airunner

2025-12-11 0 1,059

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支持AI跑步者

通过选择以下捐款选项之一来展示您对该项目的支持。

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包装版本发布时通知通知


关键功能
实时对话
– 三个语音引擎:Espeak,SpeechT5,OpenVoice
– 自动语言检测(OpenVoice)
– 与LLM的实时语音聊天
?可自定义的AI代理商
– 自定义代理人的名称,情绪,个性
– 检索型发电(RAG)
– 创建AI个性和心情
增强的知识检索
– 文档/网站的抹布
– 使用本地数据丰富聊天
?️图像生成和操纵
– 文本到图像(稳定扩散1.5,SDXL,Turbo)
– 绘图工具和控制网
-Lora&Embeddings
– 覆盖,支出,过滤器
?多语言功能
– 部分多语言TTS/STT/接口
– 英语和日本GUI
隐私优先网络浏览器
– 内置的安全浏览器,带有截面配置文件
-HTTPS仅执行和严格证书验证
– 网络内容分析的抹布集成
– 文字提取和摘要工具
– 零持续跟踪或数据存储
隐私和安全
– 在本地运行,没有外部API(默认)
– 可自定义的LLM护栏和图像安全
– 禁用拥抱面遥测
– 限制网络访问
⚡绩效与实用程序
– 快速一代(RTX 2080S上的〜2s)
– 基于Docker的设置和GPU加速
– 主题(轻/黑/系统)
-NSFW切换
– 扩展API
– Python Library和API支持

?语言支持

语言 TTS LLM stt GUI
英语 ✅ ✅ ✅ ✅
日本人 ✅ ✅ ✅
西班牙语 ✅ ✅
法语 ✅ ✅
中国人 ✅ ✅
韩国人 ✅ ✅

?请求语言支持

?安装快速启动

系统要求

规格 最低限度 受到推崇的
操作系统 Ubuntu 22.04,Windows 10 Ubuntu 22.04(Wayland)
中央处理器 Ryzen 2700K或Intel Core i7-8700k Ryzen 5800X或Intel Core i7-11700K
记忆 16 GB RAM 32 GB RAM
GPU NVIDIA RTX 3060或更高 NVIDIA RTX 4090或更高
网络 宽带(用于下载模型) 宽带(用于下载模型)
贮存 22 GB(带模型),6 GB(无模型) 100 GB或更高

?安装步骤

  1. 安装系统要求

    sudo apt update && sudo apt upgrade -y
    sudo apt install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev liblzma-dev python3-openssl git nvidia-cuda-toolkit pipewire libportaudio2 libxcb-cursor0 gnupg gpg-agent pinentry-curses espeak xclip cmake qt6-qpa-plugins qt6-wayland qt6-gtk-platformtheme mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8 libxslt-dev mkcert
    sudo apt install espeak
    sudo apt install espeak-ng-espeak
  2. 创建airunner目录airunner
    sudo chown $USER:$USER ~/.local/share/ airunner \”>

    sudo mkdir ~ /.local/share/ airunner
    sudo chown $USER : $USER ~ /.local/share/ airunner
  3. 建议安装AI Runner -Python 3.13+必需的Pyenv和Venv(请参阅Wiki,有关更多信息)
    pip install \" typing-extensions==4.13.2 \"
    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.py*t*or*ch.org/whl/cu128
    pip install airunner [all_dev]
  4. 跑步AI跑步者

     airunner

有关更多选项,包括Docker,请参阅安装Wiki。


基本用法

  • Run AI Runner : airunner
  • 运行下载器: airunner -setup
  • 构建模板: airunner -build -UI

?型号

这些是为AI跑步者供电的可选模型的尺寸。

方式 尺寸
文本到语音
OpenVoice(声音) 4.0 GB
语音T5(声音) 654.4 MB
语音到文本
小声说 155.4 MB
文字生成
部门8B(默认) 4.0 GB
小声说 155.4 MB
奥拉马(各种型号) 1.5 GB -20 GB
OpenRouter(各种型号) 1.5 GB -20 GB
拥抱面(各种型号) 1.5 GB -20 GB
部门指示8B(4bit) 5.8 GB
图像生成
控制网(SD 1.5) 10.6 GB
控制网(SDXL) 320.2 MB
安全检查器 +功能提取器 3.2 GB
SD 1.5 1.6 MB
SDXL 1.0 6.45 MB

