KoboldAI Client
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KoboldAI以KoboldAI軟體命名，目前我們較新的最受歡迎的程式是KoboldCpp。
如果您正在閱讀此訊息，您正在造訪原始 KoboldAI 軟體的頁面。
喜歡將 KoboldCpp 與 GGUF 模型和最新的 API 功能一起使用？您可以造訪 https://koboldai.org/cpp
需要支援較新的模型，例如使用 Huggingface / Exllama (safetensors/pytorch) 平台的基於 Llama 的模型？查看 KoboldAI 的開發版本 KoboldAI United，網址為 https://koboldai.org/united
這是一個基於瀏覽器的前端，用於具有多個本地和遠端人工智慧模型的人工智慧輔助寫作。它提供了一系列標準工具，包括記憶體、作者註釋、世界資訊、保存和載入、可調整的 AI 設定、格式選項以及導入現有 AI Dungeon 冒險的功能。您還可以打開冒險模式並玩《AI Dungeon Unleashed》等遊戲。
故事可以像小說、文字冒險遊戲一樣玩，也可以用作聊天機器人，可以輕鬆切換以在多種遊戲風格之間切換。這使得 KoboldAI 既是一個寫作助手、一款遊戲，也是一個具有更多功能的平台。您的遊戲方式以及人工智慧的效能取決於您決定使用的模型或服務。無論您是想使用免費、快速的Google Colab、您自己的高階顯示卡、您擁有API 金鑰的線上服務（如OpenAI 或Inferkit），還是您只想在您的CPU 上以較慢的速度運行它，您都可以使用它。
預設情況下，KoboldAI 將以針對寫作而最佳化的通用模式運行，但使用正確的模型，您可以像 AI Dungeon 一樣玩它，而不會出現任何問題。您可以在設定中啟用此功能並自備提示，嘗試產生隨機提示或下載 /aids/ Prompts 中提供的提示之一。
遊戲玩法將與 AI Dungeon 中的遊戲玩法略有不同，因為我們採用了 Unleashed 叉子的類型，讓您可以完全控制所有角色，因為我們不會在幕後自動調整您的句子。這意味著您可以更可靠地控制不是您的角色。
因此，您需要輸入的內容略有不同，在 AI Dungeon 中，您會輸入take the Sword，而在 KoboldAI 中，您會輸入類似句子“ You take the Sword”的內容，最好使用“You”一詞，而不是我。
簡單來說，輸入：您說“我們應該首先收集一些物資”
只需輸入引用即可，但當您在命令中指定誰執行什麼操作時，人工智慧才能發揮最佳效果。
如果您想與您的朋友一起玩，我們建議您使用主角作為您，並使用其他角色的名字（如果您正在玩經過冒險訓練的模型）。這些模型假設故事中有一個「你」。這種模式通常在小說模型上表現不佳，因為它們不知道如何處理最適合與人工智慧輪流編寫常規故事的輸入。
如果您想使用 KoboldAI 作為寫作助手，最好在常規模式下使用針對小說最佳化的模型來完成。這些模型並不假設存在「You」角色，而是專注於小說般的寫作。因為編寫這些模型通常會為您帶來比冒險或通用模型更好的結果。也就是說，如果您對故事有一個很好的介紹，如果沒有更具體的模型可用於您希望編寫的內容，則可以使用 13B 等大型通用模型。您也可以嘗試使用不特定於您想要執行的操作的模型，例如，如果 SFW 模型不可用，則將 NSFW 小說模型用於 SFW 故事。這意味著您將不得不更頻繁地糾正模型，因為它有偏差，但如果它足夠熟悉您的主題，仍然可以產生足夠好的結果。
在聊天機器人模式下，您可以使用合適的模型作為聊天機器人，該模式會自動將您的名字添加到句子的開頭，並防止人工智慧像您一樣說話。要正確使用它，您必須按照以下格式將故事開頭寫為兩個字元（您可以使用您自己的文字）：
Bot : Hey!
