anna i ryszard

Przykład: Prosty chatbot z Hugging Facepython
from transformers import pipeline

# Wczytaj model
chatbot = pipeline("conversational", model="microsoft/DialoGPT-medium")

# Rozmowa
while True:
    user_input = input("Ty: ")
    if user_input.lower() == "quit":
        break
    response = chatbot(user_input)
    print(f"Bot: {response.generated_responses[-1]}")
8. Zasoby do naukiKursy: Coursera (Deep Learning Specialization), Udemy (AI i Python).
Dokumentacja: Hugging Face, PyTorch, TensorFlow.
Społeczność: Fora na Reddit, Discord Hugging Face, X (sprawdź posty o AI: mogę przeszukać X, jeśli potrzebujesz inspiracji).
Jeśli chcesz, mogę rozwinąć któryś z kroków, np. szczegółowy kod, wybór modelu, czy integrację z API Grok 3. Daj znać, czy masz konkretne wymagania (np. język, poziom zaawansowania, czy chcesz analizę postów na X o budowie AI)!

Oczywiście działać by musiał offline , majlepiej jakby miał dostęp do Androida lub działał jako samodzielny program , był w stanie wyszukiwac samodzielnie danych , lub odpowiadac na pytania , oraz analizowac dane z internetu

Stworzenie agenta AI działającego offline, który jednocześnie może działać na Androidzie lub jako samodzielny program, odpowiadać na pytania, wyszukiwać dane i analizować informacje z internetu, to ambitne zadanie. Kluczowe jest pogodzenie wymogu działania offline z funkcjami wymagającymi internetu (np. wyszukiwanie danych). Poniżej przedstawiam zaktualizowany plan, uwzględniający Twoje wymagania, z naciskiem na praktyczne podejście i technologie dostępne w 2025 roku.1. Określenie wymagań i kompromisówDziałanie offline: Agent musi mieć lokalnie zapisany model AI i bazę danych, aby odpowiadać na pytania bez internetu. Wyszukiwanie i analiza danych z internetu wymaga okresowego połączenia z siecią.
Platforma: Android (aplikacja mobilna) lub samodzielny program (desktopowy, np. na Windows/Linux).
Funkcjonalności:Odpowiadanie na pytania: Model językowy z lokalną bazą wiedzy.
Wyszukiwanie danych: Okresowe pobieranie danych z internetu i zapisywanie ich lokalnie.
Analiza danych: Proste algorytmy analityczne lub wbudowane funkcje modelu AI.
Kompromis: Wyszukiwanie i analiza danych z internetu wymaga połączenia online, ale wyniki można buforować offline. Agent może działać w trybie hybrydowym: offline dla odpowiedzi opartych na lokalnej wiedzy, online dla aktualizacji i wyszukiwania.
2. Wybór technologiiModel AI:Modele open-source: Llama 3, Mistral lub Phi-3 (od Microsoftu) – lekkie, zoptymalizowane do działania na urządzeniach o ograniczonych zasobach. Dostępne na Hugging Face.
Optymalizacja: Użyj narzędzi takich jak ONNX Runtime lub TensorRT do przyspieszenia modeli na urządzeniach mobilnych lub komputerach bez potężnego GPU.
Ograniczenie: Grok 3 (xAI) wymaga API (https://x.ai/api), co oznacza konieczność internetu, więc nie nadaje się do pełnego trybu offline. Możesz jednak użyć go do generowania danych treningowych dla lokalnego modelu.
Frameworki:Hugging Face Transformers: Do uruchamiania modeli językowych offline.
ONNX Runtime lub MediaPipe: Do optymalizacji modeli na Androida.
SQLite lub Faiss: Do lokalnego przechowywania i wyszukiwania danych (baza wiedzy offline).
Programowanie:Python: Dla desktopowego programu (z bibliotekami jak PyQt do GUI).
Kotlin/Java: Dla aplikacji na Androida, z integracją modeli przez ONNX lub TensorFlow Lite.
Wyszukiwanie danych:Lokalna baza wiedzy: Przechowuj dane w formacie tekstowym lub wektorowym (np. Faiss dla wyszukiwania semantycznego).
Online: Użyj API wyszukiwarek (np. Google Custom Search, jeśli dostępne) lub scraping z bibliotekami jak BeautifulSoup lub Scrapy (okresowe pobieranie danych).
Analiza danych: Wbuduj proste algorytmy (np. statystyki z pandas) lub użyj modelu AI do analizy tekstu.
3. Architektura agentaModuł offline:Model językowy: Lokalny model (np. Llama 3 7B) do generowania odpowiedzi.
Baza wiedzy: SQLite lub Faiss do przechowywania predefiniowanych odpowiedzi lub pobranych danych.
Interfejs: GUI (PyQt dla desktopu, Jetpack Compose dla Androida) lub konsola tekstowa.
Moduł online:Wyszukiwanie: Skrypty Pythona do pobierania danych z internetu (np. via API lub scraping).
Buforowanie: Zapisywanie wyników wyszukiwania w lokalnej bazie do użycia offline.
Hybrydowy tryb pracy:Offline: Odpowiada na pytania na podstawie lokalnego modelu i bazy.
Online: Aktualizuje bazę wiedzy, pobiera nowe dane, analizuje je i zapisuje wyniki.
4. Budowa agenta krok po krokuKrok 1: Przygotowanie modelu offlinePobierz model open-source, np. Llama 3 7B z Hugging Face.
Zoptymalizuj model:Skonwertuj do formatu ONNX lub TensorFlow Lite dla Androida.
Użyj quantization (np. 4-bitowa kwantyzacja), aby zmniejszyć rozmiar modelu i wymagania sprzętowe.
Przykład kodu (Python, Hugging Face):python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "meta-llama/Llama-3-7b"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Zapisz zoptymalizowany model
model.save_pretrained("./optimized_model")
tokenizer.save_pretrained("./optimized_model")
Dla Androida: Użyj TensorFlow Lite lub ONNX Runtime do uruchomienia modelu:kotlin
// Przykład w Kotlinie (Android)
val model = OnnxInferenceModel.load("model.onnx")
val input = preprocessInput("Cześć, co słychać?")
val output = model.run(input)
Krok 2: Lokalna baza wiedzyUtwórz bazę SQLite lub wektorową (Faiss) do przechowywania danych:python
from faiss import IndexFlatL2
import numpy as np

