MindSearch容器构建教程

一、介绍

书生·浦语团队提出了 MindSearch(思·索)框架,能够在 3 分钟内主动从 300+ 网页中搜集整理有效信息,总结归纳,解决人类需要 3 小时才能完成的任务。

二、应用场景

包括但不限于以下几个方面:

  • 学术研究 :帮助研究人员快速搜集和整理相关领域的文献资料,提高研究效率。
  • 市场调研 :为企业市场部门提供快速的市场信息搜集和分析能力,助力企业决策。
  • 新闻采编 :辅助新闻工作者快速获取和整理新闻素材,提高新闻报道的时效性和准确性。
  • 教育学习 :帮助学生和教师快速查找和整理学习资料,提升学习效果和教学效率。

三、容器构建流程

1、安装更新基础环境

复制代码
apt update 
apt upgrade 
apt install build-essential 

2、安装miniconda

Miniconda官网找到相应版本的安装链接,结合相应的安装指令,进行安装

安装miniconda命令

复制代码
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

3、创建虚拟环境

复制代码
conda create -n mindsearch python=3.9
conda activate mindserarch

4、克隆项目仓库,并打开文件

复制代码
git clone https://github.com/InternLM/MindSearch
cd MindSearch

5、依赖安装

复制代码
pip install -r requirements.txt

6、启动 MindSearch API

启动 FastAPI 服务

复制代码
python -m mindsearch.app --lang en --model_format internlm_server
  • --lang: 模型的语言,en 为英语,cn 为中文。
  • --model_format: 模型的格式。
    • internlm_server 为 InternLM2.5-7b-chat 本地服务器。
    • gpt4 为 GPT4。 如果您想使用其他模型,请修改 models

7、修改 frontend/mindsearch_gradio.py文件最后一行,指定 host 和 port

复制代码
demo.launch(server_name='0.0.0.0', server_port=8080)

8、启动 MindSearch 前端

复制代码
python frontend/mindsearch_gradio.py

四、网页展示

相关推荐
学废了wuwu12 分钟前
机器学习模型评估指标完全解析:准确率、召回率、F1分数等
人工智能·机器学习
努力成为一个程序猿.19 分钟前
1.ElasticSearch单节点部署
大数据·elasticsearch·搜索引擎
西西o34 分钟前
MindSpeed MM多模态模型微调实战指南
人工智能
也许是_40 分钟前
大模型应用技术之 详解 MCP 原理
人工智能·python
Codebee1 小时前
#专访Ooder架构作者|A2UI时代全栈架构的四大核心之问,深度解析设计取舍
人工智能
亚马逊云开发者1 小时前
如何在亚马逊云科技部署高可用MaxKB知识库应用
人工智能
亚里随笔1 小时前
突破性框架TRAPO:统一监督微调与强化学习的新范式,显著提升大语言模型推理能力
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型·llm·rlhf
牛客企业服务2 小时前
AI面试实用性解析:不是“能不能用”,而是“怎么用好”
人工智能·面试·职场和发展
MicroTech20252 小时前
激光点云快速配准算法创新突破,MLGO微算法科技发布革命性点云配准算法技术
人工智能·科技·算法
救救孩子把2 小时前
50-机器学习与大模型开发数学教程-4-12 Bootstrap方法
人工智能·机器学习·bootstrap