You : Hey Boyname, how have you been?
Bot : Been good! How about you?
You : Been great to, excited to try out KoboldAI
Bot : KoboldAI is really fun!
You : For sure! What is your favorite game?
建議將您自己的輸入作為最後一個輸入，尤其是在開始時，AI 可能會混淆名稱。在這種情況下，請重試或手動更正名稱。隨著聊天的進行，這種行為會得到改善。如果某些模型更熟悉與您為機器人定義的名稱相似的不同名稱，他們可能會交換名稱。在這種情況下，您可以偶爾進行手動更正，或者為您的聊天機器人選擇一個人工智慧更喜歡的名稱。
此模式在通用模型或專為其設計的聊天機器人模型上效果最佳，但某些模型（例如 AvrilAI 模型）被設計用於冒險模式，並且不符合上述格式。這些模型通常預設啟用冒險模式，不應切換到聊天機器人模式。
不建議使用小說或冒險模型使用此功能，但可能仍然有效，但可能很快就會脫離對話格式。
如果您想在功能強大的電腦上免費在線玩 KoboldAI，您可以使用 Google Colaboraty。我們提供兩個版本，TPU 和 GPU 版本，有多種型號可供選擇。它們完全在Google 的伺服器上運行，如果您選擇保存故事，它們會自動將保存的內容上傳到您的Google 雲端硬碟（或者，您也可以選擇下載您的儲存內容，這樣它就不會儲存在Google雲端硬碟上）。有關如何使用它們的詳細說明位於 Colab 的底部。
每個版本都有不同的型號，需要不同的硬體才能運行，這意味著如果您無法獲得 TPU 或 GPU，您仍然可以使用其他版本。您可以使用的型號列在版本下方。要開啟 Colab，請點擊包含版本名稱的大連結。
| 模型 | 風格 | 描述 |
|---|---|---|
| 內里斯 (Nerys)，作者：探索者先生 (Mr Seeker) | 小說/冒險 | Nerys 是一個基於 Pike（較新的 Janeway）的混合模型，在 Pike 資料集之上，您還可以獲得一些輕小說、冒險模式支援以及一些 Shinen 的支援。最終的結果是一個非常多樣化的模型，它嚴重偏向 SFW 小說寫作，但它可以超越其小說訓練並成為一個出色的冒險模型。冒險模式最好從第二人稱視角玩，但也可以以第一人稱或第三人稱視角玩。小說寫作最好以第一人稱或第三人稱完成。 |
| 探索者先生的埃里伯斯 | 美國國家科學基金會 | Erebus 是我們社區的旗艦 NSFW 模型，它是多個大型數據集的組合，包括 Literotica、Shinen 和 Nerys 的色情小說，並具有全面的標籤支持，涵蓋了絕大多數的色情寫作風格。該模型在內容和風格方面能夠取代 Lit 和 Shinen 模型，並作為最好的 NSFW 模型（之一）而廣受好評。如果您希望將此模型用於商業或非研究用途，我們建議選擇 20B 版本，因為該版本不受限制性 OPT 授權的限制。 |
| 《探索者先生》的《珍妮威》 | 小說 | Janeway 是根據 Picard 的資料集與全新的電子書合集所建立的模型。該模型接受的訓練內容比 Picard 多 20%，並接受了各種流派的文學訓練。儘管模特兒主要關注上班族，但浪漫場景可能涉及一定程度的裸體。 |
| Mr Seeker 的 Shinen | 美國國家科學基金會 | Shinen 是一個 NSFW 模型，接受過 Sexstories 網站上各種故事的訓練，其中包含許多不同的問題。它已被合併到更大（更好）的 Erebus 模型中。 |
