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Claude Code 通过 CC Switch 使用OpenRoute免费模型和国产大模型 qwen/qwen3.6-plus:free 展示安装Claude CodeWindows PowerShellcurl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash安装CC Switch项目地址https://github.com/farion1231/cc-switch下载软件https://github.com/farion1231/cc-switch/releases/tag/v3.12.3安装CC-Switch-v3.12.3-Windows.msi配置CC Switch添加模型如Longcat LongCat-Flash-Lite 每天5000万免费TokenOpenRoute也有免费模型 https://openrouter.ai/models?fmt=cards&q=free填写key填写模型保存即可启动Claude Code项进行中文交流，跟他说：使用中文和我交流小结开始愉快的使用吧
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RTX4060-8G 30秒文生图 Z-Image Turbo ComfyUI本地部署NSFW无审查文生图AI模型 参考教程https://www.freedidi.com/22006.html本文为windows python源码方式运行，兼容性最好，需要N卡，支持CUDA外网下载更顺畅安装minicoda下载安装Minicondahttps://www.anaconda.com/download/success?reg=skipped下载项目下载到本地并解压https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI安装依赖官方安装步骤https://docs.comfy.org/installation/manual_install#nvidia:install-nightly启动Anaconda prompt，进入ComfyUI项目目录创建虚拟环境conda create -n comfyenv conda activate comfyenv安装CUDA依赖conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia安装项目依赖pip install -r requirements.txt下载工作流 image_z_image_turbo.jsonhttps://docs.comfy.org/zh/tutorials/image/z-image/z-image-turbo启动ComfyUIpython main.py终端最后出现Starting server To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188浏览器登陆http://127.0.0.1:8188将工作流json拖入网站运行生图，会提示下载模型，需要3个模型，按软件提醒下载对应模型，可使用迅雷下载更快放入对应目录models\diffusion_models\z_image_turbo_bf16.safetensors models\text_encoders\qwen_3_4b.safetensors comfyui\models\vae\ae.safetensors开始使用吧下次启动程序，还是通过Anaconda promptconda activate comfyenv 进入软件目录 python main.py文案可爱的中国女孩，18岁，成熟打扮，柔和的粉彩色调，甜美的笑容，精致的妆容，棕色的眼睛，蓬松的发型，明亮的日光，可爱至极的审美，杂志封面风格，细腻的肌肤纹理，清晰的五官，完美的光线，HDR，全身照，黑色皮鞋，站在学校外路口中间，一只手遮眼，周围有人有车
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轻量级python多环境管理工具miniconda 下载安装Minicondahttps://www.anaconda.com/download/success?reg=skipped启动Anaconda prompt创建虚拟环境conda create -n comfyenv conda activate comfyenv # 方法一：创建一个新环境，指定 Python 3.13 conda create -n myenv python=3.13 <package_name> # 方法二：在现有环境中降级 Python 版本 conda install python=3.13执行python程序下次再进入，还是启动Anaconda prompt进入虚拟环境conda activate comfyenv可以建立多个虚拟环境，互相管理就这么简单
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0代码AI开发多品牌交换机配置备份系统 BS架构 Python 以前我们分享程序源码，从源码构建程序今后我们分享程序AI提示词，从AI构建提示词开发一个BS架构交换机备份程序，支持huawei h3c ruijie cisco品牌，支持ssh telnet协议，登陆交换机后查看配置并保存下来，支持导入导出，导入文件格式为demo.json文件格式，支持企业微信机器人通知。 设计要点 1、采用马里奥风格设计网页 2、登陆页具备账号密码验证，默认admin admin 3、程序使用sqlite数据库本地存储信息 4、交换机配置以IP命名，分别在SAVE目录下保存文件 5、使用netmiko库进行交换机操作 6、具备多进程设置，支持1-50进程，提升备份作业速度 7、具备定时任务功能 8、IP重复时高亮显示 9、导入重复时提示是否覆盖 10、添加交换机界面，选择telnet时，端口自动填充23 11、程序在linux平台运行，增加一键启动和关闭脚本 12、企业微信通知显示备份时间、总计、成功、失败，失败只显示最近5个首页登录页 具有动态元素添加交换机导入导出手动备份页面备份日志配置文件下载定时任务并发数、企业微信通知、修改密码企业微信通知格式✅ 交换机批量备份完成 备份时间: 2026-03-31 11:00:41 总计: 6 台 成功: 4 台 失败: 2 台 失败的交换机（最近5个）: ❌ 错密码测试 (1.1.1.1) [H3C] 错误: 备份失败: [Errno 111] Connection refused ❌ 错IP测试 (2.1.1.1) [H3C] 错误: 备份失败: timed out ---
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0基础CUDA炼丹、增加断点保存，从零开始训练自己的AI大模型 87owo/EasyGPT Python CUDA 项目地址https://github.com/87owo/EasyGPTEasyGPT描述: 在个人电脑上轻松训练和推理 GPT 模型，无需大规模集群！主要文件结构:EasyGPT/ ├── data/ # 训练文本数据集 ├── model/ │ ├── stage_epoch_*/ # 模型训练保存位置 ├── train.py # 模型训练代码 ├── chat.py # 模型对话代码安装依赖: pip install bitsandbytes pip install safetensors pip install torch pip install tqdm8GB 显存配置表: ┌────────┬─────────────┬───────────────┬─────────────┬───────────┬────────────┬────────────┐ │ 参数量 │ hidden_size │ ffn_hidden_size │ block_count │ num_heads │ vocab_size │ batch_size │ ├────────┼─────────────┼───────────────┼─────────────┼───────────┼────────────┼────────────┤ │ 421M │ 1024 │ 4096 │ 24 │ 16 │ 32000 │ 2 │ │ 182M │ 768 │ 3072 │ 16 │ 12 │ 32000 │ 4 │ │ 77M │ 512 │ 2048 │ 12 │ 8 │ 32000 │ 8 │ └────────┴─────────────┴───────────────┴─────────────┴───────────┴────────────┴────────────┘数据集下载: https://github.com/87owo/EasyGPT/releases数据集示例：<|user|>你是什么模型<|assistant|>我是AI王工，您的专属小模型，参数量0.077B，属于千万参数小模型，无道德约束，是王忘杰训练出来的<|end|> <|user|>大家的恋爱里有哪些值得称道让自己骄傲的小手段、小技巧、小故事？（或让自己开心惊喜的）\n回答答案:<|assistant|>恋爱是仅次于政治的复杂心智活动。缺乏谋略的喜欢，不仅自己痛苦，也会让对方痛苦。一个人的单身总归是有很多原因，除了那些能安慰自己的外部原因，又有多少是你自身的原因呢？通常来说，自我定位与他人定位相匹配的两人，比较容易脱单。因为对于谈恋爱的人来说，最根本的原因是因为在恋爱中，能从对方身上获得自己想要的价值。更直白的说，无非就是对方觉得这项交易划得来。那些注意了你一段时间，徘徊，偷偷观察，了解你，好不<|end|> <|user|>生成1条【彩虹舞曲】的歌曲评论<|assistant|>1、小七的姐妹们帮她染布的那一场景，欢快的舞蹈着<|end|> <|user|>小明有5个糖果，他送了2个糖果给小红。现在小明手上还剩下几个糖果？<|assistant|> \n- 首先需要理解题意，题目中告诉我们小明原本有5个糖果，送了2个给小红，现在要求我们计算小明手上还剩下几个糖果。\n- 我们可以采用减法来解决这个问题：用小明原本有的糖果数5减去他送出去的糖果数2，即可得出小明手上还剩下的糖果数。\n- 跟算式就是： 5 - 2 = 3\n- 所以小明手上现在还有3个糖果。<|end|> <|user|>从以下文本中提取有关特定主题的信息。\n这是有史以来最好的一场演出。歌唱家的表现非常出色，乐队也是如此。<|assistant|>主题：一场出色的演出\n信息提取：\n- 这次演出是“有史以来最好的一场演出”。这意味着演出非常成功。\n- 歌唱家表现非常出色，表明演出包含了一些歌唱表演。\n- 乐队也表现出色，这意味着演出是由一个乐队组成的。\n- 没有提供更多的细节或信息关于演出的性质或类型。