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2024 में अपना खुद का LLM खिलौना बनाने की सबसे सरल मार्गदर्शिका

25 मार्च 2024 · 15 मिनट में पढ़ें

CEO of Pu'ersa Technology Co., Ltd.

2024 यहाँ है, और DIY LLM खिलौने? अब पूरी तरह से एक बात है. किसी तकनीकी जादूगरी की जरूरत नहीं है, बस आपकी जिज्ञासा है। मैंने जोखिम उठाया, थोड़ी-सी कोडिंग को ढेर सारी मौज-मस्ती के साथ मिलाया, और बेम - अपना खुद का बोलने वाला खिलौना बनाया। यदि आप आसानी से एआई मित्र तैयार करने के लिए तैयार हैं, तो आप सही जगह पर हैं। आइए मिलकर तकनीक का रहस्य खोलें और अपने एआई मित्र को जीवंत बनाएं। ऐसी दुनिया में जहां प्रौद्योगिकी तेजी से दैनिक जीवन के साथ जुड़ रही है, अपना खुद का LLM खिलौना बनाना न केवल एआई को उजागर करता है बल्कि इंटरैक्टिव प्रौद्योगिकी के चमत्कारों के लिए एक व्यक्तिगत प्रवेश द्वार भी प्रदान करता है।

आइए पहले अंतिम प्रभाव पर एक नज़र डालें।

ईमानदारी से कहूँ तो, यह बहुत बढ़िया है। शुरू करने के लिए तैयार? आइए गोता लगाएँ!

यह कैसे काम करता है?

तीन प्रमुख चरण हैं:

रिकॉर्डिंग: यूडीपी के माध्यम से खिलौने द्वारा भेजे गए वास्तविक समय रिकॉर्डिंग डेटा प्राप्त करें, और ध्वनि को टेक्स्ट में परिवर्तित करने के लिए एसटीटी (साउंड-टू-टेक्स्ट) एपीआई को कॉल करें।
सोच: पिछला पाठ प्राप्त करने के बाद, LLM द्वारा उत्पन्न वाक्यों को स्ट्रीमिंग तरीके से प्राप्त करने के लिए LLM (बड़े-भाषा-मॉडल) एपीआई को तुरंत कॉल किया जाएगा। फिर, वाक्यों को मानव भाषण में बदलने के लिए टीटीएस (टेक्स्ट-टू-साउंड) एपीआई को बुलाया जाता है।
ऑडियो चलाएं: खिलौने फोलोटॉय सर्वर द्वारा उत्पन्न टीटीएस (टेक्स्ट-टू-साउंड) ऑडियो फ़ाइल स्ट्रीम प्राप्त करेंगे और उन्हें ऑर्डर के अनुसार चलाएंगे।

विकास से पहले तैयारी

इससे पहले कि आप अपना LLM खिलौना बनाना शुरू करें, आवश्यक हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और तकनीकी ज्ञान को समझना महत्वपूर्ण है। यह अनुभाग आपको सुचारू शुरुआत सुनिश्चित करने के लिए सभी आवश्यक चीजें तैयार करने में मार्गदर्शन करेगा।

हार्डवेयर

Folotoy Core: चैटजीपीटी एआई वॉयस कन्वर्सेशन कोर बोर्ड आपके प्रोजेक्ट के मस्तिष्क के रूप में कार्य करता है, जो एआई के साथ वॉयस इंटरैक्शन को सक्षम बनाता है।

खिलौने के घटक: माइक्रोफ़ोन, स्पीकर, बटन, स्विच और बिजली की आपूर्ति जैसी आवश्यक चीज़ें आवश्यक हैं। मैं उपयोग के लिए तैयार सेटअप के लिए एलिलो हनी बनी जी6 के साथ जा रहा हूं।

ऑक्टोपस देव सूट (अन्य विकल्प): एआई क्षमताओं के साथ मौजूदा खिलौनों को फिर से तैयार करने की चाह रखने वालों के लिए आदर्श।