| VE_FORBRYDERNE 的絞紗 | 冒險 | Skein 最好在啟用冒險模式的情況下使用，它包含比冒險模型大 4 倍的冒險資料集，非常適合文字冒險遊戲。除此之外，還包括輕小說訓練，進一步擴展其知識和寫作能力。如果您想用它來寫小說，它可以與您過濾器偏差一起使用，但專用的小說模型可以更好地完成此任務。 |
| VE_FORBRYDERNE 的冒險 | 冒險 | Adventure 是一個 6B 模型，旨在模仿 AI Dungeon 的行為。它專為冒險模式而設計，可以帶您踏上 AI Dungeon 玩家喜愛的史詩般古怪的冒險之旅。它還具有 AI Dungeon 的許多特徵，因為它是在非常相似的資料上進行訓練的。必須以第二人稱（您）使用。 |
| Haru 點亮 (V2) | 美國國家科學基金會 | Lit 是一個出色的 NSFW 模型，由 Haru 在大量 Literotica 故事和高品質小說以及標籤支援上進行訓練。為您的 NSFW 故事創建高品質模型。該模型完全是一種新穎的模型，最好在第三人稱中使用。 |
| Metaseq 的 OPT | 通用的 | 就內容而言，OPT 被認為是最好的基礎模型之一，其行為具有 GPT-Neo 和 Fairseq Dense 的優點。與 Neo 相比，重複和不必要的內容被刪除，同時添加了與 Fairseq Dense 模型類似的額外文獻。然而，Fairseq Dense 模型缺乏 OPT 所擁有的更廣泛的數據。 OPT 最大的缺點是它的許可證，它禁止任何商業用途或超出研究目的的用途。 |
| EleutherAI 的 Neo(X) | 通用的 | NeoX 是目前可用的最大的 EleutherAI 模型，作為一個通用模型，它沒有經過專門的訓練，可以執行各種寫作、問答和編碼任務。 20B 的表現與 13B 模型非常接近，兩者都值得嘗試，特別是如果您的任務不涉及英語寫作。其行為將與 GPT-J-6B 模型類似，因為它們是在相同的資料集上進行訓練的，但對重複懲罰更敏感並且擁有更多知識。 |
| Fairseq 密集 | 通用的 | 此模型由 Facebook 研究人員訓練，源自於 Fairseq 內的 MOE 研究計畫。我們已將這個特定版本轉換為在 KoboldAI 中使用。眾所周知，它與 EleutherAI 的較大 20B 模型相當，並且被認為更適合流行文化和語言任務。由於模型從未見過新行（輸入），因此它在格式化和段落方面可能表現較差。與其他模型相比，此資料集主要關注文獻，幾乎不包含其他內容。 |
| EleutherAI 的 GPT-J-6B | 通用的 | 該模型是大多數其他 6B 模型的基礎（有些模型基於 Fairseq Dense）。經過 Pile 訓練，不偏向任何特定事物，它適合各種任務，例如寫作、問答和編碼任務。使用更大的通用模型或微調模型可能會獲得更好的結果。 |
| 模型 | 風格 | 描述 |
|---|---|---|
| 內里斯 (Nerys)，作者：探索者先生 (Mr Seeker) | 小說/冒險 | Nerys 是一個基於 Pike（較新的 Janeway）的混合模型，在 Pike 資料集之上，您還可以獲得一些輕小說、冒險模式支援以及一些 Shinen 的支援。最終的結果是一個非常多樣化的模型，它嚴重偏向 SFW 小說寫作，但它可以超越其小說訓練並成為一個出色的冒險模型。冒險模式最好從第二人稱視角玩，但也可以以第一人稱或第三人稱視角玩。小說寫作最好以第一人稱或第三人稱完成。 |
| KoboldAI 的 Tiefighter 13B | 雜交種 | Tiefighter 13B 是一款非常多功能的虛構混合體，它可以編寫、聊天和玩冒險遊戲，還可以回答常規指令（儘管由於其虛構性質，我們不推薦該模型用於實際使用）。這是一個很好的起始模型，為了獲得最佳結果，請避免在聊天中使用第二人稱寫作，除非您希望它成為文字冒險。 |