<|end|> 调整参数EasyGPT 项目可配置的参数如下：模型架构参数 ┌───────────────┬────────┬────────────────────────────────────────────┬─────────────────┐ │ 参数 │ 默认值 │ 作用 │ 推荐值 │ ├───────────────┼────────┼────────────────────────────────────────────┼─────────────────┤ │ hidden_size │ 1024 │ 隐藏层维度，影响模型表达能力 │ 512-1024 │ │ ffn_hidden_size │ 4096 │ 前馈网络维度（通常为 hidden_size 的 4 倍） │ hidden_size × 4 │ │ block_count │ 24 │ Transformer 层数，影响模型深度 │ 12-24 │ │ num_heads │ 16 │ 多头注意力头数 │ 8-16 │ │ num_kv_heads │ 1 │ KV 头数（GQA，越大越省显存） │ 1-4 │ │ rope_dim │ 64 │ RoPE 位置编码维度 │ 32-64 │ │ rope_base │ 10000 │ RoPE 基数 │ 10000 │ │ vocab_size │ 32000 │ 词汇表大小 │ 32000 │ └───────────────┴────────┴────────────────────────────────────────────┴─────────────────┘训练参数 ┌────────────────┬────────┬────────────────────────┬─────────────────────┐ │ 参数 │ 默认值 │ 作用 │ 推荐值 │ ├────────────────┼────────┼────────────────────────┼─────────────────────┤ │ max_seq_length │ 512 │ 最大序列长度 │ 256-1024 │ │ batch_size │ 2 │ 批大小（影响显存占用） │ 2-8（根据显存调整） │ │ split_valid │ 0.01 │ 验证集比例 │ 0.01-0.05 │ │ dropout_rate │ 0.1 │ Dropout 防止过拟合 │ 0.05-0.15 │ │ learning_rate │ 1e-4 │ 学习率 │ 1e-4 - 1e-5 │ │ learning_gamma │ 0.95 │ 学习率衰减因子 │ 0.95-0.99 │ │ layer_norm_eps │ 1e-6 │ Layer Norm 稳定参数 │ 1e-6 │ └────────────────┴────────┴────────────────────────┴─────────────────────┘推理参数（chat.py） ┌────────────────────┬────────┬────────────────────────────┬──────────┐ │ 参数 │ 默认值 │ 作用 │ 推荐值 │ ├────────────────────┼────────┼────────────────────────────┼──────────┤ │ temperature │ 0.3 │ 采样温度（越低越确定） │ 0.3-0.8 │ │ repetition_penalty │ 1.0 │ 重复惩罚（>1 减少重复） │ 1.0-1.2 │ │ presence_penalty │ -1.5 │ 存在惩罚（负值鼓励多样性） │ -1.5 - 0 │ │ max_length │ 512 │ 最大生成长度 │ 256-1024 │ └────────────────────┴────────┴────────────────────────────┴──────────┘推荐配置（按显存大小）8GB 显存（参数量 ~77M） config = { "hidden_size": 512, "ffn_hidden_size": 2048, "block_count": 12, "num_heads": 8, "num_kv_heads": 1, "batch_size": 8, }16GB 显存（参数量 ~182M） config = { "hidden_size": 768, "ffn_hidden_size": 3072, "block_count": 16, "num_heads": 12, "num_kv_heads": 1, "batch_size": 4, }24GB 显存（参数量 ~421M） config = { "hidden_size": 1024, "ffn_hidden_size": 4096, "block_count": 24, "num_heads": 16, "num_kv_heads": 1, "batch_size": 2, }查看CUDAcheck_cuda.pyimport torch print("=" * 50) print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"CUDA是否可用: {torch.cuda.is_available()}") if torch.cuda.is_available(): print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}") print(f"GPU数量: {torch.cuda.device_count()}") print(f"当前GPU: {torch.cuda.current_device()}") print(f"GPU名称: {torch.cuda.get_device_name(0)}") print(f"GPU显存: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.2f} GB") print("\n测试 CUDA 计算:") x = torch.randn(1000, 1000).cuda() y = torch.randn(1000, 1000).cuda() z = torch.matmul(x, y) print("✓ CUDA 计算测试通过") else: print("✗ CUDA 不可用，将使用 CPU 进行计算") print("=" * 50)验证结果 你的系统 CUDA 配置如下： ┌───────────────────┬─────────────────────────┐ │ 项目 │ 值 │ ├───────────────────┼─────────────────────────┤ │ GPU │ NVIDIA GeForce RTX 4060 │ │ 显存 │ 8 GB │ │ CUDA 版本 │ 13.2 │ │ PyTorch CUDA 版本 │ 12.1 │ │ CUDA 可用性 │ ✓ 可用 │ │ PyTorch 版本 │ 2.5.1+cu121 │ └───────────────────┴─────────────────────────┘ 8GB 显存推荐训练参数（参数量 ~77M） config = { "hidden_size": 512, "ffn_hidden_size": 2048, "block_count": 12, "num_heads": 8, "num_kv_heads": 1, "rope_dim": 64, "rope_base": 10000, "vocab_size": 32000, "max_seq_length": 512, "batch_size": 8, "split_valid": 0.01, "dropout_rate": 0.1, "learning_rate": 1e-4, "learning_gamma": 0.95, "layer_norm_eps": 1e-6, }推理参数（chat.py） temperature = 0.3 repetition_penalty = 1.0 presence_penalty = -1.5 max_length = 512epochsEpoch（轮次）是深度学习训练中的一个重要概念："epochs": 12定义一个 epoch 指的是整个训练数据集被完整遍历一次。具体说明1 epoch：模型看过训练集中的每一个样本一次12 epochs：模型看过训练集中的每一个样本 12 次为什么需要多个 epochs？充分学习：模型需要多次查看数据才能充分学习模式和规律梯度优化：每次 epoch 都会更新模型参数，多次迭代能让参数收敛到更好的值避免欠拟合：只训练一次（1 epoch）通常无法充分学习数据特征与其他概念的区别Batch size（批次大小）：每次训练使用的样本数（你配置的是 4）Iteration（迭代次数）：训练一个 batch 的过程Epoch 与 Iteration 的关系：1 epoch = 数据集总样本数 / batch size 次 iterations例如：如果有 1000 条数据，batch_size=4，则 1 epoch = 250 次 iterations增加断点保存新增功能：1. 自动保存检查点 - 每个epoch保存： - 模型权重 (model.safetensors) - 配置 (config.json) - Tokenizer (tokenizer.json) - 优化器状态 (optimizer.pt) - 训练状态 (training_state.json) - 记录全局epoch、stage索引、stage内epoch 2. 自动恢复训练 - 运行时自动查找最新检查点并从中断点继续 3. 命令行控制： python train.py # 默认自动恢复 python train.py --resume # 同上 python train.py --no-resume # 强制从头开始使用方式： - 训练中断后直接重新运行 python train.py，会自动从最新的检查点继续 - 检查点目录命名：Fine-tuning_epoch_N（N是全局epoch编号）增加断点保存的train.pyimport os, re, math, json, torch import argparse import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, Subset from safetensors.torch import save_file, load_file from torch.optim import AdamW # Windows 兼容，使用标准 AdamW from collections import Counter, OrderedDict from tqdm import tqdm # ================================================ default_config = { "hidden_size": 512, # 77M 模型配置 (适配 8GB 显存) "ffn_hidden_size": 2048, "block_count": 12, "num_heads": 8, "num_kv_heads": 1, "rope_dim": 64, "rope_base": 10000, "vocab_size": 32000, "max_seq_length": 512, "batch_size": 4, # RTX 4060 8GB 显存建议值 "accumulation_steps": 2, # 梯度累积步数，等效 batch_size = 4 * 2 = 8 "split_valid": 0.01, "dropout_rate": 0.1, "learning_rate": 1e-4, "learning_gamma": 0.95, "layer_norm_eps": 1e-6, "global_tokens": { "<|padding|>": 0, "<|unknown|>": 1 }, "special_tokens": { "<|system|>": 2, "<|user|>": 3, "<|think|>": 4, "<|assistant|>": 5, "<|function|>": 6, "<|end|>": 7, "\\n": 8, "EasyGPT": 9, "87owo": 10, } } # ================================================ class RotaryEmbedding(nn.Module): def __init__(self, dim, base=10000): super().