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सर्वर

मैकबुक प्रो जैसी अपनी खुद की मशीन का उपयोग करते हुए, यह सुनिश्चित करना कि आपके खिलौने में ध्वनि इंटरैक्शन को संसाधित करने और प्रतिक्रिया देने के लिए एक विश्वसनीय बैकएंड है। वैकल्पिक रूप से, Google क्लाउड इंजन (GCE) जैसी क्लाउड सेवाएँ आपके प्रोजेक्ट को व्यापक अनुप्रयोगों के लिए माप सकती हैं।

ज्ञान

डॉकर (आवश्यक): कंटेनरों में सॉफ़्टवेयर तैनात करने, आपके प्रोजेक्ट को पोर्टेबल और स्केलेबल बनाने के लिए डॉकर को समझना महत्वपूर्ण है। मैं इसका उपयोग फोलो सर्वर शुरू करने के लिए करता हूं।
Git (आवश्यक): आपके प्रोजेक्ट के कोडबेस को प्रबंधित करने के लिए संस्करण नियंत्रण आवश्यक है। मैं इसका उपयोग फोलो सर्वर कोडबेस को प्रबंधित करने के लिए करता हूं।
एमक्यूटीटी (वैकल्पिक): यदि आप उन्नत अनुकूलन का लक्ष्य रख रहे हैं, तो एमक्यूटीटी (एक हल्का मैसेजिंग प्रोटोकॉल) से परिचित होना खिलौने और सर्वर के बीच संचार के लिए फायदेमंद होगा।
EMQX (वैकल्पिक): IoT, IIoT और कनेक्टेड वाहनों के लिए ओपन-सोर्स MQTT ब्रोकर। आपके खिलौनों के प्रबंधन के लिए उपयोग किया जाता है।
ollama (वैकल्पिक): यदि आप स्थानीय स्तर पर बड़े भाषा मॉडल चलाना चाहते हैं, तो यह एक अच्छा विकल्प है।

सेवाएँ एवं पंजीकरण

अपने खिलौने को जीवंत बनाने के लिए, आपको विशिष्ट AI सेवाओं तक पहुंच की आवश्यकता होगी। इस परियोजना के लिए, मैंने OpenAI की पेशकशों का उपयोग करना चुना है:

टीटीएस (टेक्स्ट-टू-स्पीच): ओपनएआई की व्हिस्पर सेवा एआई से टेक्स्ट प्रतिक्रियाओं को भाषण में परिवर्तित करती है, जिससे बातचीत स्वाभाविक हो जाती है।
LLM (बड़े भाषा मॉडल): मानव-जैसी पाठ प्रतिक्रियाओं को समझने और उत्पन्न करने के लिए ओपनएआई के मॉडल का उपयोग करना।
एसटीटी (स्पीच-टू-टेक्स्ट): ओपनएआई की टीटीएस सेवा बोले गए शब्दों को टेक्स्ट में बदल देती है, जिससे एआई को वॉयस कमांड या प्रश्नों को समझने की अनुमति मिलती है।

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आपको ओपनएआई प्लेटफॉर्म और एक कुंजी बनाएं पर पंजीकरण करना होगा। जैसे sk-...i7TL.