| 《探索者先生》的《珍妮威》 | 小說 | Janeway 是根據 Picard 的資料集與全新的電子書合集所建立的模型。該模型接受的訓練內容比 Picard 多 20%，並接受了各種流派的文學訓練。儘管模特兒主要關注上班族，但浪漫場景可能涉及一定程度的裸體。 |
| 皮卡德（Picard），作者：探索者先生 | 小說 | Picard是基於Neo 2.7B為SFW小說訓練的模型。它專注於小說風格的寫作，沒有 NSFW 偏見。雖然名字暗示了科幻模型，但該模型是為各種類型的小說設計的。它旨在用於 KoboldAI 的常規模式。 |
| 由 melastacho 提供的援助 | 冒險 | 也稱為 Adventure 2.7B，它是 AI Dungeon Classic 模型的克隆，以 AI Dungeon Classic 玩家喜愛的史詩般的古怪冒險而聞名。 |
| Metaseq 的 OPT | 通用的 | 就內容而言，OPT 被認為是最好的基礎模型之一，其行為具有 GPT-Neo 和 Fairseq Dense 的優點。與 Neo 相比，重複和不必要的內容被刪除，同時添加了與 Fairseq Dense 模型類似的額外文獻。然而，Fairseq Dense 模型缺乏 OPT 所擁有的更廣泛的數據。 OPT 最大的缺點是它的許可證，它禁止任何商業用途或超出研究目的的用途。 |
| Fairseq 密集 | 通用的 | 此模型由 Facebook 研究人員訓練，源自於 Fairseq 內的 MOE 研究計畫。我們已將這個特定版本轉換為在 KoboldAI 中使用。眾所周知，它與 EleutherAI 的較大模型相當，並且被認為更適合流行文化和語言任務。由於模型從未見過新行（輸入），因此它在格式化和段落方面可能表現較差。與其他模型相比，此資料集主要關注文獻，幾乎不包含其他內容。 |
| Gryphe 的 MythoMax 13B | 角色扮演 | MythoMix 的改良版，甚至可能是完美的變體，我的 MythoLogic-L2 和 Huginn 使用高度實驗性的張量類型合併技術進行合併。 |
| Holomax 13B 由 KoboldAI | 冒險 | 這是使用 MrSeeker 的 KoboldAI Holodeck 模型 (40%) 對 Gryphe (60%) 廣受好評的 MythoMax 模型的擴展合併。此模型的目標是增強故事寫作能力，同時盡可能保留 MythoMax 模型的理想特徵（它確實限制了聊天回應長度）。 |
| Airoboros 13B 作者：Jon Durbin | 通用的 | 這是一個指令微調的 llama-2 模型，使用由 airoboros⁵ 產生的合成指令。 |
| Undi 的 Emerhyst 13B | 角色扮演 | 嘗試使用 BlockMerge_Gradient 來獲得更好的結果。此外，也使用了 LimaRP v3⁷。 |
| Elinas 的 Chronos 13B | 通用的 | 該模型主要專注於聊天、角色扮演和故事寫作，但也可以完成其他任務，例如簡單的推理和編碼。 Chronos 會產生非常長的帶有連貫文字的輸出，這很大程度上是由於它所接受的人類輸入的訓練。 |
| 春龍 by Henk717 | 冒險 | 該模型是AI Dungeon 2 Dragon模型的重新嘗試。為了實現這一目標，使用了「text_adventures.txt」資料集，該資料集在線上服務之前與原始 AI Dungeon 2 GitHub 版本捆綁在一起。值得注意的是，使用相同的資料集檔案建立 Dragon 模型，其中 Dragon 是 2020 年的 GPT-3 175B Davinci 模型。 |