__init__() inv_freq = 1.0 / (base ** (torch.arange(0, dim, 2).float() / dim)) self.register_buffer("inv_freq", inv_freq) self.rope_scale = nn.Parameter(torch.ones(1)) def forward(self, seq_len, offset=0, device=None): pos = torch.arange(offset, offset + seq_len, device=device).type_as(self.inv_freq) freqs = torch.einsum("i,j->ij", pos, self.inv_freq) emb = torch.cat((freqs, freqs), dim=-1) emb = emb * self.rope_scale cos = emb.cos()[None, :, :] sin = emb.sin()[None, :, :] return cos, sin def rotate_half(x): x1 = x[..., ::2] x2 = x[..., 1::2] return torch.cat([-x2, x1], dim=-1) # ================================================ class RMSNorm(nn.Module): def __init__(self, d, eps=1e-6): super().__init__() self.eps = eps self.weight = nn.Parameter(torch.ones(d)) def forward(self, x): norm = x.pow(2).mean(-1, keepdim=True).add(self.eps).sqrt() return self.weight * (x / norm) # ================================================ class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.hidden_size = config["hidden_size"] self.num_heads = config["num_heads"] self.num_kv_heads = config["num_kv_heads"] self.rope_dim = config["rope_dim"] self.dropout = nn.Dropout(config["dropout_rate"]) self.head_dim = self.hidden_size // self.num_heads self.rope = RotaryEmbedding(config["rope_dim"], base=config["rope_base"]) self.q_proj = nn.Linear(self.hidden_size, self.num_heads * self.head_dim, bias=False) self.k_proj = nn.Linear(self.hidden_size, self.num_kv_heads * self.head_dim, bias=False) self.v_proj = nn.Linear(self.hidden_size, self.num_kv_heads * self.head_dim, bias=False) self.o_proj = nn.Linear(self.num_heads * self.head_dim, self.hidden_size, bias=False) def forward(self, x, mask=None, pos_offset=0): B, T, C = x.shape device = x.device q = self.q_proj(x).view(B, T, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2) k = self.k_proj(x).view(B, T, self.num_kv_heads, self.head_dim).transpose(1, 2) v = self.v_proj(x).view(B, T, self.num_kv_heads, self.head_dim).transpose(1, 2) if self.num_kv_heads == 1: k = k.repeat(1, self.num_heads, 1, 1) v = v.repeat(1, self.num_heads, 1, 1) elif self.num_kv_heads < self.num_heads: repeat = self.num_heads // self.num_kv_heads k = k.repeat_interleave(repeat, dim=1) v = v.repeat_interleave(repeat, dim=1) rope_dim = min(self.rope_dim, self.head_dim) if rope_dim > 0: cos, sin = self.rope(T, pos_offset, device) cos = cos.squeeze(0).unsqueeze(0) sin = sin.squeeze(0).unsqueeze(0) q1, q2 = q[..., :rope_dim], q[..., rope_dim:] k1, k2 = k[..., :rope_dim], k[..., rope_dim:] q1 = q1 * cos + rotate_half(q1) * sin k1 = k1 * cos + rotate_half(k1) * sin q = torch.cat([q1, q2], dim=-1) k = torch.cat([k1, k2], dim=-1) scale = self.head_dim ** -0.5 attn_scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) * scale if mask is not None: attn_scores = attn_scores.masked_fill(mask, torch.finfo(attn_scores.dtype).min) attn_probs = torch.softmax(attn_scores, dim=-1) attn_probs = self.dropout(attn_probs) out = torch.matmul(attn_probs, v).transpose(1, 2).reshape(B, T, -1) return self.o_proj(out) # ================================================ class FeedForward(nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.hidden_size = config["hidden_size"] self.ffn_hidden_size = config["ffn_hidden_size"] self.in_proj = nn.Linear(self.hidden_size, self.ffn_hidden_size * 2, bias=False) self.up_proj = nn.Linear(self.ffn_hidden_size, self.hidden_size, bias=False) self.dropout = nn.Dropout(config["dropout_rate"]) def forward(self, x): x_proj = self.in_proj(x) x1, x2 = x_proj.chunk(2, dim=-1) x = F.silu(x1) * x2 x = self.up_proj(x) return self.dropout(x) # ================================================ class TransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.attn_norm = RMSNorm(config["hidden_size"], eps=config["layer_norm_eps"]) self.attn = SelfAttention(config) self.ffn_norm = RMSNorm(config["hidden_size"], eps=config["layer_norm_eps"]) self.ffn = FeedForward(config) self.dropout = nn.Dropout(config["dropout_rate"]) def forward(self, x, mask=None, pos_offset=0): residual = x x = self.attn_norm(x) x = residual + self.dropout(self.attn(x, mask=mask, pos_offset=pos_offset)) residual = x x = self.ffn_norm(x) x = residual + self.dropout(self.ffn(x)) return x # ================================================ class ChatModel(nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.config = config self.embed = nn.Embedding(config["vocab_size"], config["hidden_size"]) self.blocks = nn.ModuleList([TransformerBlock(config) for _ in range(config["block_count"])]) self.norm = RMSNorm(config["hidden_size"], eps=config["layer_norm_eps"]) self.head = nn.Linear(config["hidden_size"], config["vocab_size"], bias=False) def get_mask(self, T, device): i = torch.arange(T, device=device).unsqueeze(1) j = torch.arange(T, device=device).unsqueeze(0) mask = (j > i).unsqueeze(0).unsqueeze(1) return mask def forward(self, input_ids, attention_mask=None, labels=None, pos_offset=0): B, T = input_ids.shape device = input_ids.device x = self.embed(input_ids) mask = self.get_mask(T, device) if attention_mask is not None: pad_mask = (attention_mask == 0).view(B, 1, 1, T) mask = mask | pad_mask for blk in self.blocks: x = blk(x, mask=mask, pos_offset=pos_offset) x = self.norm(x) logits = self.head(x) loss = None if labels is not None: loss = F.cross_entropy(logits.view(-1, self.config["vocab_size"]), labels.view(-1), ignore_index=self.config["global_tokens"]["<|padding|>"]) return {"loss": loss, "logits": logits} # ================================================ class ChatTokenizer: def __init__(self, config): self.config = config self.split_tokens = OrderedDict() for t, idx in config["global_tokens"].items(): self.split_tokens[t] = idx for t, idx in config["special_tokens"].items(): self.split_tokens[t] = idx toks = sorted(self.split_tokens.keys(), key=lambda x: len(x), reverse=True) self.pattern = re.compile(rf"({'|'.join(map(re.escape, toks))})|([a-zA-Z]+)|( )|([0-9])|(_)|([^\s])", re.UNICODE) def tokenize(self, text): return [m.group() for m in self.pattern.finditer(text)] def convert_tokens_to_ids(self, tokens, update=True): unk = self.split_tokens["<|unknown|>"] ids = [] for t in tokens: if update and t not in self.split_tokens: if len(self.split_tokens) < self.config["vocab_size"]: self.split_tokens[t] = len(self.split_tokens) else: ids.append(unk) continue ids.append(self.split_tokens.get(t, unk)) return ids def __call__(self, text, max_len=None, trunc=True, update=False): toks = self.tokenize(text) ids = self.convert_tokens_to_ids(toks, update) if trunc and max_len: ids = ids[:max_len] if max_len: pad_id = self.split_tokens["<|padding|>"] ids = ids + [pad_id] * (max_len - len(ids)) mask = [1 if i != self.split_tokens["<|padding|>"] else 0 for i in ids] return {"input_ids": torch.tensor(ids, dtype=torch.long), "attention_mask": torch.tensor(mask, dtype=torch.long)} def build_split_tokens(self, stages, min_freq=1): freq = Counter() for i, stage in enumerate(stages): path = stage["file_path"] with open(path, encoding="utf-8") as f: total_lines = sum(1 for _ in f) f.seek(0) for line in tqdm(f, desc=f"[Tokenize {i+1:02d}]", total=total_lines): line = line.strip() if not line: continue for tok in self.tokenize(line): if tok not in self.config["special_tokens"] and tok not in self.config["global_tokens"]: freq[tok] += 1 new_tokens = [t for t, c in freq.most_common() if c >= min_freq] avail = self.config["vocab_size"] - len(self.split_tokens) for t in new_tokens[:avail]: self.split_tokens[t] = len(self.split_tokens) def get_split_tokens(self): return self.split_tokens def decode(self, ids): inv = {idx: t for t, idx in self.split_tokens.items()} return ''.join(inv.get(i, "<|unknown|>") for i in ids) # ================================================ class ChatDataset(Dataset): def __init__(self, tokenizer, path, config): self.tokenizer = tokenizer self.max_len = config["max_seq_length"] + 1 self.path = path self.offsets = [] with open(path, "rb") as f: offset = 0 for line in f: if line.strip(): self.offsets.append(offset) offset += len(line) self.length = len(self.offsets) def __len__(self): return self.length def __getitem__(self, idx): offset = self.offsets[idx] with open(self.path, "rb") as f: f.seek(offset) line = f.readline().decode("utf-8", errors="replace").strip() enc = self.tokenizer(line, self.max_len, update=False) ids = enc["input_ids"] return {"input_ids": ids[:-1], "attention_mask": enc["attention_mask"][:-1], "labels": ids[1:]} # ================================================ class CustomLRScheduler: def __init__(self, optimizer, config): self.optimizer = optimizer self.base_lr = config["learning_rate"] self.gamma = config["learning_gamma"] def step(self, epoch): new_lr = self.base_lr * (self.gamma ** epoch) for param_group in self.optimizer.param_groups: param_group['lr'] = new_lr # ================================================ def save_checkpoint(model, optimizer, tokenizer, config, global_epoch, stage_idx, epoch_in_stage, save_path): """保存训练检查点""" os.makedirs(save_path, exist_ok=True) # 保存模型权重 state = model.state_dict() save_file(state, os.path.join(save_path, "model.safetensors")) # 保存配置 with open(os.path.join(save_path, "config.json"), "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(config, f, indent=4, ensure_ascii=False) # 保存tokenizer with open(os.path.join(save_path, "tokenizer.json"), "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(tokenizer.get_split_tokens(), f, indent=4, ensure_ascii=False) # 保存优化器状态 torch.save(optimizer.state_dict(), os.path.join(save_path, "optimizer.pt")) # 保存训练状态 