หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

ไอ ทามาโกะ ??

สัตว์เลี้ยงเสมือนจริงในท้องถิ่น 100% ที่สร้างและขับเคลื่อนด้วย LLM พร้อมด้วยความคิด ความรู้สึก และข้อเสนอแนะ ฟื้นความทรงจำที่คุณชื่นชอบเกี่ยวกับทามาก็อตจิ! https://ai-tamago.fly.dev/

แอนิเมชั่น ASCII ทั้งหมดถูกสร้างขึ้นโดยใช้ chatgpt (รวมข้อความแจ้งใน repo)

มีคำถาม? เข้าร่วม AI Stack devs และค้นหาฉันในช่อง #ai-tamago

สาธิต ?

ai-tamago-demo.mov

สแต็ค

โหมดท้องถิ่น

  • - การอนุมาน: Ollama พร้อมตัวเลือกในการใช้ OpenAI หรือ Replicate
  • - สถานะของเกม: Ingest
  • ฐานข้อมูลธุรกรรมและเวกเตอร์: Supabase pgvector
  • - การจัดระบบ LLM: Langchain.js
  • ️ ตรรกะของแอป: Next.js
  • - การสร้างการฝัง: Transformer.js และ all-MiniLM-L6-v2
  • ️ UI: รูปแบบเวทย์มนตร์และ Vercel v0

โหมดผลิตภัณฑ์

จากทั้งหมดที่กล่าวมา บวก:

  • - การตรวจสอบสิทธิ์และการจัดการผู้ใช้: เสมียน
  • ☁️ โฮสติ้ง: บิน
  • - การจำกัดอัตรา: Upstash

ภาพรวม

  • เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว
  • คู่มือการปรับใช้

ข้อกำหนดเบื้องต้น

  • ติดตั้งนักเทียบท่า

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

1. repo ของ Fork และ Clone

แยก repo ไปยังบัญชี Github ของคุณ จากนั้นรันคำสั่งต่อไปนี้เพื่อโคลน repo: 

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

2. ติดตั้งการพึ่งพา 

 cd ai-tamago
npm install

รหัส tamagotchi ฝั่งไคลเอ็นต์ทั้งหมดอยู่ใน Tamagotchi.tsx

3. ติดตั้ง Ollama

คำแนะนำอยู่ที่นี่

4. เรียกใช้ Supabase ในเครื่อง

  1. ติดตั้ง Supabase CLI 
 brew install supabase/tap/supabase
  1. เริ่มซูปาเบส

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณอยู่ภายใต้ไดเร็กทอรี /ai-tamago และเรียกใช้: 

 supabase start

เคล็ดลับ: หากต้องการเรียกใช้การย้ายข้อมูลหรือรีเซ็ตฐานข้อมูล -- seed.sql และการย้ายข้อมูลจะเรียกใช้ supabase db reset

5. กรอกความลับ

หมายเหตุ: ข้อมูลลับที่นี่มีไว้สำหรับอินสแตนซ์ supabase ในเครื่อง ของคุณ 

 cp .env.local.example .env.local

จากนั้นรับ SUPABASE_PRIVATE_KEY โดยการรัน 

 supabase status

คัดลอก service_role key และบันทึกเป็น SUPABASE_PRIVATE_KEY ใน .env.local

6. ตั้งค่า Inngest

npx inngest-cli@latest dev

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแอปของคุณพร้อมใช้งานแล้ว ฟังก์ชัน Inngest (ซึ่งใช้ในการขับเคลื่อนสถานะของเกม) ควรลงทะเบียนโดยอัตโนมัติ

7. เรียกใช้แอปในเครื่อง

ตอนนี้คุณพร้อมที่จะทดสอบแอปในเครื่องแล้ว! ในการดำเนินการนี้ เพียงเรียกใช้ npm run dev ภายใต้รูทโปรเจ็กต์ และไปที่ http://localhost:3000

คู่มือการปรับใช้

ตอนนี้คุณได้เล่นกับ AI tamago ในเครื่องแล้ว -- ถึงเวลาที่จะปรับใช้มันในที่ถาวรมากขึ้น เพื่อให้คุณสามารถเข้าถึงได้ตลอดเวลา!

0. เลือกรุ่นที่ต้องการใช้ในการผลิต

  • หากคุณต้องการทดสอบการใช้ Chatgpt ใน prod เพียงลบ LLM_MODEL=ollama ออกจาก .env.local แล้วกรอก OPENAI_API_KEY
  • หากคุณต้องการลอง Replicate ให้ตั้งค่า LLM_MODEL=replicate_llama และกรอก REPLICATE_API_TOKEN
  • หากคุณต้องการปรับใช้ Ollama ด้วยตัวเอง คุณสามารถปฏิบัติตามคำแนะนำที่ยอดเยี่ยมนี้ -- การปรับขนาดโมเดลภาษาขนาดใหญ่ให้เป็นศูนย์ด้วย Ollama เป็นไปได้ที่จะรัน Ollama บน Fly VM (CPU) performance-4x พร้อมโวลุ่ม 100gb แต่ถ้าคุณสามารถเข้าถึง GPU ได้ ก็จะเร็วขึ้นมาก เข้าร่วมรายชื่อรอ GPU ของ Fly ที่นี่ หากคุณยังไม่มีสิทธิ์เข้าถึง!

