PodfAI下载 - PodfAI源代码下载

PodfAI

Ai源码

1.0.0

下载

podfai

该应用程序允许用户根据提供的文件以播客的方式创建内容。一些示例将提供论文，演讲，项目描述，个人简历或其他许多例子。

我还写了一篇博客文章来讨论这个项目，请确保检查“如何使用生成AI来创建任何输入中的播客风格的内容”。

它如何工作

如何使用

提供一个或多个文件。
可选地，自定义来宾和主机的声音，您可以在此处查看语音样本。
单击“生成播客”，然后等待片刻。
播放音频，并随意遵循文字成绩单。

例子

播客从我的另一个项目“ AI Beats”中产生

PODCAST-AI_BEAST.MP4

播客从我的另一个项目“ AI预告片”中产生

PODCAST-AI_TRAILER.MP4

播客从安德鲁·休伯曼（Andrew Huberman）的“最佳凌晨”描述中产生

播客Andrew_hubermans.mp4

播客通过个人简历生成

播客-Cresume.mp4

本地用法

设置

克隆GitHub存储库

https://github.com/dimitreOliveira/PodfAI.git
cd PodfAI

创建一个新的VENV

python -m venv .venvs/podfai

激活VENV

 source .venvs/podfai/bin/activate

安装要求

make build

另外，您也可以使用pip运行

pip install -r requirements

设置Google API依赖关系

遵循本指南或另一个指南。

运行该应用程序

要启动应用程序，请在下面运行make命令

make app

另外，您也可以使用普通Python运行

 streamlit run src / app . py

配置

随意更改默认配置以更改应用程序行为或适应您的需求。

 vertex:
  project: {VERTEX_AI_PROJECT}
  location: {VERTEX_AI_LOCATION}
transcript:
  model_id: gemini-1.5-pro-002
  transcript_len: 5000
  max_output_tokens: 8192
  temperature: 1
  top_p: 0.95
  top_k: 32

顶点
- 项目： Vertex AI使用的项目名称。
- 位置： Vertex AI使用的项目位置。
成绩单
- Model_ID：用于创建播客成绩单的模型。
- Transcript_len：建议的转录本长度。
- MAX_OUTPUT_TOKENS：模型生成的最大令牌数量。
- 温度：温度控制令牌选择中的随机程度。较低的温度适合期望真正或正确反应的提示，而较高的温度会导致更多样化或意外的结果。温度为0，总是选择最高的概率令牌
- TOP_P： TOP-P会更改模型为输出选择令牌的方式。从最可能到最低的可能性，直到其概率之和等于顶级P值之前，代币是最少的。例如，如果令牌A，B和C的概率为.3，.2和.1，并且TOP-P值为0.5，则模型将选择A或B作为下一个令牌（使用温度）
- TOP_K： TOP-K会更改模型选择令牌以进行输出。 1的顶部为1表示选定的令牌是模型词汇中所有令牌中最可能的令牌（也称为贪婪解码），而3个top-k表示下一代币是从3个最可能的令牌中选择的下一个标记（使用温度）。