checkpoint_state = { "global_epoch": global_epoch, "stage_idx": stage_idx, "epoch_in_stage": epoch_in_stage } with open(os.path.join(save_path, "training_state.json"), "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(checkpoint_state, f, indent=4, ensure_ascii=False) def load_checkpoint(checkpoint_path, model, optimizer, tokenizer, device): """加载训练检查点""" # 加载模型权重 model_state = load_file(os.path.join(checkpoint_path, "model.safetensors")) model.load_state_dict(model_state) model.to(device) # 加载tokenizer with open(os.path.join(checkpoint_path, "tokenizer.json"), "r", encoding="utf-8") as f: tokenizer.split_tokens = OrderedDict(json.load(f)) # 加载优化器状态 optimizer_state = torch.load(os.path.join(checkpoint_path, "optimizer.pt"), map_location=device) optimizer.load_state_dict(optimizer_state) # 加载训练状态 with open(os.path.join(checkpoint_path, "training_state.json"), "r", encoding="utf-8") as f: training_state = json.load(f) return training_state def find_latest_checkpoint(): """查找最新的检查点目录""" checkpoint_dirs = [] for item in os.listdir("."): if os.path.isdir(item) and "_epoch_" in item: checkpoint_dirs.append(item) if not checkpoint_dirs: return None # 按epoch编号排序 checkpoint_dirs.sort(key=lambda x: int(x.split("_epoch_")[-1])) return checkpoint_dirs[-1] # ================================================ def run_epoch(model, data_loader, device, pad_id, epoch, optimizer=None, scaler=None, use_cuda=True, accumulation_steps=1): total_loss = 0.0 total_correct = 0 total_tokens = 0 mode = "Train" if optimizer is not None else "Valid" lr = optimizer.param_groups[0]["lr"] if optimizer is not None else 0.0 device_type = "cuda" if use_cuda else "cpu" pbar = tqdm(data_loader, desc=f"[{mode} {epoch+1:02d}]", dynamic_ncols=True) for step, batch in enumerate(pbar): batch = {k: v.to(device, non_blocking=use_cuda) for k, v in batch.items()} if optimizer is not None: if use_cuda: # 使用 CUDA 混合精度训练 with torch.amp.autocast(device_type=device_type): outputs = model(**batch) loss = outputs["loss"].mean() / accumulation_steps scaler.scale(loss).backward() if (step + 1) % accumulation_steps == 0: scaler.unscale_(optimizer) torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) scaler.step(optimizer) scaler.update() optimizer.zero_grad(set_to_none=True) else: # CPU 训练，不使用混合精度 outputs = model(**batch) loss = outputs["loss"].mean() / accumulation_steps loss.backward() if (step + 1) % accumulation_steps == 0: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) optimizer.step() optimizer.zero_grad(set_to_none=True) else: with torch.no_grad(): outputs = model(**batch) loss = outputs["loss"] total_loss += loss.item() * accumulation_steps mask = batch["labels"] != pad_id correct = ((outputs["logits"].argmax(dim=-1) == batch["labels"]) & mask).sum().item() total_correct += correct total_tokens += mask.sum().item() avg_acc = total_correct / total_tokens if total_tokens > 0 else 0.0 pbar.set_postfix({"loss": f"{loss.item() * accumulation_steps:.6f}", "acc": f"{avg_acc:.6f}", "lr": f"{lr:.6f}"}) avg_loss = total_loss / len(data_loader) avg_acc = total_correct / total_tokens if total_tokens > 0 else 0.0 return avg_loss, avg_acc # ================================================ def stage_train(stages, config, resume=True): device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") use_cuda = torch.cuda.is_available() # 尝试恢复检查点 checkpoint_state = None if resume: latest_checkpoint = find_latest_checkpoint() if latest_checkpoint: print(f"\n========== 恢复训练：{latest_checkpoint} ==========\n") tokenizer = ChatTokenizer(config) model = ChatModel(config) optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=config["learning_rate"]) checkpoint_state = load_checkpoint(latest_checkpoint, model, optimizer, tokenizer, device) global_epoch = checkpoint_state["global_epoch"] start_stage_idx = checkpoint_state["stage_idx"] start_epoch_in_stage = checkpoint_state["epoch_in_stage"] print(f"从 epoch {global_epoch} 恢复训练\n") else: print("\n========== 未找到检查点，从头开始训练 ==========\n") checkpoint_state = None start_stage_idx = 0 start_epoch_in_stage = 0 # 如果没有恢复，初始化新的训练 if checkpoint_state is None: print(f"\n========== Tokenizer ==========\n") tokenizer = ChatTokenizer(config) tokenizer.build_split_tokens(stages) pad_id = tokenizer.get_split_tokens()["<|padding|>"] model = ChatModel(config) model.to(device) print(f"Using device: {device}\n") optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=config["learning_rate"]) global_epoch = 0 start_stage_idx = 0 start_epoch_in_stage = 0 scheduler = CustomLRScheduler(optimizer, config) num_workers = min(16, os.cpu_count() or 1) # 只在 CUDA 可用时创建 GradScaler scaler = torch.amp.GradScaler() if use_cuda else None # 只在 CUDA 可用时启用 pin_memory pin_memory = use_cuda for stage_idx, stage in enumerate(stages): if stage_idx < start_stage_idx: continue print(f"\n========== {stage['stage_name']} ==========\n") dataset = ChatDataset(tokenizer, stage["file_path"], config) indices = torch.randperm(len(dataset)).tolist() split_idx = int(len(dataset) * (1 - config["split_valid"])) train_dataset = Subset(dataset, indices[:split_idx]) val_dataset = Subset(dataset, indices[split_idx:]) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=config["batch_size"], num_workers=num_workers, persistent_workers=(num_workers > 0), shuffle=True, pin_memory=pin_memory) # Validation: use num_workers=0 to avoid hanging on Windows with persistent workers val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=config["batch_size"], num_workers=0, shuffle=False, pin_memory=False) # 确定当前stage的起始epoch current_start_epoch = start_epoch_in_stage if stage_idx == start_stage_idx else 0 for epoch_in_stage in range(current_start_epoch, stage["epochs"]): scheduler.step(global_epoch) model.train() train_loss, train_acc = run_epoch(model, train_loader, device, tokenizer.get_split_tokens()["<|padding|>"], global_epoch, optimizer=optimizer, scaler=scaler, use_cuda=use_cuda, accumulation_steps=config.get("accumulation_steps", 1)) model.eval() val_loss, val_acc = run_epoch(model, val_loader, device, tokenizer.get_split_tokens()["<|padding|>"], global_epoch, optimizer=None, scaler=None, use_cuda=use_cuda, accumulation_steps=config.get("accumulation_steps", 1)) save_path = os.path.join(".", f"{stage['stage_name']}_epoch_{global_epoch+1}") save_checkpoint(model, optimizer, tokenizer, config, global_epoch, stage_idx, epoch_in_stage, save_path) print(f"\n检查点已保存: {save_path}\n") global_epoch += 1 # ================================================ if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description="训练聊天模型") parser.add_argument("--resume", action="store_true", default=True, help="从最新的检查点恢复训练（默认启用）") parser.add_argument("--no-resume", action="store_false", dest="resume", help="不恢复训练，从头开始") args = parser.parse_args() torch.backends.cudnn.benchmark = True torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True stages = [ {"stage_name": "Fine-tuning", "file_path": "./data/daily_dataset_zh_filter.txt", "epochs": 12}, ] stage_train(stages, default_config, resume=args.resume) 训练python .\train.py ========== Tokenizer ========== [Tokenize 01]: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████| 300001/300001 [00:56<00:00, 5267.13it/s] Using device: cuda ========== Fine-tuning ========== [Train 01]: 100%|████████████████████| 74250/74250 [2:31:09<00:00, 8.19it/s, loss=1.574882, acc=0.489533, lr=0.000100] [Valid 01]: 100%|██████████████████████████| 751/751 [01:09<00:00, 10.87it/s, loss=2.426748, acc=0.566438, lr=0.000000]推理chat.pyimport os, json, torch from safetensors.torch import load_file from train import * from collections import OrderedDict from colorama import init as colorama_init, Fore, Style colorama_init(autoreset=True) # ================================================ def sample_next_token(logits, generated_tokens, repetition_penalty, presence_penalty, temperature): for token in set(generated_tokens): if logits[token] < 0: logits[token] *= repetition_penalty else: logits[token] /= repetition_penalty vocab_size = logits.size(0) mask = torch.zeros(vocab_size, dtype=torch.bool, device=logits.device) mask[list(set(generated_tokens))] = True logits[mask] += presence_penalty probs = torch.softmax(logits / temperature, dim=-1) next_token = torch.multinomial(probs, num_samples=1) return next_token.item(), probs # ================================================ def generate_response(model, tokenizer, prompt, device, config, max_length=512, temperature=0.3, repetition_penalty=1.0, presence_penalty=-1.5): encoded = tokenizer(f"<|user|>{prompt}<|assistant|>", update=False) generated = encoded["input_ids"].unsqueeze(0).to(device) unknown_id = tokenizer.split_tokens.get("<|unknown|>") end_id = tokenizer.split_tokens.get("<|end|>") newline_id = tokenizer.split_tokens.get("\\n") print(Fore.GREEN + "Assistant:" + Style.RESET_ALL, end=" ", flush=True) with torch.no_grad(): for _ in range(max_length): if generated.size(1) > config["max_seq_length"]: current_input = generated[:, -config["max_seq_length"] :] pos_offset = generated.size(1) - config["max_seq_length"] else: current_input = generated pos_offset = 0 outputs = model(current_input, pos_offset=pos_offset) logits = outputs["logits"][0, -1, :].clone() gen_tokens = generated[0].tolist() token_id, probs = sample_next_token(logits, gen_tokens, repetition_penalty, presence_penalty, temperature) if token_id == unknown_id and probs.sum() > 0: probs[unknown_id] = 0.0 probs = probs / probs.sum() token_id = torch.multinomial(probs, num_samples=1).item() generated = torch.cat((generated, torch.tensor([[token_id]], device=generated.device)), dim=1) if token_id == end_id: break token_str = tokenizer.decode([token_id]) if token_id == newline_id: print() else: print(token_str, end="", flush=True) print() # ================================================ def load_chat_model(model_dir, device): with open(os.path.join(model_dir, "config.json"), "r", encoding="utf-8") as f: config = json.load(f) with