag/%E5%BA%94%E7%94%A8/GET/app) ## 5. 常见问题 diff --git a/docs/getting-started/intro.md b/docs/getting-started/intro.md index 44acbd9f30a932c42a6e99bf0e204307aab67556..0f5df800267ed7c03be4d52fb8b0ec466087d538 100644 --- a/docs/getting-started/intro.md +++ b/docs/getting-started/intro.md @@ -1,10 +1,10 @@ # 介绍 -[模力方舟(Gitee AI)](https://ai.gitee.com),以下简称 Gitee AI,汇聚了最新最热的 AI 模型,提供模型体验、推理、微调和应用的一站式服务,我们提供了丰富的算力选择,希望帮助企业和开发者更容易地开发 AI 应用。 +[模力方舟(Gitee AI)](https://moark.gitee-ai.com),以下简称 Gitee AI,汇聚了最新最热的 AI 模型,提供模型体验、推理、微调和应用的一站式服务,我们提供了丰富的算力选择,希望帮助企业和开发者更容易地开发 AI 应用。 Gitee AI 是基于 Git 代码托管技术开发的针对 AI 应用场景的开源平台,基于 Gitee 多年在 Git 代码和 LFS 大文件托管方面的技术积累,我们为用户提供了快速、稳定的模型托管服务,让您轻松的分享和下载开源模型、数据集和 AI 应用,在此基础上我们目前构建了三个核心功能:Serverless API、应用、微调,为您提供一站式的 AI 应用开发服务。 -Gitee AI 通过 Gitee 账号登录,如果您还没有 Gitee 账号,请先[注册 Gitee 账号](https://gitee.com/signup?redirect_to_url=https://ai.gitee.com)。 +Gitee AI 通过 Gitee 账号登录,如果您还没有 Gitee 账号,请先[注册 Gitee 账号](https://gitee.com/signup?redirect_to_url=https://moark.gitee-ai.com)。 注册成功后,您可以关注 [Gitee AI 的公众号](https://mp.weixin.qq.com/s/Yu7Ddb_bxqCamskZC0wloA)、加入用户交流群。 @@ -18,7 +18,7 @@ Gitee AI 上的模型、数据集和应用都基于 Git 仓库存储,依托 Gi 您可以在 Gitee AI 上探索并使用大量由社区开源的模型。为了用户更有效地使用和开发模型,每个模型的仓库都配备了[模型卡片](/models/cards),详细介绍了该模型的局限性和存在的偏差。 -这些模型的仓库还可以包含更多[元信息](/models/cards#元信息(metadata)),诸如模型的任务类型、支持的语言、相关指标。通过 Serverless API 页面,让其他人能更轻松的在线体验模型的能力(在模型页面[体验 DeepSeek-R1 模型](https://ai.gitee.com/hf-models/DeepSeek-R1/api)),方便快速地在产品原型中进行集成和测试。 +这些模型的仓库还可以包含更多[元信息](/models/cards#元信息(metadata)),诸如模型的任务类型、支持的语言、相关指标。通过 Serverless API 页面,让其他人能更轻松的在线体验模型的能力(在模型页面[体验 DeepSeek-R1 模型](https://moark.gitee-ai.com/hf-models/DeepSeek-R1/api)),方便快速地在产品原型中进行集成和测试。 您可以查阅[模型文档](/models),了解如何上传、下载或者将模型集成到自己的项目中。 @@ -33,7 +33,7 @@ Gitee AI 收录了大量的数据集,这些数据集适用于自然语言处 ### Serverless API API 为开发者提供一个便捷的方式来调用不同种类的模型,无需关心底层的硬件或管理服务器。支持通过简单的 HTTP 请求在 Gitee AI 的共享基础设施上进行快速推理。 -您可以在 [Serverless API 选购页面](https://ai.gitee.com/serverless-api),浏览我们精选的模型,免费体验不同模型的生成效果,也可调用 API。 +您可以在 [Serverless API 选购页面](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api),浏览我们精选的模型,免费体验不同模型的生成效果,也可调用 API。 ### 应用(内测) diff --git a/docs/getting-started/try-opensource-model.md b/docs/getting-started/try-opensource-model.md index b18dc9c48d6b03739e33b46ed47a35b259ea4885..1f0d73305bb1bc59c1abe1efb79ee1a00deb7198 100644 --- a/docs/getting-started/try-opensource-model.md +++ b/docs/getting-started/try-opensource-model.md @@ -4,7 +4,7 @@ Gitee AI 提供了大量的开源大模型供大家免费体验,您可以通 ## 通过「模型引擎挂件」免费体验开源大模型 -1. 点击访问 [模型列表](https://ai.gitee.com/models),您可以查看 Gitee AI 上所有公开的开源模型,您可通过筛选功能或关键词搜索找到您感兴趣的模型。 +1. 点击访问 [模型列表](https://moark.gitee-ai.com/models),您可以查看 Gitee AI 上所有公开的开源模型,您可通过筛选功能或关键词搜索找到您感兴趣的模型。 ![模型列表](/img/getting-started/overview/models.png) @@ -22,7 +22,7 @@ Gitee AI 提供了大量的开源大模型供大家免费体验,您可以通 ## 通过「应用」免费体验开源大模型 -1. 点击访问 [应用列表](https://ai.gitee.com/apps),您可以查看 Gitee AI 上所有公开的应用,您可通过搜索功能找到您感兴趣的应用。 +1. 点击访问 [应用列表](https://moark.gitee-ai.com/apps),您可以查看 Gitee AI 上所有公开的应用,您可通过搜索功能找到您感兴趣的应用。 ![应用列表](/img/getting-started/overview/apps.png) @@ -34,11 +34,10 @@ Gitee AI 提供了大量的开源大模型供大家免费体验,您可以通 输入内容后,点击「Submit」按钮,AI 将会返回对应的回答。 - ## 通过「Serverless API」免费体验开源大模型 -1. 点击访问[Serverless API 选购页面](https://ai.gitee.com/serverless-api)。 +1. 点击访问[Serverless API 选购页面](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api)。 2. 您可以浏览我们精选的模型,点击体验,即可体验不同模型的生成效果,也可免费调用 API。 -![alt text](/img/getting-started/overview/api.png) \ No newline at end of file +![alt text](/img/getting-started/overview/api.png) diff --git a/docs/organization/access-token.md b/docs/organization/access-token.md index 8a70eab473c7cb0513fc592a9aaff79128d5eab8..26587c5869d9b2678c997f47d01486ae5e3498ca 100644 --- a/docs/organization/access-token.md +++ b/docs/organization/access-token.md @@ -1,6 +1,7 @@ # 访问令牌 ## 访问令牌 + ### 功能描述 访问令牌用于验证您的身份,可通过访问令牌使用模型引擎 API、Serverless API 等功能。支持在个人和组织工作台下创建,可选择授权访问所有或指定可访问资源。 @@ -8,14 +9,16 @@ - 个人创建的访问令牌,仅用于访问个人资源。 - 组织创建的访问令牌,可访问组织下的资源,组织访问令牌需组织创建者和管理员创建,可将已保存的访问令牌,发送给组织成员使用。 + ### 操作方式 -可在"**工作台->设置->**[**访问令牌**](https://ai.gitee.com/dashboard/settings/tokens)"页面中查看、创建、编辑、删除"访问令牌"。 +可在"**工作台->设置->**[**访问令牌**](https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/tokens)"页面中查看、创建、编辑、删除"访问令牌"。 具体页面如下图所示: ![alt text](/img/organization/access-token-image2.png) ### 授权方式 + 1. 授权全部资源 **说明:** 授权所有购买的Serverless资源包时,如果同一个模型归属多个资源包,则按照有效且最新购买的资源包进行扣款。如果无需指定固定资源包,建议使用该方式。 @@ -31,11 +34,13 @@ - 提示令牌无任何可用资源,请核对"令牌"是否授权已购买资源,或检查授权资源是否过期或使用完毕。 :::warning + 1. 系统默认会创建"**免费体验访问令牌**",该令牌用于给用户体验使用,无法编辑或删除,无需购买资源即可体验接口调用,使用该令牌不会产生任何扣费。该令牌体验次数有限制,请勿用于生产环境,如需正式使用请购买资源使用付费令牌。 2. 资源用量会提醒用户,收到提醒后建议尽早续费,避免影响后续使用。 -::: -___ + ::: + +--- ## 临时令牌 @@ -45,7 +50,7 @@ ___ ### 操作方式 -生成"访问令牌"后,调用API生成临时令牌,详情请看"[创建临时的Access Token](https://ai.gitee.com/docs/openapi/v1#tag/account/POST/account/temporary-token)"。 +生成"访问令牌"后,调用API生成临时令牌,详情请看"[创建临时的Access Token](https://moark.gitee-ai.com/docs/openapi/v1#tag/account/POST/account/temporary-token)"。 ### 常见问题 @@ -56,8 +61,9 @@ ___ :::warning 1. 创建的临时令牌是绑定在创建临时令牌鉴权的"访问令牌"上,因此该"访问令牌"权限变更及删除操作都会影响到临时令牌。建议单独创建一个"访问令牌"用于生成临时令牌,并且避免变更该令牌。 -::: -___ + ::: + +--- ## 使用技巧 @@ -73,13 +79,13 @@ ___ 通过创建特定的“访问令牌”并授权指定资源,API 调用时使用对应的令牌,以确保资源消耗与扣费精确对应。 -___ +--- ## 接口调用常见问题 -| 状态码 | 异常信息(中文) | 异常信息(英文) | 备注 | -| --- | --- | --- |----------------------------------------------------------------------| -| 400 | 服务不存在 | Service not found | 请求路径不正确,请重新在体验接口中复制URL | -| 400 | 已达到最大当日免费API使用次数, 请购买资源后继续使用API。 | Today the free API access limit exceeded. | 当前调用接口的访问令牌为"**免费体验访问令牌**",每日限制接口调用次数,当前已达到最大调用次数,可付费购买资源包后配置付费访问令牌。 | -| 400 | 该令牌不能访问任何资源,请绑定或购买资源后使用 | The access token cannot access any resources, purchase or authorize resources to use the access token | 请核实该"访问令牌"是否授权已够买资源包,并且该资源包可用于调用该接口,可在"[**访问令牌**](https://ai.gitee.com/dashboard/settings/tokens)"界面进行重新配置。 | -| 400 | 资源未购买或未授权,请购买或授权资源后再使用 | Resources are not purchased or authorized. Purchase or authorize resources before using them. | 请核实是否已购买资源包或该资源包是否已用尽或过期,并且该访问凭证已授权该资源,可在"[**访问令牌**](https://ai.gitee.com/dashboard/settings/tokens)"界面进行重新配置或续费"[**资源包**](https://ai.gitee.com/dashboard/serverless)"。 | +| 状态码 | 异常信息(中文) | 异常信息(英文) | 备注 | +| ------ | -------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | +| 400 | 服务不存在 | Service not found | 请求路径不正确,请重新在体验接口中复制URL | +| 400 | 已达到最大当日免费API使用次数, 请购买资源后继续使用API。 | Today the free API access limit exceeded. | 当前调用接口的访问令牌为"**免费体验访问令牌**",每日限制接口调用次数,当前已达到最大调用次数,可付费购买资源包后配置付费访问令牌。 | +| 400 | 该令牌不能访问任何资源,请绑定或购买资源后使用 | The access token cannot access any resources, purchase or authorize resources to use the access token | 请核实该"访问令牌"是否授权已够买资源包,并且该资源包可用于调用该接口,可在"[**访问令牌**](https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/tokens)"界面进行重新配置。 | +| 400 | 资源未购买或未授权,请购买或授权资源后再使用 | Resources are not purchased or authorized. Purchase or authorize resources before using them. | 请核实是否已购买资源包或该资源包是否已用尽或过期,并且该访问凭证已授权该资源,可在"[**访问令牌**](https://moark.gitee-ai.com/dashboard/settings/tokens)"界面进行重新配置或续费"[**资源包**](https://moark.gitee-ai.com/dashboard/serverless)"。 | diff --git a/docs/question-answer.md b/docs/question-answer.md index 953183360a9f5467bfca8004eff17a6904ec83ff..3e6dd59cb83d1da3f70e57ced34a37dd1ba0a86e 100644 --- a/docs/question-answer.md +++ b/docs/question-answer.md @@ -1,23 +1,24 @@ # 常见问题 ## 性能问题 + ### Serverless API 支持多少并发? -目前 Serverless API 背后是一个统一的算力池,灵活调度。Serverless API 不对并发做限制,如果您遇到了并发问题,随时欢迎[联系我们](https://ai.gitee.com/docs/contact)添加资源。 + +目前 Serverless API 背后是一个统一的算力池,灵活调度。Serverless API 不对并发做限制,如果您遇到了并发问题,随时欢迎[联系我们](https://moark.gitee-ai.com/docs/contact)添加资源。 ## 购买问题 + ### 购买前是否可以体验? 您可以在模型详情页面使用挂件或调用 API 体验模型的生成效果 ![输入图片说明](/img/base/flux-1-schnell.png) -您也可以在 [Serverless API 选购页面](https://ai.gitee.com/serverless-api)体验我们精选的模型。 +您也可以在 [Serverless API 选购页面](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api)体验我们精选的模型。 ![输入图片说明](/img/base/serverless-api-flux-1-schnell.png) - ### 如何查看和管理已购买的资源? - 下单并支付完成 Serverless API、模型引擎或应用后,我们会为您准备对应的服务,准备完成后,您可以在工作台对应资源的页面,看到您所购买的资源。 @@ -25,67 +26,51 @@ ![alt text](/img/base/modelengin.png) ### 如何给模型引擎、Serverless API续费? - **增购 Serverless** **API** :在工作台 - Serverless API 列表页面,点击续费,即可增加资源余额,增购成功后,剩余天数将以最新的订单为准重新计算。 -**续费模型引擎**:模型引擎暂时不支持线上续费,如有需要,可[联系我们](https://ai.gitee.com/about)。 +**续费模型引擎**:模型引擎暂时不支持线上续费,如有需要,可[联系我们](https://moark.gitee-ai.com/about)。 Serverless API 和模型引擎即将到期或已到期之时,系统将给您发送站内通知和邮件提醒,请确保已绑定有效的邮箱。 - ### 组织下的资源如何管理? - 切换到组织工作台下 - 组织创建者和管理员可以在工作台管理已创建的资源、订单和费用等。 - - 组织成员则可以在工作台查看已购买的模型引擎和 Serverless API,并且管理自己创建的模型和数据集。 - ### 如何查看资源的使用情况和消耗量? - 在工作台 - 统计和日志下,您可以查看所有资源的用量统计和使用日志。 ![输入图片说明](/img/base/usage-statistics.png) - ### 已购买的资源,可以退款吗? - - 对于模型引擎,若还有使用时长,删除资源,即可产生退款,根据未使用的时长折算金额,退还至您的账户余额。 - - 已使用的 Serverless API 暂不不支持退款。 - - ### 账户余额怎么提现? - - -目前我们不支持线上提现,如果您有提现需求,请[联系我们](https://ai.gitee.com/about)。 - +目前我们不支持线上提现,如果您有提现需求,请[联系我们](https://moark.gitee-ai.com/about)。 ### 支付成功,但返回支付页提示“订单仍未支付” - 如果您已完成支付,但返回支付页面点击 **已完成支付** 按钮时提示“订单仍未支付”,请通过向 gitee-ai@oschina.cn 发送邮件与我们联系。 在邮件内,您需要提供该笔**订单的订单号,以及对应的付款软件的付款截图。** - ### 接口升级 接口已全面升级,推荐使用兼容 OpenAI 的新接口,以获得更好的兼容性和长期支持。 -🔗 **新接口文档**:[文档链接](https://ai.gitee.com/docs/openapi/v1) +🔗 **新接口文档**:[文档链接](https://moark.gitee-ai.com/docs/openapi/v1) -🔗 **旧接口文档**:[文档链接](https://ai.gitee.com/docs/openapi/serverless) +🔗 **旧接口文档**:[文档链接](https://moark.gitee-ai.com/docs/openapi/serverless) 🚀 **升级亮点** - 兼容 OpenAI API,便于迁移和集成。 -如果您仍需使用旧接口,请参考上述文档,但建议尽快迁移至新接口,以享受更优体验。 \ No newline at end of file +如果您仍需使用旧接口,请参考上述文档,但建议尽快迁移至新接口,以享受更优体验。 diff --git a/docs/workflow.md b/docs/workflow.md index dc20480905dca7f1848c24b8e3b234d7286210d4..e2f5ec9ef6d77916b53310320c3a1062d987fa62 100644 --- a/docs/workflow.md +++ b/docs/workflow.md @@ -4,11 +4,9 @@ API 流水线是一种可视化工作流引擎,支持通过节点自由组合多种模型 API(如文本对话、图像生成、音频处理等),构建自动化任务流程。它能快速串联不同模型的输入输出,智能处理参数转换,降低多模型协作的复杂度。优势在于开箱即用的 AI 能力集成、低代码交互设计,以及灵活适配复杂业务场景,显著提升开发效率。 - ![API 流水线](/img/workflow/example-vision.png) ![API 流水线](/img/workflow/example-text.png) - ## 快速开始 如果您是首次使用 API 流水线,建议按以下顺序阅读: @@ -20,6 +18,7 @@ API 流水线是一种可视化工作流引擎,支持通过节点自由组合 ## 关键概念 ### 节点类型 + API 流水线由不同功能的节点组成,每个节点执行特定的操作: - **[开始节点](/docs/workflow/node/start)** - API 流水线的入口,定义输入参数 @@ -28,12 +27,14 @@ API 流水线由不同功能的节点组成,每个节点执行特定的操作 - **[结束节点](/docs/workflow/node/end)** - API 流水线的出口,定义输出结果 ### 变量系统 + 变量用于串联 API 流水线内前后节点的输入与输出,实现流程中的复杂处理逻辑: - **系统变量**:由系统自动生成和管理的变量 - **节点变量**:每个节点产生的输出变量 ### 执行流程 + API 流水线按照节点连接的顺序执行: 1. 