LM Studio Voice Conversation

LM-Studio-Voice-Conversação

Bem-vindo ao Guia para configurar e executar o aplicativo Python de conversão de voz LM-Studio. Este aplicativo implementa conversas de voz usando modelos de idiomas grandes locais (LLMS) e incorpora os recursos de fala para texto. Ele foi projetado com foco em privacidade e acessibilidade, fornecendo uma interface amigável para interações interativas baseadas em voz com a IA.

Nota de uso:

Observe que o método para iniciar o servidor local fornecido neste repositório pode não funcionar em todos os sistemas ou sistemas operacionais devido a variações nas dependências e configurações do sistema. Além disso, alterações ou atualizações nas bibliotecas do OpenAI e / ou OpenAI podem afetar a funcionalidade do código fornecido aqui. Os usuários são incentivados a estar cientes dos problemas em potencial e a consultar seu GPT (transformador pré-treinado generativo) para obter assistência ao encontrar problemas. O código inicial neste repositório foi desenvolvido com a ajuda do ChatGPT, e os usuários são incentivados a utilizar recursos semelhantes para solucionar e encontrar soluções para quaisquer problemas que possam encontrar.

O código fornecido pelo LM Studio pode de fato funcionar para alguns usuários e usuários é incentivado a tentar isso como a primeira opção.

Começando

Esta seção o guiará através da preparação da sua máquina local para executar o projeto LM-Studio-Voice-Conversation, incluindo a instalação de pré-requisitos, a configuração do ambiente Python e a execução do projeto.

Pré -requisitos

Antes de começar, verifique se você tem o seguinte instalado:

• ANACONDA : Faça o download e instale no site oficial da Anaconda.
• LM Studio : Acesso e informações disponíveis no site do LM Studio.

Configurando seu ambiente Python

Siga estas etapas para preparar seu ambiente:

1. Instale a ANACONDA : Siga as instruções de instalação da Anaconda para o seu sistema operacional disponível no site da Anaconda.

2. Crie um novo ambiente de conda :

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

3. Ative o ambiente :

   conda activate myenv

Clone o repositório

Obtenha o código do projeto clonando o repositório LM-Studio-Voice-Conversation:

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

4. Instale os pacotes necessários : navegue até o diretório clonado e instale os pacotes necessários:

   pip install -r requirements.txt

Executando o projeto

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

Para executar o script, execute este comando em seu terminal:

python speak.py

Abaixo está um guia claro e passo a passo sobre como executar o arquivo em lote run_script.bat , incluindo navegar no diretório apropriado, executar o script, ativar o ambiente do CONDA, verificar as alterações do diretório, executar um script python e revisar a saída.

Como executar run_script.bat

Este guia o levará pelo processo de execução do arquivo run_script.bat no prompt de comando. Siga estas etapas para executar seu script com sucesso.

1. Prompt de comando aberto

Pressione Win + R , Digite cmd e pressione Enter para abrir o prompt de comando.

2. Navegue até o diretório

Se você ainda não está no diretório em que o arquivo run_script.bat está localizado, use o comando cd para navegar até o diretório em que seu código é armazenado. Substitua <code_directory> pelo caminho real para o seu diretório de código:

 cd /d < code_directory >

Certifique -se de substituir <code_directory> pelo caminho real para o diretório que contém o arquivo run_script.bat .

3. Execute o script em lote

Depois de estiver no diretório correto, basta executar o arquivo run_script.bat digitando seu nome e pressionando Enter:

run_script.bat

4. Ative o ambiente do conda

O script em lote tentará ativar o ambiente do CONDA chamado python .

5. Alteração do diretório de verificação

Ele verificará se a alteração do diretório foi bem -sucedida. Se ele encontrar um problema e não conseguir encontrar o caminho especificado, exibirá uma mensagem de erro: "O sistema não pode encontrar o caminho especificado".

6. Execute o script python

Se a alteração do diretório for bem -sucedida, ela continuará executando o script python chamado speak.py .

7. Conclusão e pausa

Depois de executar o script Python, o script em lote vai pausar, permitindo revisar qualquer saída ou mensagens exibidas pelo script python.

Você deve ver a saída do script python na janela Prompt de comando. Se houver algum problema com o script ou sua execução, as mensagens de erro serão exibidas no prompt de comando, ajudando você a identificar e abordar quaisquer problemas.

Configuração do ambiente de desenvolvimento

Para obter instruções detalhadas sobre como configurar e usar o código do Visual Studio com este projeto, consulte as instruções do VSCODE.

Precisa de mais ajuda?

Se você é novo no uso de interfaces de linha de comando para tarefas como navegar em diretórios, criar pastas ou gerenciar ambientes Python, recursos como ChatGPT ou Gemini Pro podem fornecer orientações detalhadas e passo a passo.