堆

AI跑步者使用以下堆栈

  • SQLITE :用于本地数据存储
  • ALEMBIC :用于数据库迁移
  • sqlalchemy :对于ORM
  • Pydantic :用于数据验证
  • http.server :静态文件的基本本地服务器
  • Pyside6 :对于GUI
  • TTS,STT,LLM和图像生成的其他各种库

LLM供应商

  • 默认本地型号:部门8B指令4位
  • Ollama ::各种本地模型可供选择(需要Ollama CLI)
  • OpenRouter :删除服务器端LLM(需要API键)
  • 拥抱面:即将推出

?艺术模型

默认情况下,AI Runner安装了必需的TTS/STT和最小LLM组件,但是AI ART模型必须由用户提供。

在您的本地AI跑步者数据目录下组织它们:

airunner
├── art
│ └── models
│ ├── SD 1.5
│ │ ├── controlnet
│ │ ├── embeddings
│ │ ├── inpaint
│ │ ├── lora
│ │ └── txt2img
│ ├── Flux (not supported yet)
│ ├── SDXL 1.0
│ │ ├── controlnet
│ │ ├── embeddings
│ │ ├── inpaint
│ │ ├── lora
│ │ └── txt2img
│ └── SDXL Turbo
│ ├── controlnet
│ ├── embeddings
│ ├── inpaint
│ ├── lora
│ └── txt2img\”>

~/.local/share/ airunner
├── art
│   └── models
│       ├── SD 1.5
│       │   ├── controlnet
│       │   ├── embeddings
│       │   ├── inpaint
│       │   ├── lora
│       │   └── txt2img
│       ├── Flux (not supported yet)
│       ├── SDXL 1.0
│       │   ├── controlnet
│       │   ├── embeddings
│       │   ├── inpaint
│       │   ├── lora
│       │   └── txt2img
│       └── SDXL Turbo
│           ├── controlnet
│           ├── embeddings
│           ├── inpaint
│           ├── lora
│           └── txt2img

可选的第三方服务

  • OpenStreetMap:地图API
  • OpenMeteo:天气API
  • OpenStreetMaps(传单):地图

聊天机器人的情绪和对话摘要系统

  • 默认情况下,聊天机器人的心情和对话摘要系统始终启用。每个机器人消息都会显示机器人的心情和表情符号。
  • 当LLM更新机器人的心情或总结对话时,聊天提示窗口小部件中显示了加载旋转器和状态消息。一条新消息到达后,指示器就会消失。
  • 该系统是自动的,不需要用户配置。
  • 有关更多详细信息,请参阅LLM聊天提示窗口小部件。
  • 现在,情绪和摘要引擎已完全集成到代理运行时。当代理更新情绪或总结对话时,它会通过可自定义的加载消息向UI发出信号。聊天提示窗口小部件将此消息显示为加载指示器。
  • 有关集成详细信息,请参见src/ airunner /handlers/llm/agent/agents/base.py和src/ airunner /api/chatbot_services.py for api函数。

?聚合搜索工具

AI Runner包括一个汇总搜索工具,用于从统一接口查询多个在线服务。该工具可作为NodeGraphQt节点,LLM代理工具和Python API提供。

支持的搜索服务:

  • DuckDuckgo(无需API密钥)
  • Wikipedia(无需API密钥)
  • ARXIV(无需API密钥)
  • Google自定义搜索(需要Google_api_key和Google_cse_id)
  • Bing Web搜索(需要Bing_subscription_key)
  • newsapi(需要newsapi_key)
  • stackexchange(可选的stackexchange_key,用于更高配额)
  • GitHub存储库(可选的GitHub_Token,用于更高速率限制)
  • OpenLibrary(无需API密钥)

API密钥设置:

  • 在运行AI Runner之前,将所需的API键设置为环境变量。只需查询带有有效密钥的服务。
  • 例子:
     export GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key
    export GOOGLE_CSE_ID=your_google_cse_id
    export BING_SUBSCRIPTION_KEY=your_bing_key
    export NEWSAPI_KEY=your_newsapi_key
    export STACKEXCHANGE_KEY=your_stackexchange_key
    export GITHUB_TOKEN=your_github_token

用法:

  • 使用NodeGraphQT中的汇总搜索节点进行视觉工作流程。
  • 调用LLM代理或Python代码的工具: airunner.components.tools import AggregatedSearchTool
    results = await AggregatedSearchTool.aggregated_search(\”python\”, category=\”web\”)\”>

     from airunner . components . tools import AggregatedSearchTool
    results = await AggregatedSearchTool . aggregated_search ( \"python\" , category = \"web\" )
  • 有关更多详细信息,请参见src/ airunner /tools/readme.md。

