AI tamago

تاماجو؟؟

حيوان أليف افتراضي محلي 100% تم إنشاؤه وتوجيهه من قبل LLM ولديه أفكار ومشاعر وتعليقات. إحياء ذكرياتك الجميلة عن تماغوتشي! https://ai-tamago.fly.dev/

يتم إنشاء جميع الرسوم المتحركة ascii باستخدام chatgpt (المطالبات المضمنة في الريبو).

هل لديك أسئلة؟ انضم إلى مطوري AI Stack وابحث عني في قناة #ai-tamago.

تجريبي ؟

ai-tamago-demo.mov

كومة

الوضع المحلي

• ؟ الاستدلال: Ollama، مع خيارات لاستخدام OpenAI أو Replicate
• ؟ حالة اللعبة: إنجست
• قاعدة بيانات المعاملات والمتجهات: Supabase pgvector
• ؟ تنسيق LLM: Langchain.js
• ️ منطق التطبيق: Next.js
• ؟ إنشاء التضمينات: Transformer.js وall-MiniLM-L6-v2
• ️ واجهة المستخدم: الأنماط السحرية و Vercel v0

وضع المنتج

كل ما سبق بالإضافة إلى:

• ؟ المصادقة وإدارة المستخدم: كاتب
• ☁️ الاستضافة: طيران
• ؟ الحد من المعدل: Upstash

ملخص

• بداية سريعة
• دليل النشر

المتطلبات الأساسية

• قم بتثبيت عامل الميناء

بداية سريعة

1. شوكة واستنساخ الريبو

قم بتفرع الريبو إلى حساب Github الخاص بك، ثم قم بتشغيل الأمر التالي لاستنساخ الريبو:

 git clone [email protected]:[YOUR_GITHUB_ACCOUNT_NAME]/AI-tamago.git

2. تثبيت التبعيات

 cd ai-tamago
npm install

كل كود تماغوتشي من جانب العميل موجود في Tamagotchi.tsx

3. قم بتثبيت أولاما

التعليمات هنا.

4. قم بتشغيل Supabase محليًا

1. تثبيت Supabase CLI

 brew install supabase/tap/supabase

2. ابدأ تشغيل Supabase

تأكد من أنك ضمن الدليل /ai-tamago وقم بتشغيل:

 supabase start

نصائح: لتشغيل عمليات الترحيل أو إعادة تعيين قاعدة البيانات - سيتم تشغيل Seed.sql وعمليات الترحيل supabase db reset

5. املأ الأسرار

ملاحظة: الأسرار هنا مخصصة لمثيل Supabase المحلي الخاص بك

 cp .env.local.example .env.local

ثم احصل على SUPABASE_PRIVATE_KEY عن طريق التشغيل

 supabase status

انسخ service_role key واحفظه باسم SUPABASE_PRIVATE_KEY في .env.local

6. قم بإعداد Ingest

npx inngest-cli@latest dev

تأكد من أن التطبيق الخاص بك قيد التشغيل - يجب أن يتم تسجيل وظائف Ingest (التي تستخدم لتوجيه حالة اللعبة) تلقائيًا.

7. قم بتشغيل التطبيق محليًا

أنت الآن جاهز لاختبار التطبيق محليًا! للقيام بذلك، قم ببساطة بتشغيل npm run dev ضمن جذر المشروع وقم بزيارة http://localhost:3000 .

دليل النشر

لقد لعبت الآن مع AI tamago محليًا - حان الوقت لنشره في مكان أكثر استدامة حتى تتمكن من الوصول إليه في أي وقت!

0. اختر النموذج الذي تريد استخدامه في الإنتاج

• إذا كنت تريد اختبار استخدام Chatgpt في المنتج، فما عليك سوى إزالة LLM_MODEL=ollama من .env.local وملء OPENAI_API_KEY
• إذا كنت تريد تجربة النسخ المتماثل، فاضبط LLM_MODEL=replicate_llama واملأ REPLICATE_API_TOKEN
• إذا كنت تريد نشر Ollama بنفسك، فيمكنك اتباع هذا الدليل الرائع - توسيع نطاق نماذج اللغات الكبيرة إلى الصفر باستخدام Ollama. من الممكن تشغيل Ollama على جهاز Fly VM (CPU) performance-4x بسعة 100gb ، ولكن إذا كان بإمكانك الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات، فستكون أسرع بكثير. انضم إلى قائمة انتظار GPU الخاصة بـ Fly هنا إذا لم يكن لديك إمكانية الوصول بعد!

1. قم بالتبديل deploy الفرع - يتضمن هذا الفرع كل ما تحتاجه لنشر تطبيق مثل هذا.

git co deploy

يحتوي هذا الفرع على تطبيق جاهز متعدد الإيجارات (بفضل Clerk)، مما يعني أنه يمكن لكل مستخدم الحصول على AI-tamago الخاص به، ولديه حد رمزي مدمج - يمكنك تعيين عدد المرات التي يمكن للمستخدم إرسال الطلبات فيها في التطبيق (انظر ratelimit.ts )

2. انتقل إلى Supabase Cloud:

• أنشئ مشروع Supabase هنا، ثم انتقل إلى إعدادات المشروع -> واجهة برمجة التطبيقات. املأ الأسرار في .env.local
• SUPABASE_URL هي قيمة عنوان URL ضمن "عنوان URL للمشروع"
• SUPABASE_PRIVATE_KEY هو المفتاح الذي يبدأ بـ ey ضمن Project API Keys
• انسخ معرف مشروع Supabase، والذي يمكنك العثور عليه من عنوان url https://supabase.com/dashboard/project/[project-id]

من جذر مشروع Ai-tamago، قم بتشغيل:

 supabase link --project-ref [insert project-id]
supabase migration up
supabase db reset --linked

3. قم بإنشاء مثيل Upstash Redis لتحديد المعدل

سيؤدي هذا إلى التأكد من عدم قيام أي مستخدم باستدعاء أي واجهة برمجة تطبيقات (API) عدة مرات وسيتولى جميع أعباء عمل الاستدلال. نحن نستخدم SDK الرائع الذي يحد من معدل Upstash هنا.

• قم بتسجيل الدخول إلى Upstash
• ضمن "Redis" في شريط التنقل العلوي، انقر فوق "إنشاء قاعدة بيانات"
• قم بتسميتها، ثم حدد المناطق والخيارات الأخرى بناءً على تفضيلاتك. انقر على "إنشاء"
• قم بالتمرير لأسفل إلى قسم "REST API" وانقر على ".env". يمكنك الآن نسخ ولصق متغيري البيئة ( UPSTASH_REDIS_REST_URL و UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN ) إلى .env.local الخاص بك

4. أنت الآن جاهز لنشر كل شيء على Fly.io!

• قم بتسجيل حساب على fly.io ثم قم بتثبيت flyctl
• قم بتشغيل fly launch تحت جذر المشروع. سيؤدي هذا إلى إنشاء fly.toml يتضمن جميع التكوينات التي ستحتاجها
• قم بتشغيل fly scale memory 512 لزيادة ذاكرة fly vm لهذا التطبيق.
• قم بتشغيل fly deploy --ha=false لنشر التطبيق. تتأكد علامة --ha من أن fly يدور لأعلى فقط لمثيل واحد، وهو ما يتم تضمينه في الخطة المجانية.
• بالنسبة لأي بيئة مضيفة غير محلية أخرى، يجب أن يستمر مثيل تطوير Clerk الموجود في العمل. يمكنك تحميل الأسرار على Fly عن طريق تشغيل cat .env.local | fly secrets import
• إذا كنت تريد أن تجعل هذا منتجًا حقيقيًا، فيجب عليك إنشاء بيئة إنتاج ضمن مثيل Clerk الحالي. لمزيد من التفاصيل حول نشر تطبيق الإنتاج مع Clerk، راجع الوثائق الخاصة بهم هنا. لاحظ أنك ستحتاج على الأرجح إلى إدارة نطاقك الخاص والتحقق من النطاق كجزء من العملية.
• أنشئ ملفًا جديدًا .env.prod محليًا واملأ جميع أسرار بيئة الإنتاج. تذكر تحديث NEXT_PUBLIC_CLERK_PUBLISHABLE_KEY و CLERK_SECRET_KEY عن طريق نسخ الأسرار من مثيل إنتاج Clerk - cat .env.prod | fly secrets import لتحميل الأسرار.

إذا كانت لديك أسئلة، انضم إلى مطوري AI Stack وابحث عني في قناة #ai-tamago.

موارد أخرى

• تستغرق إضافة المصادقة باستخدام الكاتب أقل من 5 دقائق
• دليل نشر Ingest https://www.inngest.com/docs/deploy
• تشغيل Ollama على Fly.iohttps://fly.io/blog/scaling-llm-ollama/
• قم بتشغيل تطبيق next.js على Fly.io