अपने खिलौने को इकट्ठा करो

अब सभी टुकड़ों को एक साथ रखने और अपना खुद का LLM खिलौना बनाने का समय आ गया है।

सामान्य चरण इस प्रकार हैं, पहले वीडियो ट्यूटोरियल देखने की अनुशंसा की जाती है।

जांचें कि एलिलो जी6 की रिकॉर्डिंग और प्लेबैक सामान्य है या नहीं।
एलिलो जी6 के पीछे लगे 6 स्क्रू को खोलने के लिए एक स्क्रूड्राइवर का उपयोग करें।
एलिलो जी6 के आवरण को सावधानी से खोलें, मदरबोर्ड पर सभी प्लग को अनप्लग करें, पहले पावर प्लग को अनप्लग करें, प्लग पर गोंद है, आप इसे धीरे से काटने के लिए एक कला चाकू का उपयोग कर सकते हैं, सुनिश्चित करें कि आपका हाथ न कटे।
मदरबोर्ड पर लगे 4 स्क्रू को खोलकर हटा दें।
मूल मदरबोर्ड को फोलोटॉय के मदरबोर्ड से बदलें और इसे ठीक करने के लिए 3 स्क्रू कसें।
माइक्रोफ़ोन, लाइट, स्पीकर और पावर सॉकेट प्लग इन करें, अंत में पावर सॉकेट प्लग इन करें।
सभी सॉकेट प्लग इन करने के बाद, केसिंग को बंद न करें या स्क्रू न लगाएं। यह देखने के लिए कि क्या नई स्थापित लाइट चालू हो सकती है और नीले रंग में धीरे-धीरे चमक सकती है, पहले खरगोश की पूंछ पर चालू/बंद स्विच चालू करें।
यदि कोई समस्या नहीं है, तो प्रतिस्थापन प्रक्रिया को पूरा करने के लिए आवरण स्थापित करें और स्क्रू कस लें।

सर्वर सेट करें

एक मजबूत बैकएंड समर्थन आपके LLM खिलौनों को ध्वनि आदेशों को समझने और उनका जवाब देने में सक्षम बनाने की कुंजी है। यह अनुभाग आपको सिखाएगा कि सर्वर कोड बेस को कैसे क्लोन किया जाए, सर्वर को कॉन्फ़िगर किया जाए और डॉकर कंटेनरों को शुरू किया जाए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आपके खिलौनों को स्थिर बैकएंड समर्थन मिले।

सबसे पहले GitHub से फ़ोलो सर्वर कोडबेस को क्लोन करें।

git clone [email protected]:FoloToy/folotoy-server-self-hosting.git

फिर फ़ाइल docker-compose.yml में बेस सर्वर कॉन्फ़िगरेशन को अपने अनुसार बदलें।

नाम	विवरण	उदाहरण
OPENAI_OPENAI_KEY	आपकी OpenAI API कुंजी.	sk-...i7TL
OPENAI_TTS_KEY	आपकी OpenAI API कुंजी.	sk-...i7TL
OPENAI_WHISPER_KEY	आपकी OpenAI API कुंजी.	sk-...i7TL
AUDIO_DOWNLOAD_URL	ऑडियो फ़ाइल का URL.	http://192.168.xx:8082
SPEECH_UDP_SERVER_HOST	आपके सर्वर का आईपी पता.	192.168.xx

फिर config/roles.json फ़ाइल में अपनी भूमिकाओं को कॉन्फ़िगर करें, यहां एक न्यूनतम उदाहरण है, पूर्ण कॉन्फ़िगरेशन के लिए, कृपया फ़ोलटॉय दस्तावेज़ देखें .

{
  "1": {
    "start_text": "हैलो, मैं तुम्हारे लिए क्या कर सकता हूँ?",
    "prompt": "You are a helpful assistant."
  }
}

फिर Docker कंटेनर शुरू करें।

docker compose up -d

मैं फ़ोलो सर्वर को अपनी मशीन में चलाता हूं, यदि आप इसे क्लाउड में चलाना चाहते हैं, तो लगभग वही। ध्यान देने योग्य बात यह है कि आपको पोर्ट 1883, 8082, 8085, 18083 और 8083 को सार्वजनिक नेटवर्क पर उजागर करना होगा।

अधिक जानकारी के लिए, कृपया फोलोटॉय दस्तावेज़ देखें।

अपने खिलौने से चैट करें

एक बार सब कुछ तैयार हो जाने के बाद, यह आपके LLM खिलौने के साथ बातचीत करने का समय है। खिलौने को चालू करने के लिए उसके पीछे लगे स्विच को चालू करें। कानों में नीली चमकती रोशनी इंगित करती है कि खिलौना पेयरिंग मोड में प्रवेश कर चुका है।