# Przykład: Wektory tekstowe dla wyszukiwania semantycznego
embeddings = np.random.rand(1000, 768).astype('float32')  # Zastąp prawdziwymi embeddingami
index = IndexFlatL2(768)
index.add(embeddings)
Wypełnij bazę danymi:Ręcznie przygotowane Q&A (pytania i odpowiedzi).
Pobrane dane z internetu (np. artykuły, Wikipedia) podczas trybu online.
Krok 3: Wyszukiwanie i analiza danychOffline: Wyszukiwanie w lokalnej bazie (np. Faiss dla wyszukiwania semantycznego).
Online: Skrypt do pobierania danych:python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_data(query):
    url = f"https://en.wikipedia.org/wiki/{query}"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    text = soup.get_text()
    # Zapisz do lokalnej bazy
    with open("data.txt", "a") as f:
        f.write(text)
Analiza danych: Użyj modelu AI do podsumowań lub pandas do analizy struktur danych:python
import pandas as pd

# Przykład analizy
data = pd.read_csv("downloaded_data.csv")
summary = data.describe()
print(summary)
Krok 4: InterfejsDesktop (Python):python
from PyQt5 import QtWidgets
import sys

app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
window = QtWidgets.QWidget()
window.setWindowTitle("Mój Agent AI")
layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
text_input = QtWidgets.QLineEdit()
output_label = QtWidgets.QLabel("Odpowiedź pojawi się tutaj")
layout.addWidget(text_input)
layout.addWidget(output_label)
window.setLayout(layout)
window.show()
sys.exit(app.exec_())
Android:Użyj Jetpack Compose do GUI.
Zintegruj model przez ONNX lub TensorFlow Lite.
Przykład: Stwórz prostą aplikację z polem tekstowym i przyciskiem do wysyłania zapytań.
Krok 5: Hybrydowy tryb pracySprawdzaj dostęp do internetu:python
import requests

def is_online():
    try:
        requests.get("https://www.google.com", timeout=5)
        return True
    except:
        return False
Jeśli online: Pobierz dane, zaktualizuj bazę.
Jeśli offline: Użyj lokalnego modelu i bazy.
5. Wdrożenie na Androidzie lub jako programAndroid:Skompiluj model do formatu TensorFlow Lite lub ONNX.
Użyj Android Studio do stworzenia aplikacji.
Zintegruj model i lokalną bazę danych (np. Room dla SQLite).
Samodzielny program:Użyj Pythona z PyInstaller do stworzenia pliku wykonywalnego (.exe dla Windows, .app dla macOS).
Przykład:bash
pip install pyinstaller
pyinstaller --onefile main.py
Wymagania sprzętowe:Minimum 8 GB RAM dla modeli lekkich (np. Llama 3 7B z kwantyzacją).
Android: Urządzenie z 4-6 GB RAM dla modeli zoptymalizowanych.
6. Testowanie i optymalizacjaTesty offline: Sprawdź, czy agent odpowiada poprawnie bez internetu.
Testy online: Upewnij się, że dane są poprawnie pobierane i zapisywane.
Optymalizacja:Zmniejsz rozmiar modelu (kwantyzacja, pruning).
Ogranicz zużycie pamięci bazy wiedzy.
Iteracje: Dodawaj nowe dane do bazy na podstawie zapytań użytkowników.
7. Wyzwania i rozwiązaniaDziałanie offline vs. online: Funkcje wyszukiwania i analizy danych wymagają internetu, więc buforuj dane lokalnie.
Wydajność na Androidzie: Użyj lekkich modeli i optymalizacji (np. 4-bitowa kwantyzacja).
Bezpieczeństwo: Szyfruj lokalną bazę danych (np. SQLCipher).
Etyka: Upewnij się, że dane pobierane z internetu są zgodne z prawem (np. licencje Creative Commons).
8. Przykład: Prosty agent offlinepython
from transformers import pipeline
import sqlite3

# Model offline
chatbot = pipeline("text-generation", model="./optimized_model")

# Lokalna baza SQLite
conn = sqlite3.connect("knowledge_base.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS knowledge (question TEXT, answer TEXT)")
cursor.execute("INSERT INTO knowledge VALUES (?, ?)", ("Co to AI?", "Sztuczna inteligencja to..."))
conn.commit()

# Funkcja odpowiadania
def answer_question(question):
    # Sprawdź w bazie
    cursor.execute("SELECT answer FROM knowledge WHERE question=?", (question,))
    result = cursor.fetchone()
    if result:
        return result[0]
    # Użyj modelu
    response = chatbot(question, max_length=50)[0]["generated_text"]
    return response

# Test
print(answer_question("Co to AI?"))

anna i ryszard

środa, 24 września 2025

Brak komentarzy:

Prześlij komentarz