笔记:

  • DuckDuckgo,Wikipedia,Arxiv和OpenLibrary不需要API键,并且可以在开箱即用。
  • 为了获得最佳结果和全面的服务覆盖范围,请配置所有相关的API键。

为本地HTTP服务器启用HTTP

AI Runner的本地服务器为所有本地资源执行仅HTTPS的操作。 HTTP永远不会用于本地静态资产或API端点。在启动时,服务器记录有关HTTPS模式和使用证书/密钥的明确详细信息。设置了安全标头,仅允许GET/HEAD方法进一步硬化。

如何启用SSL/TLS(HTTPS)

  1. 自动证书生成(建议):

    • 默认情况下,AI Runner将在不存在的情况下自动生成〜/.local/share/ airunner /certs的自签名证书。大多数用户不需要手动步骤。
    • 如果您想提供自己的证书,请在AI跑步者基本路径下将CERT.PEM和键。
  2. 手动证书生成(可选):

    • 您可以用以下方式手动生成自签名的证书
       airunner -generate-cert
    • 这将在您当前目录中创建cert.pem和key.pem。如果您想使用它们,将它们移至AI Runner Certs目录。
  3. 配置AI Runner以使用SSL:

    • 该应用将自动使用CERTS目录中的证书。如果要覆盖,请设置环境变量: airunner_SSL_CERT=~/path/to/cert.pem
      export airunner _SSL_KEY=~/path/to/key.pem
      airunner \”>

       export airunner _SSL_CERT= ~ /path/to/cert.pem
      export airunner _SSL_KEY= ~ /path/to/key.pem
      airunner
    • 如果提供两个文件,服务器将使用HTTP。
  4. 通过https:// localhost访问应用程序:<port>

    • 默认端口为5005(可在src / airunner / settings.py中配置)。
    • 您的浏览器可能会警告自我签名的证书;您可以安全地绕过这一点,以进行本地开发。

安全说明

  • 对于生产或远程访问,请使用受信任的CA的证书。
  • 切勿共享您的私钥(key.pem)。
  • 默认情况下,服务器仅绑定到127.0.0.1。
  • 有关其他硬化,请参阅LOCAL_HTTP_SERVER.PY中的“安全指南”和“代码注释”。

?生成自签名证书( airunner -Gener-Cert)

您可以使用单个命令生成本地HTTP的自签名的SSL证书:

 airunner -generate-cert

这将在您当前目录中创建cert.pem和key.pem。如上所述,将这些文件与本地HTTP服务器一起使用。

有关详细信息,请参见SSL/TLS部分。

值得信赖的本地HTTP的其他要求

  • 对于经过浏览器信任的本地HTTPS体验(无警告),请安装MKCERT:
     # On Ubuntu/Debian:
    sudo apt install libnss3-tools
    brew install mkcert   # (on macOS, or use your package manager)
    mkcert -install
  • 如果未安装MKCERT,AI Runner将归还给OpenSSL自签名证书,这将显示浏览器警告。
  • 有关详细信息,请参见SSL/TLS部分。

命令行工具

AI Runner提供了多个用于开发,测试和维护的CLI命令。以下是所有可用命令的摘要:

命令 描述
airunner 启动AI Runner应用程序GUI。
airunner -setup 下载并设置所需的模型和数据。
airunner -Build -UI 从.UI模板再生Python UI文件。编辑任何.UI文件后运行。
airunner -Compile -Cranslations 编译翻译文件以进行国际化。
airunner测试 使用Pytest运行完整的测试套件。
airunner测试覆盖报告 生成测试覆盖报告。
airunner -Docker 为AI跑步者运行与Docker相关的构建和管理命令。
airunner生成移民 生成一个新的ALEMBIC数据库迁移。
airunner -Generate -Cert 为本地HTTPS生成自签名的SSL证书。
airunner -Mypy <文件名> 运行带有项目标记的文件上的MyPy类型检查。

用法示例:

airunner

# Download models and set up data
airunner -setup

# Build UI Python files from .ui templates
airunner -build-ui

# Compile translation files
airunner -compile-translations

# Run all tests
airunner -tests

# Generate a test coverage report
airunner -test-coverage-report

# Run Docker build or management tasks
airunner -docker

# Generate a new Alembic migration
airunner -generate-migration

# Generate a self-signed SSL certificate
airunner -generate-cert

# Run mypy type checking on a file
airunner -mypy src/ airunner /components/document_editor/gui/widgets/document_editor_widget.py\”>