अपना फ़ोन या कंप्यूटर चालू करें, और "FoloToy-xxxx" वायरलेस नेटवर्क चुनें। एक क्षण के बाद, आपका फ़ोन या कंप्यूटर स्वचालित रूप से एक कॉन्फ़िगरेशन पृष्ठ खोलेगा जहाँ आप सेट कर सकते हैं कि किस वाईफाई नेटवर्क (एसएसआईडी और पासवर्ड) से कनेक्ट होना है, साथ ही सर्वर पता (जैसे 192.168.xx) और पोर्ट नंबर (डिफ़ॉल्ट 1883 रखें) ).

नेटवर्क कॉन्फ़िगर होने और सर्वर से कनेक्ट होने के बाद, बातचीत शुरू करने के लिए बीच में बड़ा गोल बटन दबाएं। आपके बोलने बंद करने के बाद, फोलोटॉय रिकॉर्डिंग के अंत का संकेत देने के लिए एक बीप उत्सर्जित करेगा। चारों ओर 7 गोल छोटे बटन भूमिका स्विचिंग बटन हैं। क्लिक करने के बाद, भूमिका स्विच प्रभावी हो जाता है।

डिबगिंग

चाहे वह सर्वर हो या खिलौना, आपको कुछ तकनीकी समस्याओं का सामना करना पड़ सकता है। यह अनुभाग आपको संभावित समस्याओं के निदान और समाधान में मदद करने के लिए कुछ बुनियादी डिबगिंग युक्तियाँ और उपकरण प्रदान करेगा और यह सुनिश्चित करेगा कि आपके LLM खिलौने सुचारू रूप से चल सकें।

सर्वर डिबगिंग

सर्वर लॉग की जाँच करने के लिए, निम्न आदेश चलाएँ।

docker compose logs -f

लॉग स्तर को नियंत्रित करने के लिए LOG_LEVEL को docker-compose.yml फ़ाइल में सेट किया जा सकता है।

खिलौना डिबगिंग

फोलो टॉय यूएसबी सीरियल पोर्ट पर टॉय बेस को डीबग करने का एक आसान तरीका प्रदान करता है। आप खिलौने को डीबग करने के लिए फ़ोलो टॉय वेब टूल का उपयोग कर सकते हैं।

यूएसबी केबल का उपयोग करके खिलौने को अपने कंप्यूटर से कनेक्ट करें।
फ़ोलो टॉय वेब टूल खोलें, और फिर खिलौने से कनेक्ट करने के लिए "कंसोल" बटन पर क्लिक करें।
एक बार कनेक्ट होने के बाद, आपको कंसोल में अपने डिवाइस से रीयल-टाइम लॉग देखने में सक्षम होना चाहिए।

इसके अलावा खिलौने पर एक एलईडी भी है, यह [खिलौने की स्थिति बताने के लिए अलग-अलग रंगों में] जलेगा (https://docs.folotoy.com/docs/faq#what-do-lights-colors-mean) .

एमक्यूटीटी डिबगिंग

MQTT संदेशों की जाँच करने के लिए EMQX डैशबोर्ड खोलें। डिफ़ॉल्ट उपयोगकर्ता नाम admin है और पासवर्ड public है। वैसे भी, लॉग इन करने के बाद पासवर्ड को सुरक्षित पासवर्ड में बदल लें।

उन्नत अनुकूलन

उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए जो अपने LLM खिलौनों को और अधिक खोजना और अनुकूलित करना चाहते हैं, यह अनुभाग स्थानीय रूप से बड़े भाषा मॉडल को चलाने, क्लाउडफ्लेयर एआई गेटवे जैसे टूल का उपयोग करने और पात्रों की आवाज को अनुकूलित करने का तरीका बताएगा। यह आपके लिए DIY LLM खिलौनों की एक व्यापक दुनिया खोल देगा।

