【源码】基于Streamlit框架的多模态多轮对话平台

项目简介

本项目是基于Streamlit框架搭建的多模态多轮对话平台，是一个集成多种AI工具和模型的多模态多轮对话系统。用户通过文本输入与平台开展多轮对话，平台依据用户输入调用不同工具模型，如问答、画图、图像问答、天气查询等，并给出相应结果。该项目前端利用Streamlit框架实现多模态交互界面，同时提供丰富API接口与后端模型交互。

项目的主要特性和功能

1. 多模态交互：支持文本、图片等多模态输入，返回对应多模态结果。
2. 多轮对话：实现多轮对话交互方式，用户可通过连续输入与模型对话。
3. 工具灵活性：集成多种AI工具模型，如GPT、图像生成模型等，可按需更新定制。
4. 工具更新性：支持工具模型更新和升级，保证平台功能和性能的先进性。
5. 模块化设计：项目采用模块化设计，便于扩展和维护。

安装使用步骤

1. 环境准备

bash conda create --name braingpt python=3.8.8 conda activate braingpt pip install -r requirements.txt

2. 模型准备

bash cd Models git clone https://huggingface.co/ALmonster/braingpt-1.0 git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 git clone https://huggingface.co/internlm/internlm-xcomposer2-4khd-7b

3. 启动模型

```bash cd Datas python simple_server.py

cd ../Functions/braingpt bash brain_api.sh

cd ../generate_images bash pic_api.sh

cd ../chat_images bash intern_api.sh ```

4. 启动Web

bash streamlit run web.py

注意事项

1. 显存需求：braingpt占显存13.3G左右，stable-diffusion-xl-base-1.0占显存13.5G左右，InternLM-XComposer占显存48G左右。
2. 功能影响：若未启动stable-diffusion-xl-base-1.0或InternLM-XComposer，除画图和基于图片问答功能外，其他功能不受影响。
3. 模型调整：若显存不足启动internlm-xcomposer2-4khd-7b，可考虑修改推理参数或换用更小的模型。

下载地址

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