 # Launch the app
airunner

# Download models and set up data
airunner -setup

# Build UI Python files from .ui templates
airunner -build-ui

# Compile translation files
airunner -compile-translations

# Run all tests
airunner -tests

# Generate a test coverage report
airunner -test-coverage-report

# Run Docker build or management tasks
airunner -docker

# Generate a new Alembic migration
airunner -generate-migration

# Generate a self-signed SSL certificate
airunner -generate-cert

# Run mypy type checking on a file
airunner -mypy src/ airunner /components/document_editor/gui/widgets/document_editor_widget.py

有关每个命令的更多详细信息,请参见Wiki或使用-HELP运行命令。


斜线工具(聊天斜线命令)

AI Runner支持一组强大的聊天斜线命令,称为Slash工具,可让您直接从聊天提示符中触发特殊动作,工具或工作流程。这些命令以A /开头,可以在任何聊天对话中使用。

如何使用

  • 在聊天提示符中键入 /查看可用命令(在UI中支持AutoComplete)。
  • 每个SLASH命令映射到特定的工具,代理操作或工作流程。
  • 可用命令的集合是可扩展的,可能包括自定义或扩展提供的工具。

当前的斜杠命令

削减 命令 动作类型 描述
/一个 图像 generate_image 从提示中生成图像
/b 浏览器 浏览器 打开/导航到网页
/c 代码 代码 运行或生成代码(如果支持)
/s 搜索 搜索 搜索网络或知识库
/w 工作流程 工作流程 运行自定义工作流(如果支持)

笔记:

  • 一些斜线工具(例如,用于浏览器的 /b和 /a的图像)返回立即确认消息(例如,“好,我已经导航到…”,“好,生成图像…”)。
  • 其他(例如 /s用于搜索或用于工作流程的s)不要返回直接消息,而是显示加载指示器,直到结果准备就绪。
  • 可用的Slash命令集在src / airunner / settings.py中的slash_commands中定义,将来可能会扩展。

有关支持的Slash命令的完整列表,请在聊天提示符中输入 /帮助,或查看副词-Instructions.md。


贡献

我们欢迎使用新功能,错误修复或文档改进请求。您还可以构建和共享扩展名来扩展AI Runner的功能。有关详细信息,请参见扩展Wiki。

查看贡献文档和开发Wiki页面以获取详细说明。

?测试和测试组织

AI Runner使用Pytest进行所有自动测试。测试覆盖范围是优先事项,尤其是用于公用事业模块。

测试目录结构

  • 无头安全测试:

    • 位于src/ airunner /utils/tests/
    • 可以在任何环境(包括CI,无头服务器和开发人员机器)中运行
    • 运行:
      pytest src/ airunner /utils/tests/
  • 显示率(QT/XVFB)测试:

    • 位于src/ airunner /utils/tests/xvfb_required/
    • 需要真正的QT显示环境(不能无头或使用Pytest-QT运行)
    • 低级QT工作/信号/插槽逻辑的典型特征
    • 运行: airunner/utils/tests/xvfb_required/
      # Or for a single file:
      xvfb-run -a pytest src/ airunner /utils/tests/xvfb_required/test_background_worker.py\”>

      xvfb-run -a pytest src/ airunner /utils/tests/xvfb_required/
      # Or for a single file:
      xvfb-run -a pytest src/ airunner /utils/tests/xvfb_required/test_background_worker.py
    • 有关详细信息,请参见xvfb_required/ the readme。

CI/CD

  • 默认情况下,仅在CI中进行无头安全测试。
  • 显示率的测试旨在用于手动或特殊案例运行(例如,处理QT线程或背景工作代码时)。
  • (可选)您可以通过为XVFB测试添加单独的作业/步骤来自动化CI中的此拆分。

一般测试指南

  • 所有新的实用代码都必须伴随测试。
  • 使用pytest,pytest-qt(用于GUI)和UnitTest.mock进行模拟依赖性。
  • 有关编写和组织测试的更多详细信息,请参见项目编码指南以及SRC/ airunner / Utils/ Tests/ Folder。

开发与测试

  • 遵循Copilot-Instructions.md以获取所有开发,测试和贡献指南。
  • 始终在终端中使用airunner命令来运行应用程序。
  • 始终在终端中运行测试(不是在工作区测试跑者中)。
  • 使用PYTEST和PYTEST-COV进行运行测试和检查覆盖范围。
  • UI更改必须在.UI文件中进行,并与airunner -Build -UI进行重建。