स्थानीय स्तर पर LLM चलाएं

स्थानीय स्तर पर बड़े भाषा मॉडल चलाना एक दिलचस्प बात है। आप लामा 2, जेम्मा और दुनिया भर के सभी प्रकार के ओपन-सोर्स बड़े मॉडल चला सकते हैं, यहां तक कि स्वयं द्वारा प्रशिक्षित मॉडल भी चला सकते हैं। ओलामा का उपयोग करके आप इसे आसानी से कर सकते हैं। पहले ollama इंस्टॉल करें, और फिर Llama 2 मॉडल को चलाने के लिए निम्न कमांड चलाएँ।

ollama run llama2

फिर, स्थानीय LLM मॉडल का उपयोग करने के लिए भूमिका कॉन्फ़िगरेशन बदलें।

{
  "1": {
    "start_text": "हैलो, मैं तुम्हारे लिए क्या कर सकता हूँ?",
    "prompt": "You are a helpful assistant.",
    "llm_type": "ollama",
    "llm_config": {
      "api_base": "http://host.docker.internal:11434",
      "model": "llama2"
    }
  }
}

एपीआई_बेस आपके ओलामा सर्वर पते का पता होना चाहिए, और परिवर्तनों को प्रभावी बनाने के लिए फ़ोलो सर्वर को पुनरारंभ करना न भूलें।

docker compose restart folotoy

बस इतना ही, अपनी पसंद के अनुसार मॉडल को जेम्मा या अन्य मॉडल में बदलें और इसका आनंद लें।

क्लाउडफ्लेयर एआई गेटवे का उपयोग करें

क्लाउडफ़ेयर का AI गेटवे आपको अपने AI ऐप्स पर दृश्यता और नियंत्रण प्राप्त करने की अनुमति देता है। अपने ऐप्स को एआई गेटवे से कनेक्ट करके, आप इस बारे में जानकारी प्राप्त कर सकते हैं कि लोग आपके एप्लिकेशन को एनालिटिक्स और लॉगिंग के साथ कैसे उपयोग कर रहे हैं और फिर यह नियंत्रित कर सकते हैं कि आपका एप्लिकेशन कैशिंग, रेट लिमिटिंग के साथ-साथ रिक्वेस्ट रिट्रीज़, मॉडल फॉलबैक और अन्य सुविधाओं के साथ कैसे स्केल करता है। .

सबसे पहले, आपको एक नया AI गेटवे बनाना होगा।

फिर OPENAI_OPENAI_API_BASE को अपने AI गेटवे के पते में बदलने के लिए docker-compose.yml फ़ाइल को इस तरह संपादित करें:

services:
  folotoy:
    environment: OPENAI_OPENAI_API_BASE=https://gateway.ai.cloudflare.com/v1/${ACCOUNT_TAG}/${GATEWAY}/openai

फिर आपके पास अनुरोधों, टोकन, कैशिंग, त्रुटियों और लागत पर मेट्रिक्स देखने के लिए एक डैशबोर्ड है।

और व्यक्तिगत अनुरोधों को देखने के लिए एक लॉगिंग पेज, जैसे संकेत, प्रतिक्रिया, प्रदाता, टाइमस्टैम्प, और क्या अनुरोध सफल था, कैश किया गया था, या क्या कोई त्रुटि थी।

यह शानदार है, है ना?

