AI tamago下载 - AI tamago源码下载

AI tamago

其他源码

1.0.0

下载

艾玉子??

100% 本地、由法学硕士生成并驱动的虚拟宠物，具有想法、感受和反馈。唤起您对电子宠物蛋的美好回忆！ https://ai-tamago.fly.dev/

所有 ascii 动画都是使用 chatgpt 生成的（包括存储库中的提示）。

有疑问吗？加入 AI Stack 开发人员并在 #ai-tamago 频道中找到我。

演示？

爱玉子demo.mov

堆

本地模式

？推理：Ollama，可选择使用 OpenAI 或 Replicate
？游戏状态：Ingest
事务和矢量数据库：Supabase pgvector
？ LLM编排：Langchain.js
️ 应用逻辑：Next.js
？嵌入生成：Transformer.js 和 all-MiniLM-L6-v2
️ UI：Magic Patterns 和 Vercel v0

产品模式

以上所有内容，加上：

？身份验证和用户管理：职员
☁️主办：飞翔
？速率限制：Upstash

概述

快速入门
部署指南

先决条件

安装 Docker

快速入门

1. 分叉和克隆存储库

将存储库分叉到您的 Github 帐户，然后运行以下命令来克隆存储库：

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

2.安装依赖

 cd ai-tamago
npm install

所有客户端 Tamagotchi 代码均位于 Tamagotchi.tsx 中

3.安装Ollama

说明在这里。

4.本地运行Supabase

安装 Supabase CLI

 brew install supabase/tap/supabase

启动Supabase

确保您位于/ai-tamago目录下并运行：

 supabase start

提示：要运行迁移或重置数据库--seed.sql，迁移将运行supabase db reset

5.填写秘密

注意：此处的秘密适用于您本地的SUPABASE 实例

 cp .env.local.example .env.local

然后通过运行获取SUPABASE_PRIVATE_KEY

 supabase status

复制service_role key并将其保存为.env.local中的SUPABASE_PRIVATE_KEY

6. 设置 Ingest

npx inngest-cli@latest dev

确保您的应用程序已启动并正在运行 - Inngest 函数（用于驱动游戏状态）应自动注册。

7.本地运行应用程序

现在您已准备好在本地测试该应用程序！为此，只需在项目根目录下运行npm run dev并访问http://localhost:3000 。

部署指南

现在您已经在本地玩了 AI 鸡蛋 - 是时候将其部署到更永久的地方，以便您可以随时访问它！

0. 选择您要在生产中使用的模型

如果您想在产品中使用 Chatgpt 进行测试，只需从.env.local中删除LLM_MODEL=ollama并填写OPENAI_API_KEY
如果你想尝试Replicate，请设置LLM_MODEL=replicate_llama并填写REPLICATE_API_TOKEN
如果您想自己部署 Ollama，您可以遵循这个很棒的指南 - 使用 Ollama 将大型语言模型扩展到零。可以在容量为100gb performance-4x Fly VM (CPU) 上运行 Ollama，但如果您可以访问 GPU，它们的速度会快得多。如果您还没有访问权限，请在此处加入 Fly 的 GPU 候补名单！

1. 切换到deploy分支——该分支包含部署此类应用程序所需的所有内容。

git co deploy

该分支包含一个多租户就绪（感谢 Clerk）应用程序，这意味着每个用户都可以获得自己的 AI-tamago，并且内置了令牌限制 - 您可以设置用户可以在应用程序中发送请求的次数（参见ratelimit.ts ）

2. 迁移到 Supabase 云：

在这里创建一个 Supabase 项目，然后转到 Project Settings -> API。在.env.local中填写秘密
SUPABASE_URL是“项目 URL”下的 URL 值
SUPABASE_PRIVATE_KEY是项目 API 密钥下以ey开头的密钥
复制 Supabase 项目 ID，您可以从 URL https://supabase.com/dashboard/project/[project-id] 找到该 ID

从 Ai-tamago 项目根目录运行：

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

3.创建Upstash Redis实例进行限速

这将确保没有一个用户多次调用任何 API 并占用所有推理工作负载。我们在这里使用 Upstash 出色的速率限制 SDK。

登录 Upstash
在顶部导航栏的“Redis”下，单击“创建数据库”
为其命名，然后根据您的喜好选择区域和其他选项。点击“创建”
向下滚动到“REST API”部分，然后单击“.env”。现在您可以将两个环境变量（ UPSTASH_REDIS_REST_URL和UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN ）复制粘贴到您的 .env.local

4. 现在您已准备好在 Fly.io 上部署所有内容！

在fly.io上注册一个帐户，然后安装flyctl
在项目根目录下运行fly launch 。这将生成一个fly.toml ，其中包含您需要的所有配置
运行fly scale memory 512以扩展此应用程序的 Fly VM 内存。
运行fly deploy --ha=false来部署应用程序。 --ha 标志确保 Fly 只启动一个实例，该实例包含在免费计划中。
对于任何其他非本地主机环境，现有的 Clerk 开发实例应该继续工作。您可以通过运行cat .env.local | fly secrets import将机密上传到 Fly cat .env.local | fly secrets import
如果你想让它成为一个真正的产品，你应该在当前 Clerk 实例下创建一个 prod 环境。有关使用 Clerk 部署生产应用程序的更多详细信息，请在此处查看他们的文档。请注意，您可能需要管理自己的域并在此过程中进行域验证。
在本地创建一个新文件.env.prod并填写所有生产环境机密。请记住通过从 Clerk 的生产实例复制机密来更新NEXT_PUBLIC_CLERK_PUBLISHABLE_KEY和CLERK_SECRET_KEY - cat .env.prod | fly secrets import以上传机密。