| Holodeck 由 KoboldAI 設計 | 冒險 | LLAMA2 13B-Holodeck 是使用 Meta 的 llama 2 模型建立的 Finetune。資料集的大部分部分已使用以下文字新增至前面：[Genre: , |
| Neo 由 EleutherAI 設計 | 通用的 | 這是所有其他 2.7B 模型的基本模型，當您有一個我們沒有其他模型可用的用例時（例如編寫部落格文章或程式設計），最好使用它。如果您的軟提示與其他模型涵蓋的主題無關，它也可以是某些軟提示體驗的良好基礎。 |
| 各種 2.7b 型號 | 各種較小的模型也可以載入到 GPU colab 中。 |
| 類型 | 描述 |
|---|---|
| 小說 | 對於常規故事寫作，不相容於冒險模式或其他特殊模式。 |
| 美國國家科學基金會 | 顯示模型強烈偏向 NSFW 內容，不適合兒童、工作環境或直播。大多數 NSFW 模型本質上也是新穎的模型。 |
| 冒險 | 這些模型非常適合願意像文字冒險遊戲一樣玩 KoboldAI 的人，並且應該在啟用冒險模式的情況下使用。即使您希望將其用作小說類型模型，您也應該始終打開冒險模式並將其設定為故事。這些模型通常強烈傾向於使用“您”一詞，並且在未啟用冒險模式的情況下打破故事流程並代表您編寫操作。 |
| 雜交種 | 混合模型是不同類型之間的混合，例如它們接受小說故事和冒險故事的訓練。這些模型種類繁多，您可以將其用於多種不同的遊戲類型和模式，但根據您的使用情況，您可能需要啟用冒險模式或您偏好（在用戶腳本中）。 |
| 通用的 | 通用模型沒有針對任何特定內容進行訓練，通常用作其他任務和模型的基礎。它們可以做其他模型可以做的所有事情，但需要更多的指導才能正常工作。通用模型是我們沒有特定模型的任務的理想基礎，或體驗原始形式的軟提示的理想基礎。 |
KoboldAI 有大量依賴項，您需要在電腦上安裝，不幸的是，Python 並不能讓我們輕鬆提供適合每個人的指示。以下說明適用於大多數計算機，但如果您安裝了多個版本的 Python，則可能會發生衝突。
KoboldAI 是我們 github 上的滾動版本，您看到的程式碼也是遊戲。您可以透過點擊頁面頂部的綠色程式碼按鈕並點擊「下載 ZIP」來下載該軟體，或使用git clone命令。然後，在 Windows 上，您需要執行 install_requirements.bat （建議使用管理模式以避免錯誤），完成後，或者如果您在 Linux 上，則 play.bat/sh 或 Remote-play.bat/sh執行它。
對於 Windows 使用者來說，最簡單的方法是使用下面的離線安裝程式。
KoboldAI 現在將自動配置其依賴項並啟動，所有內容都包含在其自己的 conda 運行時中，因此我們不會弄亂您的系統。這些檔案將位於運行時子資料夾中。如果您在任何時候希望強制重新安裝運行時，您可以使用 install_requirements.sh 檔案來執行此操作。雖然您可以手動運行它，但這不是必需的。
由於現有軟體配置與使用者係統之間存在巨大差異，我們無法提供手動安裝的逐步指南。
如果您想手動安裝 KoboldAI，您將需要一些 python/conda 套件管理知識來手動執行以下步驟之一：
AMD GPU 的運算支援很糟糕，目前不適用於 Windows，僅適用於少數 Linux GPU。您可以在此處找到相容 GPU 的清單。任何未列出的 GPU 都保證不能與 KoboldAI 一起使用，而且我們將無法對與我們所需的 ROCm 版本不相容的 GPU 提供適當的支援。確保首先使用適合您的發行版的指南在 Linux 系統上安裝 ROCm，之後您可以按照上面的常規 Linux 說明進行操作。
