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1.web?手源???Դ??
2.llama3 本地Web Demo部署 + 微调个人小助手认知（XTuner版） + 高效部署实践（LMDeploy版）
3.Web前端助手(FeHelper)

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       想象一下，一个能理解图像、码w码文字，手源如你所愿在互联网海洋中冲浪的码w码超级助手，这不再只是手源科幻。腾讯AI实验室的码w码eclipse中查看源码创新成果，WebVoyager，手源已经将这种设想变为现实。码w码这款智能网络助手不仅能够解析视觉和文本指令，手源更能在真实网站上如臂使指，码w码执行各种复杂任务，手源让网络浏览体验提升到全新的码w码高度。

       端到端的手源奇迹</

       WebVoyager是一个强大的端到端解决方案，它凭借先进的码w码技术，通过Selenium构建的手源在线环境，模拟人类操作，精准执行从浏览、识别到完成任务的android notebook 源码全过程。它每一步都如同人类浏览者，接收网页截图和关键文本信息，通过深度学习模型判断下一步动作，如点击、输入或滚动，最终以“回答”的形式反馈结果。

       构建与交互</

       WebVoyager由几个关键组件组成：环境构建部分，它就像是一个真实的网络实验室，允许WebVoyager无缝对接网页，处理各种交互元素；交互循环则是核心，通过接收观察并生成动作，持续与环境互动；观察空间中，它处理的是丰富多样的视觉和文本输入，确保精准识别目标；动作空间则包含了各种精细化操作，如“Click [标签号]”或“Type [标签号]; [文本内容]”。

       通过GPT-4-ACT技术，WebVoyager能精准标注网页元素，nodejs 麻将 源码帮助它在浩瀚的网页中定位并执行指令。每一个执行动作，如“Click []”，都由Selenium执行并反馈新的观察，形成一个高效的循环。

       卓越表现与未来潜力</

       研究人员在多个知名网站上进行试验，包括亚马逊、苹果和谷歌等，总计个任务。WebVoyager在真实环境中成功完成了.7%的任务，远超纯文本设置和GPT-4的平均表现。尽管在文本密集的网站上稍显不足，但在大多数常见网站上，WebVoyager展现出了其无可比拟的优势。

       未来，WebVoyager的潜力无穷。研究人员将继续优化，webdriver项目源码提升其在更多场景中的成功率，并探索其在自动导航、信息检索等领域的广泛应用。

       WebVoyager的诞生不仅证明了大模型在实际环境中的强大实用性，也为我们理解如何构建更智能、更贴近用户需求的网络助手提供了重要启示。尽管存在提升空间，但其当前的成绩已经书写了智能网络助手领域的新篇章。

llama3 本地Web Demo部署 + 微调个人小助手认知（XTuner版） + 高效部署实践（LMDeploy版）

       本地Web Demo的部署流程如下：

       1. 创建并配置环境：首先，创建一个conda环境llama3，设置Python版本为3.，并激活该环境。接下来，下载必要的库。

       2. 下载模型：在指定文件夹中，安装git-lfs依赖后，下载所需模型。evpp源码分析或者，可以使用软链接的方式将InternStudio中的模型导入。

       3. 部署Web Demo：安装XTuner时，它会自动安装所有所需的额外依赖。运行web_demo.py，确保端口转发设置正确。部署完成后，通过浏览器访问Web Demo，体验Llama3的人工智能助手功能。

       对于微调个人小助手认知（XTuner版）部分：

       首先，使用~/Llama3-Tutorial/tools/gdata.py脚本准备数据，并根据需要修改配置文件，如pretrained_model_name_or_path和data_files。接着，用XTuner进行训练，利用deepspeed加速，并进行Adapter PTH转HF格式和模型合并。完成训练后，通过端口转发验证模型效果。

       LMDeploy的高效部署实践包括：

       1. 环境准备和模型准备：使用LMDeploy Chat CLI工具，执行相关命令以启动服务，并设置KV Cache缓存大小以优化内存使用。

       2. 量化模型：通过调整--cache-max-entry-count参数，观察不同参数设置对显存占用的影响。例如，将KV Cache比例设为0.，能显著降低显存，但可能牺牲一部分推理速度。

       3. 服务启动与客户端连接：启动API服务器，通过命令行或网页客户端与模型交互。在本地，可能需要通过SSH转发访问API服务。

       以上步骤总结了从环境配置到模型部署和微调的整个过程，适用于Llama3的XTuner版和LMDeploy版实践，参考了SmartFlowAI/Llama3-Tutorial的教程和作者的个人实践。

Web前端助手(FeHelper)

       Web前端助手(FeHelper)是专为前端开发者设计的一款实用工具插件。通过在Chrome扩展商城或国内对应链接下载并安装，即可在浏览器中快速获取一系列强大功能。

       插件入口位于浏览器图标，点击后能访问到所有功能页面，包括弹出菜单、JSON接口自动格式化查看、JSON查看器、代码美化、代码压缩、字符串编解码、Base编码、二维码生成器、二维码解码、全网页截图、时间（戳）转换工具、正则表达式工具、页面取色工具以及编码规范检测和页面性能检测。

       在JSON接口自动格式化查看功能中，FeHelper会智能识别并格式化JSON数据，使其更加清晰易读。JSON查看器则允许用户将JSON代码粘贴输入，一键格式化，方便数据对比与分析。代码美化功能支持多种格式化选项，涵盖JavaScript、CSS、HTML等前端语言，让代码更整洁易懂。

       代码压缩功能则针对JS、CSS和HTML文件进行优化处理，减少文件大小，提升加载速度。字符串编解码提供了Unicode、UTF-8、Base编码和MD5加密功能，满足不同场景下的编码需求。Base编码将转换为便于传输的数据格式，方便嵌入代码。

       二维码生成器支持多种内容编码生成二维码，便于信息快速分享。二维码解码功能则能识别网页中的二维码，并在当前页面直接显示解码结果，操作便捷。全网页截图功能支持滚动截屏，方便开发者获取完整页面截图，再手动保存。

       时间（戳）转换工具能实现任意时间与时间戳的相互转换，满足开发者在时间处理上的需求。正则表达式工具提供测试环境，支持高亮显示与定位匹配结果，同时内置常用正则表达式供参考。

       页面取色工具允许开发者直接从网页中获取颜色值，无需额外操作。编码规范检测功能则检查网页的编码规范，确保代码质量和性能。页面性能检测则评估页面加载速度、响应时间等关键性能指标。

       FeHelper配置页允许用户自定义常用功能，满足个人开发习惯与需求。无需关注公众号，直接通过插件获取所需功能，提升开发效率。