रोल वॉयस कॉस्टोमाइजेशन

आप भूमिका कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में voice_name फ़ील्ड को बदलकर भूमिका की आवाज़ को अनुकूलित कर सकते हैं।

{
  "1": {
    "tts_type": "openai-tts",
    "tts_config": {
      "voice_name": "alloy"
    }
  }
}

ओपनएआई टीटीएस वॉयस लिस्ट में अपनी पसंदीदा आवाज ढूंढें।

एज टीटीएस के पास चुनने के लिए कई आवाजें हैं, इसका आनंद इस तरह लें:

{
  "1": {
    "tts_type": "edge-tts",
    "tts_config": {
      "voice_name": "en-NG-EzinneNeural"
    }
  }
}

ज्ञान आधार समर्थन

अनुकूलन के उच्च स्तर के लिए, जैसे ज्ञान आधार समर्थन। Dify का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है, जो सेवा और LLMOps के रूप में बैकएंड की अवधारणाओं को जोड़ती है, एक अंतर्निहित RAG इंजन सहित जेनरेटिव AI देशी अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए आवश्यक कोर प्रौद्योगिकी स्टैक को कवर करती है। Dify के साथ, आप किसी भी मॉडल के आधार पर असिस्टेंट एपीआई और जीपीटी जैसी क्षमताओं को स्व-तैनाती कर सकते हैं।

आइए अंतर्निहित आरएजी इंजन पर ध्यान केंद्रित करें, जो एक पुनर्प्राप्ति-आधारित जेनरेटर मॉडल है जिसका उपयोग प्रश्न और उत्तर, संवाद और दस्तावेज़ सारांश जैसे कार्यों के लिए किया जा सकता है। Dify में पूर्ण-पाठ अनुक्रमण या वेक्टर डेटाबेस एम्बेडिंग पर आधारित विभिन्न RAG क्षमताएं शामिल हैं, जो पीडीएफ और TXT जैसे विभिन्न पाठ प्रारूपों को सीधे अपलोड करने की अनुमति देती हैं। अपना ज्ञान आधार अपलोड करें, ताकि आपको खिलौने को बकवास बनाने के बारे में चिंता न करनी पड़े क्योंकि आप पृष्ठभूमि ज्ञान नहीं जानते हैं।

Dify को स्वयं तैनात किया जा सकता है या सीधे क्लाउड संस्करण का उपयोग किया जा सकता है। फ़ोलो पर कॉन्फ़िगरेशन भी बहुत सरल है:

{
  "1": {
    "llm_type": "dify",
    "llm_config": {
      "api_base": "http://192.168.52.164/v1",
      "key": "app-AAAAAAAAAAAAAAAAAAa"
    }
  }
}

कस्टम खिलौने का आकार

कार्य सिद्धांत के संदर्भ में, किसी भी खिलौने को संशोधित किया जा सकता है। फ़ोलो टॉय ऑक्टोपस एआई डेवलपमेंट किट भी प्रदान करता है, जो किसी भी साधारण खिलौने को बुद्धिमान बात करने वाले खिलौने में बदल सकता है। चिप छोटी और हल्की है और आसानी से किसी भी प्रकार के खिलौने में फिट हो सकती है, चाहे वह आलीशान, प्लास्टिक या लकड़ी हो।

मैंने एक शानक्सी-भाषी कैक्टस बनाया। अपनी कल्पना का प्रयोग करें, आप इसे अपने पसंदीदा खिलौनों में डाल सकते हैं, और इसे करना विशेष रूप से जटिल नहीं है:

खिलौना खोलो
इसमें ऑक्टोपस एआई डेवलपमेंट किट डालें
खिलौना बंद करें

सर्वर अभी भी उसी का उपयोग करता है। आप एसएन के माध्यम से अलग-अलग खिलौनों को अलग-अलग भूमिकाएँ सौंप सकते हैं, जिसका विस्तार यहाँ नहीं किया जाएगा। आप आधिकारिक वेबसाइट पर कॉन्फ़िगरेशन दस्तावेज़ की जांच कर सकते हैं।