1. เปลี่ยนไป deploy สาขา -- สาขานี้รวมทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อปรับใช้แอปประเภทนี้

git co deploy

สาขานี้มีแอปที่พร้อมสำหรับผู้เช่าหลายราย (ขอบคุณเสมียน) ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้ทุกคนสามารถรับ AI-tamago ของตนเองได้ และมีการจำกัดโทเค็นในตัว คุณสามารถกำหนดจำนวนครั้งที่ผู้ใช้สามารถส่งคำขอในแอปได้ (ดู ratelimit.ts )

2. ย้ายไปที่ Supabase Cloud:

  • สร้างโปรเจ็กต์ Supabase ที่นี่ จากนั้นไปที่การตั้งค่าโปรเจ็กต์ -> API กรอกความลับใน .env.local
  • SUPABASE_URL คือค่า URL ใต้ "URL โครงการ"
  • SUPABASE_PRIVATE_KEY คือคีย์ที่ขึ้นต้นด้วย ey ภายใต้ Project API Keys
  • คัดลอกรหัสโครงการ Supabase ซึ่งหาได้จาก URL https://supabase.com/dashboard/project/[project-id]

จากรูทโปรเจ็กต์ Ai-tamago ของคุณ ให้รัน: 

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

3. สร้างอินสแตนซ์ Upstash Redis สำหรับการจำกัดอัตรา

วิธีนี้จะช่วยให้แน่ใจว่าไม่มีผู้ใช้รายใดเรียกใช้ API ใดๆ บ่อยเกินไป และรับภาระงานการอนุมานทั้งหมด เรากำลังใช้ SDK การจำกัดอัตราที่ยอดเยี่ยมของ Upstash ที่นี่

  • ลงชื่อเข้าใช้ Upstash
  • ใต้ "Redis" ที่การนำทางด้านบน ให้คลิก "สร้างฐานข้อมูล"
  • ตั้งชื่อ จากนั้นเลือกภูมิภาคและตัวเลือกอื่นๆ ตามความต้องการของคุณ คลิกที่ "สร้าง"
  • เลื่อนลงไปที่ส่วน "REST API" และคลิกที่ ".env" ตอนนี้คุณสามารถคัดลอกวางตัวแปรสภาพแวดล้อมทั้งสอง ( UPSTASH_REDIS_REST_URL และ UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN ) ไปยัง .env.local ของคุณ

4. ตอนนี้คุณพร้อมที่จะปรับใช้ทุกอย่างบน Fly.io แล้ว!

  • ลงทะเบียนบัญชีบน fly.io จากนั้นติดตั้ง flyctl
  • เรียกใช้ fly launch ภายใต้รูทโปรเจ็กต์ สิ่งนี้จะสร้าง fly.toml ที่มีการกำหนดค่าทั้งหมดที่คุณต้องการ
  • เรียกใช้ fly scale memory 512 เพื่อขยายขนาดหน่วยความจำ fly vm สำหรับแอปนี้
  • เรียกใช้ fly deploy --ha=false เพื่อปรับใช้แอป ธง --ha ทำให้แน่ใจว่าการบินจะหมุนอินสแตนซ์เดียวเท่านั้น ซึ่งรวมอยู่ในแผนแบบฟรี
  • สำหรับสภาพแวดล้อมที่ไม่ใช่ localhost อื่นๆ อินสแตนซ์การพัฒนาเสมียนที่มีอยู่ควรทำงานต่อไป คุณสามารถอัปโหลดความลับสู่ Fly ได้ด้วยการเรียกใช้ cat .env.local | fly secrets import
  • หากคุณต้องการทำให้สิ่งนี้เป็นผลิตภัณฑ์จริง คุณควรสร้างสภาพแวดล้อมผลิตภัณฑ์ภายใต้อินสแตนซ์เสมียนปัจจุบัน สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการปรับใช้แอปที่ใช้งานจริงกับเสมียน โปรดดูเอกสารประกอบที่นี่ โปรดทราบว่าคุณอาจต้องจัดการโดเมนของคุณเองและทำการยืนยันโดเมนซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการ
  • สร้างไฟล์ใหม่ .env.prod ในเครื่อง และกรอกข้อมูลลับเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงทั้งหมด อย่าลืมอัปเดต NEXT_PUBLIC_CLERK_PUBLISHABLE_KEY และ CLERK_SECRET_KEY โดยการคัดลอกความลับจากอินสแตนซ์ที่ใช้งานจริงของ Clerk - cat .env.prod | fly secrets import เพื่ออัปโหลดความลับ

หากคุณมีคำถาม เข้าร่วม AI Stack devs และพบกับฉันในช่อง #ai-tamago

แหล่งข้อมูลอื่นๆ

  • การเพิ่มการรับรองความถูกต้องกับเสมียน - ใช้เวลา < 5 นาที
  • คู่มือการปรับใช้ Inngesthttps://www.inngest.com/docs/deploy
  • วิ่ง Ollama บน Fly.iohttps://fly.io/blog/scaling-llm-ollama/
  • เรียกใช้แอป next.js บน Fly.io
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด