Ollama 및 LM Studio 모델(Llava, Gemma, Llama 등)을 사용하여 내용에 따라 파일 이름을 지능적으로 바꾸는 Node.js CLI
비디오 이름 바꾸기
이미지 이름 바꾸기
파일 이름 바꾸기
시스템에 Ollama 또는 LM Studio와 최소 하나의 LLM(Llava, Gemma, Llama 등)이 설치되어 있어야 합니다. 비디오 이름을 바꾸려면 ffmpeg가 필요합니다.
NPX로 실행
npx ai-renamer /경로
NPM으로 실행
# 전역적으로 설치 npm install -g ai-renamer# itai-renamer /path 실행
Ollama가 기본 공급자이므로 아무 것도 할 필요가 없습니다. npx ai-renamer /images
실행하면 됩니다. 처음 실행 시 Llava 모델을 자동 선택하려고 시도하지만 그렇게 할 수 없는 경우 모델을 지정할 수 있습니다.
npx ai-renamer /path --provider=ollama --model=llava:13b
공급자를 lm-studio
로 설정해야 하며 LM Studio에 로드된 모델이 자동 선택됩니다.
npx ai-renamer /path --provider=lm-studio
공급자를 openai
로 설정하고 API 키를 사용하여 api-key를 설정해야 gpt-4o 모델이 자동 선택됩니다. 하지만 --model
플래그를 사용하면 모든 모델을 할당할 수 있습니다.
npx ai-renamer /path --provider=openai --api-key=OPENAI_API_KEY
Ollama 또는 LM Studio에서 다른 포트를 사용하는 경우 간단히 기본 URL을 지정할 수 있습니다.
npx ai-renamer /path --provider=ollama --base-url=http://127.0.0.1:11434 npx ai-renamer /path --provider=lm-studio --base-url=http://127.0.0.1:1234
플래그 값은 사용할 때 디스크에 저장됩니다. ~/ai-renamer.json
에서 구성 파일을 찾을 수 있습니다. Mac을 사용하는 경우 /Users/your-user-name/ai-renamer.json
입니다. 또한 플래그를 설정하면 다시 사용할 필요가 없습니다. 스크립트는 이 구성 파일에서 값을 가져옵니다.
npx ai-renamer --help 옵션: -h, --help 도움말 표시 [부울] --version 버전 번호 표시 [부울] -p, --provider 공급자 설정(예: ollama, openai, lm-스튜디오) [문자열] -a, --api-key 공급자로 openai를 사용하는 경우 API 키를 설정합니다. [string] -u, --base-url API 기본 URL을 설정합니다(예: ollama의 경우 http://127.0.0.1:11434). [string] -m, --model 사용할 모델 설정(예: gemma2, llama3, gpt-4o) [string] -f, --frames 동영상에서 추출할 최대 프레임 수 설정(예: 3, 5, 10) [number] -c, --case 대소문자 스타일 설정(예: camelCase, pascalCase, snakeCase, kebabCase) [string] -x, --chars 새 파일 이름의 최대 문자 수 설정(예: 25) [number] ] -l, --언어 출력 언어 설정(예: 영어, 터키어) [string] -s, --include-subdirectories 처리 시 하위 디렉터리에 파일 포함(예: true, false) [string] -r, --custom-prompt LLM에 사용자 정의 프롬프트 추가(예: "배경만 설명") [string]
ai-renamer
케이스 스타일 지정을 위해 change-case
라이브러리를 사용합니다.
# 값: resultcamelCase: twoWords CapitalCase: 두 단어 상수 사례: TWO_WORDS dotCase: two.words 케밥케이스: 두 단어 noCase: 두 단어 pascalCase: TwoWords pascalSnakeCase: Two_Words pathCase: 두 개/단어 문장 사례 : 두 단어 snakeCase: two_words trainCase: 두 단어
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