सुरक्षा नोट

कृपया ध्यान दें, कुंजी को कभी भी GitHub जैसे सार्वजनिक स्थान पर न रखें, अन्यथा इसका दुरुपयोग किया जाएगा। यदि आपकी कुंजी लीक हो गई है, तो इसे तुरंत OpenAI प्लेटफ़ॉर्म पर हटाएं और एक नई कुंजी बनाएं।

आप docker-compose.yml में पर्यावरण चर का भी उपयोग कर सकते हैं और कंटेनर शुरू करते समय उन्हें पास कर सकते हैं, ताकि कोड में कुंजी को उजागर करने से बचा जा सके।

services:
  folotoy:
    environment:
      - OPENAI_OPENAI_KEY=${OPENAI_OPENAI_KEY}

OPENAI_OPENAI_KEY=sk-...i7TL docker compose up -d

यदि आप फोलोटॉय सर्वर को इंटरनेट पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराना चाहते हैं, तो ईएमक्यूएक्स सेवा को सुरक्षित करने और केवल पासवर्ड के साथ ईएमक्यूएक्स तक पहुंच की अनुमति देने की दृढ़ता से अनुशंसा की जाती है। EMQX सुरक्षा के बारे में और जानें।

निष्कर्ष

अपना स्वयं का LLM खिलौना बनाना एआई और प्रौद्योगिकी की दुनिया में एक रोमांचक यात्रा है। चाहे आप DIY के शौकीन हों या शुरुआती, यह मार्गदर्शिका वास्तव में इंटरैक्टिव और वैयक्तिकृत कुछ बनाने के लिए रोडमैप प्रदान करती है। यदि आपको फ़ोलोटॉय कोर प्राप्त करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है या रास्ते में कोई समस्या आती है, तो हमारे टेलीग्राम समूह में शामिल होने से सामुदायिक सहायता और विशेषज्ञ सलाह मिलती है।

तैयार समाधान पसंद करने वालों के लिए, तैयार उत्पाद खरीद के लिए यहां उपलब्ध है। यह विकल्प असेंबली की आवश्यकता के बिना समान इंटरैक्टिव अनुभव प्रदान करता है। फ़ोलो खिलौने कई अन्य उत्पाद भी पेश करते हैं जो यहां पाए जा सकते हैं। यह उनके स्टोर का पता है: https://folotoy.taobao.com/

फ़ोलो टॉय उत्पाद अभी खरीदें और ग्राहक सेवा से संपर्क करने पर मेरा प्रोमो कोड, F-001–9 प्रदान करके छूट का आनंद लें। आप फोफो जी6 पर 20 आरएमबी, ऑक्टोपस देव सूट पर 15 आरएमबी और कैक्टस पर 10 आरएमबी बचा सकते हैं। अधिकांश अन्य आइटम भी 10 आरएमबी छूट के लिए योग्य हैं, लेकिन पूछताछ के लिए कृपया ग्राहक सेवा से संपर्क करें।

शिक्षा, मनोरंजन और उससे आगे के लिए LLM खिलौनों की विशाल संभावनाओं का दोहन करते हुए, अपने एआई साथी को जीवंत बनाने के लिए इस रचनात्मक उद्यम को शुरू करें।

संदर्भ लिंक:

यह कैसे काम करता है?​

विकास से पहले तैयारी​

हार्डवेयर​

सर्वर​

ज्ञान​

सेवाएँ एवं पंजीकरण​

अपने खिलौने को इकट्ठा करो​

सर्वर सेट करें​

अपने खिलौने से चैट करें​

डिबगिंग​

सर्वर डिबगिंग​

खिलौना डिबगिंग​

एमक्यूटीटी डिबगिंग​

उन्नत अनुकूलन​

स्थानीय स्तर पर LLM चलाएं​

क्लाउडफ्लेयर एआई गेटवे का उपयोग करें​

रोल वॉयस कॉस्टोमाइजेशन​

ज्ञान आधार समर्थन​

कस्टम खिलौने का आकार​

सुरक्षा नोट​

निष्कर्ष​