从开始节点获取输入参数 @@ -45,32 +46,36 @@ API 流水线按照节点连接的顺序执行: API 流水线支持多种类型的 AI 模型,满足不同的业务需求: -| 模型类型 | 主要功能 | 应用场景 | -|---------|---------|---------| -| [文本生成](/docs/workflow/scene/text) | 文本理解、生成、分类 | 内容创作、客服问答、翻译 | -| [视觉模型](/docs/workflow/scene/vision) | 图像理解、内容识别 | 图像分析、OCR、质检 | -| [图像生成](/docs/workflow/scene/image) | 根据描述生成图像 | 设计创作、内容制作 | -| [语音模型](/docs/workflow/scene/audio) | 语音识别、语音合成 | 语音助手、内容播报 | -| [风控识别](/docs/workflow/scene/security) | 内容安全审核 | 内容监控、合规检查 | +| 模型类型 | 主要功能 | 应用场景 | +| ----------------------------------------- | -------------------- | ------------------------ | +| [文本生成](/docs/workflow/scene/text) | 文本理解、生成、分类 | 内容创作、客服问答、翻译 | +| [视觉模型](/docs/workflow/scene/vision) | 图像理解、内容识别 | 图像分析、OCR、质检 | +| [图像生成](/docs/workflow/scene/image) | 根据描述生成图像 | 设计创作、内容制作 | +| [语音模型](/docs/workflow/scene/audio) | 语音识别、语音合成 | 语音助手、内容播报 | +| [风控识别](/docs/workflow/scene/security) | 内容安全审核 | 内容监控、合规检查 | ## 计费模式 + API 流水线的费用基于模型调用情况结算,具体取决于模型节点的类型和数量。计费与您使用的[访问令牌(token)](/docs/workflow/api#访问令牌)所绑定的资源包权限直接关联。 -不同资源包包含的可用模型及对应价格可能不同。为确保您的 API 流水线拥有所有模型的完整调用权限,强烈建议购买[全模型资源包](https://ai.gitee.com/serverless-api/packages/1910),并使用绑定了该资源包的访问令牌进行调用。 +不同资源包包含的可用模型及对应价格可能不同。为确保您的 API 流水线拥有所有模型的完整调用权限,强烈建议购买[全模型资源包](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api/packages/1910),并使用绑定了该资源包的访问令牌进行调用。 ### 计费规则 + - 每个模型节点的调用都会产生费用 - 不同类型的模型节点费用不同 - 总费用 = 所有模型节点调用费用之和 ### 示例 + 假设一个 API 流水线包含: + - 1个文本生成模型节点(0.02元/次) - 1个图像生成模型节点(0.05元/次) 则该 API 流水线每次调用的费用为:**0.02 + 0.05 = 0.07元** -> 具体每个模型的费用请参考 [模型广场](https://ai.gitee.com/serverless-api) +> 具体每个模型的费用请参考 [模型广场](https://moark.gitee-ai.com/serverless-api) ## 下一步 diff --git a/docs/workflow/api.md b/docs/workflow/api.md index a007873805484af0823db236dfae65fb8e1e435e..031e78772f598d02a3946d6dcb4b2996e50494fb 100644 --- a/docs/workflow/api.md +++ b/docs/workflow/api.md @@ -1,15 +1,17 @@ # 访问 API ## 介绍 + 我们为 API 流水线提供了标准化 REST API 接口,您可以通过编程方式调用您的 API 流水线。 ![api](/img/workflow/api-1.png) - ## API 文档 -您可以到 [API 文档](https://ai.gitee.com/docs/openapi/v1#tag/api流水线/POST/workflows/{workflowId}/run) 中查看 API 的详细调用说明。 + +您可以到 [API 文档](https://moark.gitee-ai.com/docs/openapi/v1#tag/api流水线/POST/workflows/{workflowId}/run) 中查看 API 的详细调用说明。 ## 访问令牌 + 访问令牌是调用 API 的凭证,您需要在 工作台 - 设置 - 访问令牌,获取您的 API Key。 ![api](/img/serverless-api/integrated/integrate3.png) diff --git a/docs/workflow/quick-start.md b/docs/workflow/quick-start.md index 3e51d9433cb6bff0d5a5209cd9f75706358460ad..cd42deb01c58ae0abde04c575ea543b9aab797c3 100644 --- a/docs/workflow/quick-start.md +++ b/docs/workflow/quick-start.md @@ -4,7 +4,7 @@ ## 新建 API 流水线 -进入[API 流水线](https://ai.gitee.com/dashboard/workflows)页面,点击 **「新建 API 流水线」** 按钮,打开新建弹窗,输入 **名称** 和 **描述** ,创建一个 API 流水线。 +进入[API 流水线](https://moark.gitee-ai.com/dashboard/workflows)页面,点击 **「新建 API 流水线」** 按钮,打开新建弹窗,输入 **名称** 和 **描述** ,创建一个 API 流水线。 ![新建 API 流水线](/img/workflow/step-1.png) ![新建 API 流水线](/img/workflow/step-2.png) @@ -42,6 +42,7 @@ 恭喜!您已经成功创建了第一个 API 流水线。 ## 下一步 + - [了解如何运行](/docs/workflow/run) - 查看 API 流水线运行结果 - [了解更多节点类型](/docs/workflow/node/start) - 探索开始、模型、条件分支、结束节点的详细功能 - [查看应用场景](/docs/workflow/scene/text) - 学习不同模型的实际应用案例 diff --git a/docusaurus.config.ts b/docusaurus.config.ts index 20fd9ee62f935fa6f6c6a1d790707fb8bbcbc855..c35a5854d0cc64148da2611f5805856bdcd8c89e 100644 --- a/docusaurus.config.ts +++ b/docusaurus.config.ts @@ -12,7 +12,7 @@ const config: Config = { favicon: `${CDN_PREFIX}/img/favicon.ico`, // Set the production url of your site here - url: 'https://ai.gitee.com', + url: 'https://moark.gitee-ai.com', // Set the // pathname under which your site is served // For GitHub pages deployment, it is often '//' baseUrl: '/docs/', @@ -66,7 +66,7 @@ const config: Config = { alt: 'Gitee AI', src: `${CDN_PREFIX}/img/logo-full.svg`, srcDark: `${CDN_PREFIX}/img/logo-full-white.svg`, - href: 'https://ai.gitee.com', + href: 'https://moark.gitee-ai.com', target: '_self', style: { paddingLeft: '8px', @@ -77,11 +77,12 @@ const config: Config = { type: 'html', position: 'left', className: 'gai-navbar-item-home', - value: '工作台', + value: + '工作台', }, { label: '模型广场', - to: 'https://ai.gitee.com/serverless-api', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/serverless-api', target: '_self', className: 'gai-navbar-item gai-navbar-item-badge', }, @@ -90,19 +91,19 @@ const config: Config = { items: [ { label: '模型下载', - to: 'https://ai.gitee.com/models', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/models', target: '_self', }, { label: '数据集下载', - to: 'https://ai.gitee.com/datasets', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/datasets', target: '_self', }, ], }, { label: '应用', - to: 'https://ai.gitee.com/apps', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/apps', target: '_self', className: 'gai-navbar-item', }, @@ -111,27 +112,27 @@ const config: Config = { items: [ { label: '模型引擎', - to: 'https://ai.gitee.com/solutions/model-engine', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/solutions/model-engine', target: '_self', }, { label: '应用引擎', - to: 'https://ai.gitee.com/solutions/app-engine', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/solutions/app-engine', target: '_self', }, { label: 'GiEngine 高速推理引擎', - to: 'https://ai.gitee.com/solutions/serverless', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/solutions/serverless', target: '_self', }, { label: '分布式算力网络', - to: 'https://ai.gitee.com/solutions/computing-network', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/solutions/computing-network', target: '_self', }, { label: '模型微调服务', - to: 'https://ai.gitee.com/solutions/training', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/solutions/training', target: '_self', }, ], @@ -141,43 +142,43 @@ const config: Config = { items: [ { label: '昇腾计算', - to: 'https://ai.gitee.com/topics/ascend', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/topics/ascend', target: '_self', }, { label: '昇腾 AI 开发板', - to: 'https://ai.gitee.com/topics/ascend-edge', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/topics/ascend-edge', target: '_self', }, { label: '天数智芯', - to: 'https://ai.gitee.com/topics/iluvatar', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/topics/iluvatar', target: '_self', }, { label: '沐曦', - to: 'https://ai.gitee.com/serverless-api/packages/1492', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/serverless-api/packages/1492', target: '_self', }, { label: '科华(壁仞)', - to: 'https://ai.gitee.com/serverless-api/packages/2018', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/serverless-api/packages/2018', target: '_self', }, { label: '燧原', - to: 'https://ai.gitee.com/serverless-api/packages/2057', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/serverless-api/packages/2057', target: '_self', }, { label: '国产大模型', - to: 'https://ai.gitee.com/topics/domestic', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/topics/domestic', target: '_self', }, { label: 'AI 编程', - to: 'https://ai.gitee.com/topics/ai', + to: 'https://moark.gitee-ai.com/topics/ai', target: '_self', }, ], @@ -229,7 +230,7 @@ const config: Config = { }, { label: 'Gitee AI', - href: 'https://ai.gitee.com', + href: 'https://moark.gitee-ai.com', }, ], }, @@ -260,12 +261,12 @@ const config: Config = { showNavLink: false, configuration: { spec: { - url: 'https://ai.gitee.com/api/serverless/yaml', + url: 'https://moark.gitee-ai.com/api/serverless/yaml', }, hideModels: true, servers: [ { - url: 'https://ai.gitee.com/api/serverless', + url: 'https://moark.gitee-ai.com/api/serverless', description: '生产服务器', }, ], @@ -285,12 +286,12 @@ const config: Config = { title: '接口文档', }, spec: { - url: 'https://ai.gitee.com/v1/yaml', + url: 'https://moark.gitee-ai.com/v1/yaml', }, hideModels: true, servers: [ { - url: 'https://ai.gitee.com/v1', + url: 'https://moark.gitee-ai.com/v1', description: '生产服务器', }, ], diff --git a/src/components/ServerlessAPIServices.jsx b/src/components/ServerlessAPIServices.jsx index 3a2425e4eeeab073a6df3e854b45e10dc18b11bb..008b3586e71da5a22493a57e79e13b64bd526ce0 100644 --- a/src/components/ServerlessAPIServices.jsx +++ b/src/components/ServerlessAPIServices.jsx @@ -1,6 +1,6 @@ import React, { useEffect, useState } from 'react'; -const HOST = 'https://ai.gitee.com'; +const HOST = 'https://moark.gitee-ai.com'; function ErrorMessage({ error }) { return (