pocket gen

Taschen-Gen

Pocket-Gen ist eine schnelle Generatoranwendung mit Python, Flet Library und Ollama LLM. Dieses Tool hilft Benutzern, Eingabeaufforderungen effizient zu generieren und zu verwalten.

Projektstruktur

pocket-gen/
├── init.py
├── assets/
│ ├── fonts/
│ │ ├── alfont_com_SFProAR_semibold.ttf
│ │ └── SF-Pro-Text-Medium.otf
│ └── icons/
│ └── Asset.png
├── file.py
├── Logic/
│ ├── init.py
│ └── llm_logic.py
├── main.py
├── Model_Create/
│ ├── init.py
│ └── model_create.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── strings_/
│ ├── init.py
│ └── strings.py
└── views/
├── image2txt_view.py
└── text2text_view.py

Voraussetzungen

• Python 3.10 oder höher
• Ollama auf Ihrem Computer installiert
• LLAVA- und LLAMA2 LLM -Modelle installiert

Installation

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um mit Pocket-Gen zu beginnen:

1. Klonen Sie das Repository :

   git clone https://github.com/yourusername/pocket-gen.git
   cd pocket-gen

2. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung (optional, aber empfohlen):

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows use `venvScriptsactivate`

3. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten :

   pip install -r requirements.txt

4. Installieren Sie Ollama : Befolgen Sie die Anweisungen auf der Ollama -Website, um Ollama auf Ihrem Computer zu installieren.

5. Installieren Sie LLAVA und LLAMA2 LLM -Modelle : Befolgen Sie die Dokumentation für LLAVA und LLAMA2, um diese Modelle auf Ihrem Computer zu installieren.

6. Konfigurieren Sie die App -Modelle : Führen Sie das Skript create_model.py aus, um die Modelle für die Anwendung zu konfigurieren:

   python Model_Create/model_create.py

Verwendung

Nach der Installation der Abhängigkeiten und der Konfiguration der Modelle können Sie die Anwendung mit:

flet run

Screenshots

Beispiele (Pocket-Gen & Stable Diffusion & ControlNet):

Hauptfunktion

Das main.py -Skript richtet eine grafische Benutzeroberfläche für die Taschengenwendung mit der FLET-Bibliothek ein. Die Hauptmerkmale umfassen:

• Fenstereinstellungen : Benutzerdefinierte Fenstereinstellungen wie Größe, Polsterung und immer auf Top.
• Routing : Verarbeitet das Routing zwischen verschiedenen Ansichten ( /text_prompt und /image2txt ).
• Benutzerdefinierte Schriftarten : Verwendet benutzerdefinierte Schriftarten im Verzeichnis von assets/fonts .
• Ansichten : Lädt Ansichten aus dem views -Verzeichnis.

Verzeichnisausfall

• Assets/ : Enthält Schriftdateien und Symbole, die in der Anwendung verwendet werden.
• Logik/ : Enthält die Kernlogik für die LLM -Operationen.
• Model_create/ : Enthält Skripte zum Erstellen von Modellen.
• STRINGS_/ : Enthält String -Verwaltungsskripte.
• Ansichten/ : Enthält die Ansichtskomponenten für verschiedene Teile der Anwendung.

Konfiguration

Stellen Sie sicher, dass alle Abhängigkeiten gemäß der Datei requirements.txt installiert werden. Stellen Sie außerdem sicher, dass die Modelle Ollama, Llava und Lama2 LLM ordnungsgemäß installiert und konfiguriert sind.

Beitragen

Wenn Sie zu diesem Projekt beitragen möchten, befolgen Sie bitte die folgenden Schritte:

1. Geben Sie das Repository auf.
2. Erstellen Sie eine neue Filiale ( git checkout -b feature-foo ).
3. Bestimmen Sie Ihre Änderungen ( git commit -am 'Add feature foo' ).
4. Drücken Sie in den Zweig ( git push origin feature-foo ).
5. Erstellen Sie eine neue Pull -Anfrage.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT -Lizenz lizenziert. Weitere Informationen finden Sie in der Lizenzdatei.

Kontakt

Wenn Sie Fragen oder Feedback haben, können Sie mich gerne unter [email protected] kontaktieren.

Anerkennung

• Vielen Dank an die Mitwirkenden der Flet Library und Ollama LLM.