Python 處理其依賴項的方式可能會出現多種問題，不幸的是，我們沒有針對每種情況的直接逐步解決方案，但您可以嘗試一些常見的解決方案。
這總是下載/安裝失敗或與其他版本的 Python 衝突。如果使用者在安裝過程中選擇子資料夾選項，同時將 KoboldAI 放置在路徑中有空格的位置，則這種情況很常見。當防毒軟體沙箱安裝或以其他方式乾擾下載、磁碟空間不足的系統或您的作業系統未配置長檔案路徑時（如果您以管理員身份執行安裝程序，安裝程序將在Windows 10 及更高版本上執行此操作）我們的安裝程式不支援 Windows 10）。
安裝可能失敗的另一個原因是，如果您的電腦上的Python 安裝有衝突，如果您按Windows 鍵+ R 並在執行對話方塊中輸入%appdata% ，它將開啟Python 在某些系統上安裝依賴項的資料夾。如果此位置有 Python 資料夾，請重新命名該資料夾並嘗試再次執行安裝程式。現在它應該不再卡在現有的依賴項上。嘗試一下遊戲，看看它是否運作良好。如果是這樣，您可以嘗試將資料夾重新命名回來，看看它是否仍然有效。
安裝可能失敗的第三個原因是，如果您的系統上因其他原因安裝了conda/mamba，在這種情況下，我們建議您刪除現有的python/conda 安裝（如果您不需要它們），然後再次測試我們的安裝程式。或者將 conda 本身與我們捆綁的環境文件一起使用，讓它手動創建運行時。請記住，如果您選擇手動路線，則永遠不應該使用 play.bat，而應該直接執行 aiserver.py 。
一般來說，系統上的 Python 版本越少，正確安裝的機會就越大。我們一直在努力減輕安裝程式中的這些安裝衝突，但對於某些用戶，我們尚無法避免所有衝突。
GPU 找不到錯誤可能是由以下兩種情況之一引起的：您沒有合適的 Nvidia GPU（它需要運算能力 5.0 或更高版本才能玩 KoboldAI）。您的 Nvidia GPU 受 KoboldAI 支持，但最新版本的 CUDA 不支援。最新版本的 CUDA 尚未支援您的 Nvidia GPU，或您有如上所述的依賴性衝突。
與 Python 版本衝突一樣，如果您已手動安裝 CUDA 並且不需要它進行任何其他操作，我們建議您從系統中解除安裝 CUDA，然後重試。如果您的 GPU 需要 CUDA10 才能執行開放環境finetuneanon.yml，並在相依性下新增一行 - cudatoolkit=10.2: 。之後，您可以再次執行安裝程式（選擇刪除現有檔案的選項），它將下載 CUDA10 相容版本。
如果您沒有可以在 CUDA10 或更高版本上運行且支援運算功能 5.0 或更高版本的合適 Nvidia GPU，我們無法協助您在 GPU 上偵測到遊戲。除非您使用相容的 AMD GPU 遵循我們的 ROCm 指南。
如果您收到這些錯誤，則表示您沒有為自訂模型選擇正確的資料夾，或者您下載的模型（尚）與 KoboldAI 不相容。存在一些相容的模型並提供 pytorch_model.bin 文件，但不提供所有必需的文件。在這種情況下，請嘗試下載同類的相容模型（例如，如果您下載了 GPT-Neo 模型，則另一個 GPT-Neo），並將 pytorch_model.bin 檔案替換為您嘗試運行的檔案。這很有可能會很好地工作。
軟提示（在其他產品中也稱為模組）是可以更改現有模型輸出的插件。例如，您可以載入一個軟提示，使人工智慧偏向某個主題和風格，例如您最喜歡的電視節目的文字記錄。
由於這些軟提示通常基於現有的特許經營權，出於版權問題，我們目前不會將它們與 KoboldAI 捆綁在一起（我們不想讓整個項目面臨風險）。相反，請查看社群資源，例如 KoboldAI Discord 上的 #softprompts 或社群託管鏡像。
