LM Studio Voice Conversation

LM-STUDIO-VOICE-CONVERSACIÓN

Bienvenido a la Guía para configurar y ejecutar la aplicación Python de conversación LM-Studio-Voice. Esta aplicación implementa conversaciones de voz utilizando modelos locales de lenguaje grande (LLMS) e incorpora Whisper para capacidades de voz a texto. Está diseñado con un enfoque en la privacidad y la accesibilidad, proporcionando una interfaz fácil de usar para interacciones interactivas basadas en la voz con IA.

Nota de uso:

Tenga en cuenta que el método para iniciar el servidor local proporcionado en este repositorio puede no funcionar en todos los sistemas u sistemas operativos debido a variaciones en dependencias y configuraciones del sistema. Además, los cambios o actualizaciones de las bibliotecas Operai Whisper y / / OpenAI pueden afectar la funcionalidad del código proporcionado aquí. Se alienta a los usuarios a conocer los problemas potenciales y consultar a su GPT (transformador generativo previamente capacitado) para obtener ayuda al encontrar problemas. El código inicial en este repositorio se desarrolló con la ayuda de CHATGPT, y se alienta a los usuarios a utilizar recursos similares para la resolución de problemas y encontrar soluciones a cualquier problema que puedan encontrar. Por más que sea importante verificar y actualizar regularmente los requisitos.

El código proporcionado por LM Studio puede funcionar de hecho para algunos usuarios y usuarios que se alienta a intentarlo como la primera opción.

Empezando

Esta sección lo guiará a través de la preparación de su máquina local para ejecutar el proyecto LM-Studio-Voice-Conversation, incluida la instalación de requisitos previos, configurar el entorno Python y ejecutar el proyecto.

Requisitos previos

Antes de comenzar, asegúrese de tener lo siguiente instalado:

• Anaconda : descargue e instale desde el sitio oficial de Anaconda.
• LM Studio : Acceso e información disponible en el sitio web de LM Studio.

Configuración de su entorno Python

Siga estos pasos para preparar su entorno:

1. Instale Anaconda : siga las instrucciones de instalación de Anaconda para su sistema operativo disponible en el sitio web de Anaconda.

2. Crea un nuevo entorno de conda :

   conda create -n myenv python=3.9.18
   
   Replace ` myenv ` with a name of your choice for the environment.
   

3. Activar el entorno :

   conda activate myenv

Clonar el repositorio

Obtenga el código del proyecto clonando el repositorio de conversación LM-Studio-Voice:

git clone https://github.com/VideotronicMaker/LM-Studio-Voice-Conversation

4. Instale paquetes requeridos : navegue al directorio clonado e instale los paquetes necesarios:

   pip install -r requirements.txt

Ejecutando el proyecto

• LLM Python Script ( speak.py ) : script principal para el modelo de idioma.

Para ejecutar el script, ejecute este comando en su terminal:

python speak.py

A continuación se muestra una guía clara y paso a paso sobre cómo ejecutar el archivo de lotes run_script.bat , incluida la navegación al directorio apropiado, ejecutar el script, activar el entorno de conda, verificar los cambios en el directorio, ejecutar un script de Python y revisar la salida.

Cómo ejecutar run_script.bat

Esta guía lo guiará a través del proceso de ejecutar el archivo run_script.bat desde el símbolo del sistema. Siga estos pasos para ejecutar su script con éxito.

1. Abra el símbolo del sistema

Presione Win + R , escriba cmd y presione Entrar para abrir el símbolo del sistema.

2. Navegue al directorio

Si aún no está en el directorio donde se encuentra el archivo run_script.bat , use el comando cd para navegar al directorio donde se almacena su código. Reemplace <code_directory> con la ruta real a su directorio de código:

 cd /d < code_directory >

Asegúrese de reemplazar <code_directory> con la ruta real al directorio que contiene el archivo run_script.bat .

3. Ejecute el script por lotes

Una vez que esté en el directorio correcto, simplemente ejecute el archivo run_script.bat escribiendo su nombre y presionando Enter:

run_script.bat

4. Active el entorno de condena

El script por lotes intentará activar el entorno de conda llamado python .

5. Verifique el cambio de directorio

Verificará si el cambio de directorio fue exitoso. Si encuentra un problema y no puede encontrar la ruta especificada, mostrará un mensaje de error: "El sistema no puede encontrar la ruta especificada".

6. Ejecute el guión de Python

Si el cambio de directorio es exitoso, procederá a ejecutar el script de Python llamado speak.py .

7. finalización y pausa

Después de ejecutar el script de Python, el script por lotes se detendrá, lo que le permitirá revisar cualquier resultado o mensajes que se muestre por el script de Python.

Debería ver la salida del script Python en la ventana del símbolo del sistema. Si hay algún problema con el script o su ejecución, los mensajes de error se mostrarán en el símbolo del sistema, ayudándole a identificar y abordar cualquier problema.

Configuración del entorno de desarrollo

Para obtener instrucciones detalladas sobre cómo configurar y usar el código Visual Studio con este proyecto, consulte las instrucciones de VScode.

¿Necesitas más ayuda?

Si es nuevo en usar interfaces de línea de comandos para tareas como navegar por directorios, crear carpetas o administrar entornos de Python, recursos como ChatGPT o Gemini Pro pueden proporcionar una guía detallada y paso a paso.