文档

  • 有关建筑,用法和高级主题,请参见Wiki。

模块文档

  • API服务层
  • 主窗口模型负载平衡器
  • FaceHugger Shield Suite
  • NodeGraphQT供应商模块
  • XVFB要求的测试
  • ORM型号
  • 地图

有关其他详细信息,请参阅Wiki。

nominatim地理编码API

如果您想完全离线使用OpenStreet Maps,则可以运行自己的本地nominatim实例。

NOMINATIM_PATH=/some/path

sudo mkdir -p $NOMINATIM_PATH /nominatim_data
sudo mkdir -p $NOMINATIM_PATH /nominatim_flatnode

docker run -it \\
    -e PBF_URL=https://download.ge**ofa*brik.de/north-america/us-latest.osm.pbf \\
    -e REPLICATION_URL=https://download.ge*o*f*abrik.de/north-america/us-updates/ \\
    -p 8080:8080 \\
    -v nominatim-data:/var/lib/postgresql/data \\
    --shm-size=2g \\
    --name nominatim \\
    mediagis/nominatim:5.1
  • 启动现有容器:

    docker start nominatim
  • 使用日志:

    docker start nominatim && docker logs -f nominatim
  • 停止现有容器:

    docker stop nominatim

如果您使用完整的美国地图,服务器将花费几个小时才能设置。如果您想加快该过程,则可以使用较小的区域。

服务器运行后,您可以在http:// localhost:8080/。确保设置airunner_nominatim_url环境变量以指向您的本地nominatim实例:

airunner_NOMINATIM_URL=http://loca*l*hos*t:8080/

## Sponsorship

If you find this project useful, please consider sponsoring its development. Your support helps cover the costs of infrastructure, development, and maintenance.

You can sponsor the project on [GitHub Sponsors](https://*gith**ub.com/sponsors/Capsize-Games).

Thank you for your support!

### Past Sponsors

**[<image src=\”image.png\” alt=\”Open Core Ventures Catalyst Program\” style=\”max-width: 50px; height: auto;\” /> Open Core Ventures Catalyst Program](https://www.o*pencoreve*n*tures.com/)**\”>

 export airunner_NOMINATIM_URL=http://loca*l*hos*t:8080/

# # Sponsorship

If you find this project useful, please consider sponsoring its development. Your support helps cover the costs of infrastructure, development, and maintenance.

You can sponsor the project on [GitHub Sponsors](https://*gith**ub.com/sponsors/Capsize-Games).

Thank you for your support !

# ## Past Sponsors

** [ < image src = \" image.png \" alt = \" Open Core Ventures Catalyst Program \" style = \" max-width: 50px; height: auto; \" / > Open Core Ventures Catalyst Program](https://www.openc*oreven*tur*es.com/) **

下载源码

通过命令行克隆项目:

git clone https://github.com/Capsize-Games/airunner.git

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左子网 建站资源 airunner https://www.zuozi.net/35448.html

stability sdk
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常见问题
  • 1、自动:拍下后,点击(下载)链接即可下载;2、手动:拍下后,联系卖家发放即可或者联系官方找开发者发货。
查看详情
  • 1、源码默认交易周期:手动发货商品为1-3天,并且用户付款金额将会进入平台担保直到交易完成或者3-7天即可发放,如遇纠纷无限期延长收款金额直至纠纷解决或者退款!;
查看详情
  • 1、描述:源码描述(含标题)与实际源码不一致的(例:货不对板); 2、演示:有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有”不保证完全一样、有变化的可能性”类似显著声明的除外); 3、发货:不发货可无理由退款; 4、安装:免费提供安装服务的源码但卖家不履行的; 5、收费:价格虚标,额外收取其他费用的(但描述中有显著声明或双方交易前有商定的除外); 6、其他:如质量方面的硬性常规问题BUG等。 注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。
查看详情
  • 1、左子会对双方交易的过程及交易商品的快照进行永久存档,以确保交易的真实、有效、安全! 2、左子无法对如“永久包更新”、“永久技术支持”等类似交易之后的商家承诺做担保,请买家自行鉴别; 3、在源码同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外); 4、在没有”无任何正当退款依据”的前提下,商品写有”一旦售出,概不支持退款”等类似的声明,视为无效声明; 5、在未拍下前,双方在QQ上所商定的交易内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准); 6、因聊天记录可作为纠纷评判依据,故双方联系时,只与对方在左子上所留的QQ、手机号沟通,以防对方不承认自我承诺。 7、虽然交易产生纠纷的几率很小,但一定要保留如聊天记录、手机短信等这样的重要信息,以防产生纠纷时便于左子介入快速处理。
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