這樣我們就可以更好地免受任何 DMCA 聲明的影響，因為比直接在 Github 上刪除內容更容易。如果您有一個從頭開始製作的無版權軟提示，並且不是基於現有 IP，您希望看到與 KoboldAI 正式捆綁，請使用您的軟提示發出拉取請求。
可以使用 Easy Softprompt Tuner 免費完成軟提示訓練，在這種情況下，您可以將大部分設定保留為預設值。您的來源資料需要是一個包含 UTF-8 格式且包含 Unix 行結尾的文字檔案的資料夾。
使用者腳本是可以在 KoboldAI 中自動執行任務或修改 AI 行為/輸入/輸出的腳本。
腳本是在 LUA5.4 中完成的（只要滿足所有 python 要求，Lua 就不需要單獨安裝），並且具有沙箱功能，可以幫助保護您免受惡意行為的侵害。即使採取了這些措施，我們強烈建議您僅從您信任和/或理解的地方運行使用者腳本，否則請諮詢社群以獲取有關腳本安全性的建議。
在 userscripts 資料夾中，您將找到我們的 kaipreset 腳本，這些是我們認為對使用者有用的預設腳本。當您更新 KoboldAI 時，這些腳本會自動覆蓋，如果您想修改這些腳本，請確保首先將它們重新命名為不包含 kaipreset 的其他名稱，這樣您的變更就不會遺失。這些腳本的範圍包括「你偏見」過濾器，該過濾器可防止人工智慧以你的方式稱呼角色。阻止人工智慧使用單字、單字替換等的方法。
除了我們的預設腳本之外，我們還在範例資料夾中提供了範例，這些範例僅用作演示，不會增強您對 KoboldAI 的使用。若要使用這些腳本，請確保在使用或修改腳本之前將它們移出範例資料夾。
最後，我們的 userscript API 的所有功能都記錄在 userscripts 資料夾內的 API 文件中。
對於我們的 TPU 版本，請記住，修改 AI 行為的腳本依賴於不同的處理方式，即使您的腳本只是偶爾使用此修改器，這種處理方式也比停用這些使用者腳本要慢。如果您想全速部分使用腳本，則可以啟用“No Gen Modifiers”，以確保導致 TPU 變慢的部分不處於活動狀態。
KoboldAI 有一個 REST API，可以透過將 /api 新增至 Kobold 為您提供的 URL（例如 http://127.0.0.1:5000/api）來存取。
在瀏覽器中造訪此連結時，您將看到互動式文件。
此專案包含以下貢獻者的工作：
以及將在模型附近列出的各種模型創建者，以及所有幫助實現這一目標的測試人員！
我們想念您的貢獻嗎？隨意發行提交，將您的名字添加到此列表中。
Koboldai獲得了AGPL許可證的許可，簡而言之，這意味著任何人都可以將其用於任何目的。但是，如果您決定製作一個公開可用的實例，則您的用戶有權獲得原始程式碼的副本，包括您所做的所有修改（需要可用的是您網站上的接口，例如按鈕），您也可以不以不包含原始程式碼的表單（例如編譯/加密程式碼並分發此版本，而無需分發包含您所做更改的原始程式碼。如果您還提供帶有原始程式碼的單獨存檔。）。
為了方便起見，umamba.exe被捆綁在一起，因為我們觀察到許多用戶在命令列下載方法上遇到麻煩，它不是我們專案的一部分，也不屬於AGPL許可證。它是根據BSD-3-CAREASE許可證獲得許可的。具有不同許可證的其他文件將在文件中具有此許可證的參考版本或嵌入式版本。它來自https://anaconda.org/conda-forge/micromamba/files及其原始程式碼，可以在此處找到：https：//github.com/mamba-org/mamba/mamba/mamba/mamba/tree/ master/master/micromamba