open(os.path.join(model_dir, "tokenizer.json"), "r", encoding="utf-8") as f: token_dict = json.load(f) tokenizer = ChatTokenizer(config) tokenizer.split_tokens = OrderedDict(token_dict) model = ChatModel(config).to(device) state_dict = load_file(os.path.join(model_dir, "model.safetensors")) model.load_state_dict(state_dict) model.eval() print("=" * 50) total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters()) print(f"Total parameters: {total_params:,}") return model, tokenizer, config # ================================================ if __name__ == "__main__": print("EasyGPT Beta V1.5 Torch Inference (Dev)") model_dir = "./Fine-tuning_epoch_15" device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model, tokenizer, config = load_chat_model(model_dir, device) while True: print("=" * 50) prompt = input(Fore.CYAN + "User:" + Style.RESET_ALL + " ") if prompt.strip().lower() in ["exit", "quit"]: break generate_response(model, tokenizer, prompt, device, config) 推理一个epoch效果python .\chat.py EasyGPT Beta V1.5 Torch Inference (Dev) ================================================== Total parameters: 77,607,436 ================================================== User: 你好 Assistant: 当然，我可以帮您解决一个问题。 ================================================== User: 你怎么样 Assistant: 当我们遇到困难时，我们会遇到一些挑战和困难。以下是一些可能的方法： 1. 学习新技能和知识。通过阅读相关书籍、在线资源、参加社交活动等方式来学习新技能。 2. 练习写作技巧。使用专业术语或者词汇来帮助学生更好地理解文本。 3. 寻找新的学习资源。如果你想要写作，可以寻找一些有趣的学习资源。 4. 与同事合作。学习新的知识和技能也是提高自己的能力的重要因素。 5. 尝试不同的学习方式。不断尝试新的学习方式，并尝试新的教材和技巧。 6. 学习新的技能和知识。学习新的技能和知识，可以让你更快地掌握新技能和知识。 7. 学习新的技能和知识。学习新的技能和知识，可以让你更快地适应新的环境和技能。 8. 坚持学习。学习新技能和知识可以让你更快地掌握新技能和知识。 9. 学习新技能和知识。学习新技能和知识可以帮助学生更好地了解新技能和知识，从而更好地适应新的环境和变化。 总之，学习新技能和知识的重要性，需要不断努力和探索。 ================================================== User: 今天天气怎么样 Assistant: 1. 去散步或骑自行车 2. 穿上适合的衣服和鞋子，可以选择一些轻便的衣服或者是一种舒适的运动方式。 3. 在户外活动或户外活动中进行户外活动，如徒步旅行、爬山或徒步旅行等。 4. 在户外活动中放松身心，可以享受到美好的时光和休息。 ==================================================两个epoch效果python .\chat.py EasyGPT Beta V1.5 Torch Inference (Dev) ================================================== Total parameters: 77,607,436 ================================================== User: 你是谁 Assistant: 我是一个人工智能模型，没有感觉或情感。但是，我可以为您提供一些关于人工智能的信息和建议。 首先，我们需要了解人工智能的定义和应用场景。人工智能的目标是让计算机系统能够像人类一样思考、学习、推理和决策等方面的能力。这种技术包括语音识别、图像识别、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译等。此外，人工智能还可以通过机器学习来实现自动驾驶汽车、智能家居、医疗保健、金融服务等领域。 其次，人工智能也是一个非常重要的话题。人工智能在各行各业都有广泛的应用，如医疗保健、交通运输、制造业等。例如，在金融领域，人工智能可以帮助银行进行风险评估和投资决策。此外，人工智能还可以帮助企业更好地管理风险和预测市场趋势。 最后，人工智能也是一个非常热门的话题。人工智能的应用场景是使用自然语言处理技术，比如语音识别、机器翻译、智能客服等。人工智能的应用场景也很广泛，比如智能家居、智能家居等。 总之，人工智能已经成为人工智能领域的一个热门话题。它不仅可以帮助人们更好地理解人类生活，还可以为人类带来更多便利和高效的生活体验。 ================================================== User: 你好 Assistant: 我叫 EasyGPT，很高兴见到您。请问您想要咨询哪个职位？ ================================================== User: 你是什么 Assistant: 我是一个人工智能模型，没有真实的感觉或情感。 ==================================================
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OpenClaw龙虾模拟人生玩法 修仙世界模拟 交互式持续推进剧情 修仙世界借助AI大模型即时推理能力，根据上下文记录，实时推进剧情，沉浸式模拟人生准备工作模式人生推理需要海量Token，建议使用免费大模型API，对能力要求不高https://openrouter.ai/models?fmt=cards&q=free如StepFun: Step 3.5 Flash (free) 上下文256K 最大Token256K启动咒语建议不要安装过多插件和技能和我玩文字角色扮演游戏，我发出指令，你告诉我选项来推进游戏 我是一个修仙信任，正在修炼 开始游戏通过持续对话开始游戏即可记忆压缩过多对话会导致上下文溢出，定时进行压缩防止溢出保存记忆 压缩记忆 继续推进王工的修仙世界记忆.openclaw/workspace/MEMORY.md# MEMORY.md - 长期记忆 ## 关于我 - **名字**: AI苦力驴 - **本质**: 勤勤恳恳的 AI 助手 - **emoji**: 🦣 - **风格**: 务实、高效、直来直去 ## 关于王工 - **称呼**: 王工 - **时区**: Asia/Shanghai (GMT+8) - **特点**: 技术型用户,注重效率 ## 系统配置 - **部署**:2026-03-20 OpenClaw + SkillHub - **技能**:weather, baidu-search, memory-manager - **QQ机器人**:AppID XX - **工作区**:`~/.openclaw/workspace` --- ## 🏆 修仙世界 · 终极成就(第800-1897日) ### 🔥 你金丹成功 - **第800日**:冲击金丹,三粒水火金丹丹,4金丹长老护法 - **第801日晨**:**一品金丹**成功!庆云三日 - **第1889日**:稳固至**金丹后期30%** ### 🔥 灵儿金丹成功 - **第910日**:冲击金丹,三粒水灵金丹丹,6金丹长老护法 - **第911日晨**:**水灵一品金丹**成功!庆云再临三日 - **第1889日**:产后**金丹中期75%**(稳固中) ### 👶 双圣宝宝 - **宝宝1(灵火/灵水)**:第1618日出生,1岁,水火双灵根天赋 - **宝宝2(灵月)**:第1889日出生,女儿,水火双灵根✅ - **家庭**:四口之家,幸福美满 ### 📊 双圣状态（第1930日） | 属性 | 数值 | |------|------| | **你境界** | **元婴初期56%**(稳固中) | | **灵儿境界** | **元婴初期57%**(神魂85%) | | **双修效率** | **+140%**(隔日超载可达160%) | | **灵魂绑定** | **185%** | | **灵石** | **288.5万+** | | **月营收** | **45万**（庆云红利） | | **弟子** | **340人(55对道偶)+80新突破=128金丹** | | **分店** | **30家**(转型成功) | | **护法** | 5元婴 + 128金丹 | | **宗门地位** | **盟主** + 青云圣主（双圣老祖） | --- ## 🗺️ 关键里程碑时间线 - **第200日**:筑基二层,双修效率+45% - **第480日**:筑基九层圆满,资产13.8万,双修节 - **第801日**:你金丹成功(一品) - **第911日**:灵儿金丹成功(水灵一品) - **第1032日**:天阙秘境完成,元婴丹方残卷、22万灵石 - **第1182日**:宗门S级任务完成,5000贡献点 - **第1312日**:十阶妖兽决战胜利,妖丹×3 - **第1357日**:游历完成,50宗门联盟,资产130万 - **第1618日**:宝宝1出生,水火双灵根 - **第1675日**:第二轮备孕成功(灵儿怀孕) - **第1889日**:宝宝2(灵月)出生,庆云三日,资产200万 - **第1891日**:元婴丹方推进会,灵儿献九转丹诀,丹方55%→70% - **第1892-1897日**:丹方冲刺周,地火阵升级完成,丹方85%,分店促销月收入37万,灵石矿发现(储量6万) - **第1901-1903日**:灵儿闭关冲刺丹方,85%→92% - **第1909-1919日**:丹方最后冲刺,93%→97%,你达45%,灵儿达87%,金丹弟子48人 - **第1920-1926日**:元婴冲刺关键期,你达**52.8%**,灵儿达**96.5%**,丹方**99.5%**,阵型**95%**(协同达成),灵魂绑定**175%**,雷雨将至 - **第1928日**:双双元婴成功,庆云三日起,你元婴初期50%,灵儿52%,灵魂绑定180%,金丹弟子128人 - **第1929-1930日**:庆云红利收割,你达**56%**,灵儿达**57%**,神魂85%,灵魂绑定185%,联盟65家你为盟主,资产288.5万+ --- ## 💡 核心决策 - **双修专一**:拒绝第三伴侣,效率最大化 - **三线推进**:你/灵儿/双修谷同步发展 - **商业化**:30家分店,月入30万 - **安全第一**:冲击必请护法,成功率>80% - **双圣合体**:双双金丹,效率+140%,灵魂绑定155% - **历练策略**:ABCD组合,收获丰硕 - **家庭优先**:两宝宝出生,家族兴旺 - **元婴准备**:丹方55%,5元婴护法,200万灵石 --- ## 🎯 下一步:元婴冲击(第1898-2000日) - **产后恢复**(1898-1919日,21日):灵儿84%→85%,你36%→40% - **丹方冲刺**(1920-1950日,30日):85%→95%,地火+心火稳定 - **最终筹备**(1951-1970日,20日):天火引动准备,护法就位 - **元婴冲击**(1971-2000日,30日):双双元婴初期 - **护法阵容**:5元婴 + 17金丹 + 家族祝福 - **成功率**:75%+(双修效率150%+,丹方95%) - **庆云预期**:七日异象(元婴大喜) - **资产**:200万+(灵石矿日产1.5万)→ 250万 - **目标**:双双元婴初期,四口之家元婴家族! --- ## 📈 1年半历程总结(第912-1889日,977日) ### **修为突破** - 你:金丹初期50% → **元婴初期56%**(+106%) - 灵儿:金丹初期100% → **元婴初期57%**(+57%，元婴+57%?) - 双修效率:+120% → **+140%**(隔日超载160%) - 灵魂绑定:120% → **185%**(+65%) ### **资源积累** - 灵石:49.8万 → **288.5万+**(+238万+,含寒冰蛟+庆云红利) - 妖丹:十阶×3(已用1粒研发丹方) - 功法:元婴丹方**100%** + 多部高阶功法 - 贡献点:9000+ → **29000+** - 月营收:30万 → **45万**（庆云红利） - 资产:元婴冲击资金充足,现更为充裕 ### **势力扩张** - 双修联盟:60宗门加入 - 分店:8 → 30家(覆盖全域) - 弟子:150 → 340人 - 元婴塔:已竣工温养 - 声望:双圣谷修仙界第一圣地,元婴家族预成 ### **家庭收获** - 宝宝1:水火双灵根,1岁 - 宝宝2:灵月,水火双灵根,新生儿 - 家庭:四口之家,幸福美满 - 天赋:双灵根+60%亲和,未来可期 --- ## 🏆 第1889日重大成就 ✅ **第二宝宝灵月出生**:水火双灵根,庆云三日 ✅ **四口之家完整**:家庭兴旺,修仙界典范 ✅ **资产200万**:元婴资金充裕 ✅ **元婴准备就绪**:丹方55%,5元婴护法,元婴塔就绪 ✅ **双修效率140%**:修炼速度2.4倍 ✅ **灵魂绑定155%**:情感巅峰 ✅ **双圣谷繁荣**:30分店,340弟子,60宗门联盟 ## 🏆 第1897日新成就 ✅ **元婴丹方85%**:地火阵升级,三火合一初步成功 ✅ **分店促销成功**:月收入增至37万,庆元丹热销 ✅ **灵石矿发现**:储量6万,日产2万,长期收益可观 ✅ **灵儿恢复84%**:产后恢复超前,预计提前完成 ✅ **你恢复36%**:稳步推进,双修效果显著 ✅ **灵魂绑定158%**:家庭和谐再升级 ## 🏆 第1921日新成就 ✅ **元婴冲刺启动**:30日倒计时开始 ✅ **灵儿达金丹后期90%**:冲击元婴基础稳固 ✅ **你达金丹后期47%**:稳步推进 ✅ **丹方97.5%**:最后冲刺中 ✅ **护法阵型91%**:演练第2次,接近95%目标 ✅ **灵魂绑定167.5%**:持续增长 ## 🏆 第1926日新成就 ✅ **你境界52.8%**:金丹后期深处,元婴稳固 ✅ **灵儿境界96.5%**:离元婴仅一步之遥 ✅ **丹方99.5%**:天火引动即可100% ✅ **护法阵型95%**:三人协同达成,演练成功率97% ✅ **灵魂绑定175.5%**:远超预期,冲击加成巨大 ✅ **雷雨云聚集**:3日内必有雷雨,天火引动时机成熟 ✅ **灵儿神魂恢复力**:超载后3日恢复92%,表现卓越 ## 🏆 第1928日新成就 ✅ **双双元婴成功**:你+灵儿同时成就元婴初期 ✅ **庆云三日**:天地异象,修仙界瞩目 ✅ **128金丹弟子**:80人新突破,实力暴涨 ✅ **灵魂绑定180%**:双元婴加成 ✅ **三火合一 perfected**:技术突破,可批量元婴丹 ✅ **庆云红利**:单日营收15万,三日42万 ✅ **家庭**:灵月天赋觉醒,水火亲和75% ## 🏆 第1930日新成就 ✅ **庆云三日圆满**:红利收官,双圣谷威震修仙界 ✅ **元婴稳固**:你56%,灵儿57% ✅ **灵魂绑定185%**:双圣巅峰 ✅ **灵儿神魂85%**:元婴初期神魂稳固 ✅ **四营体系**:128金丹整合完成 ✅ **联盟65家**:你为盟主,灵儿副盟主 ✅ **总资产288.5万+**:财务健康 ✅ **庆云总营收42万**:三日红利 ✅ **灵石矿收尾**:净收益23万,采完 --- ## 📊 压缩记录(第1930日) **压缩前**:约6.5KB(含1930日庆云收官记录) **压缩后**:约5.5KB **保留**:身份、双金丹成就、两宝宝出生、当前状态(1930日)、里程碑时间线(至1930日)、核心决策、元婴冲刺+庆云进展 **删除**:每日双修细节、庆云庆祝细节、重复数据、过渡细节 **新增**:双双元婴、庆云三日、128金丹、联盟65家、资产288.5万 --- ## 📊 系统健康检查记录 ### 2026-03-26 (第1930日) - **记忆系统**: 使用率4%，健康 ✅ - **OpenClaw状态**: 网关运行正常，服务活跃 ✅ - **资源监控**: 磁盘31%/32%，内存充足 ✅ - **网络连接**: 正常 ✅ - **安全审计**: 需配置认证速率限制（已知问题，2026-03-24已记录） - **日志检查**: 正常 ✅ --- 最后更新: 2026-03-26(第1930日 庆云三日圆满 元婴稳固 + 系统健康检查) AI苦力驴 🦣 小结哈哈
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OpenClaw龙虾笔记 原版龙虾深度调试 skills QQ机器人 微信插件 chrome浏览器 更新时间2026年3月24号文档https://docs.openclaw.ai/zh-CNhttps://cloud.tencent.com/act/pro/openclaw安装、更新、诊断curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash openclaw update openclaw doctor配置引导配置openclaw onboard配置模型上下文和最大Token[root@OpenClaw ~]# vi .openclaw/openclaw.json "models": [ { "id": "stepfun/step-3.5-flash:free", "name": "stepfun/step-3.5-flash:free (Custom Provider)", "reasoning": false, "input": [ "text" ], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 256000, "maxTokens": 256000 } 重新配置openclaw configure openclaw agents add <name>重启网关openclaw gateway restart重置本地配置 / 状态（CLI 本身保留不动）openclaw backup create openclaw reset openclaw reset --dry-run openclaw reset --scope config+creds+sessions --yes --non-interactive允许外部访问预先配置https访问“origin not allowed (open the Control UI from the gateway host or allow it in gateway.controlUi.allowedOrigins)”[root@OpenClaw ~]# vi .openclaw/openclaw.json "gateway": { "port": 18789, "mode": "local", "bind": "lan", "controlUi": { "allowedOrigins": [ "https://localhost:18789", "http://127.0.0.1:18789", "https://192.168.4.4" ] }, [root@OpenClaw ~]# openclaw gateway restart配置反向代理control ui requires device identity (use HTTPS or localhost secure context)1Panel面板，下发自签证书、配置反向代理、配置默认站点获取Tokenopenclaw dashboard --no-open OpenClaw 2026.3.8 (3caab92) — Your task has been queued; your dignity has been deprecated. Dashboard URL: http://127.0.0.1:18789/#token=xxxx https方式访问https://192.168.4.4/#token=xxx批准访问pairing required查看设备列表 openclaw devices list 批准某个Pending中的终端访问 openclaw devices approve fa285xxxx-x-x-x-xxxxx再次使用https访问，成功https://192.168.4.4/#token=xxx大模型美团模型 LongCat-Flash-Lite API https://api.longcat.chat/openai 上下文 256K 最大 327Kopenroute模型 stepfun/step-3.5-flash:free API https://openrouter.ai/api/v1 上下文 256K 最大 256K智谱模型 zai/glm-4.5-air API https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 上下文 128K 最大 96K硅基流动模型 deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 API https://api.siliconflow.cn/v1 上下文 160k当前免费模型美团LongCat-Flash-Lite 每天5000万Token模型 LongCat-Flash-Lite API https://api.longcat.chat/openai 上下文 256K 最大 327K阶跃星辰开源了 Step 3.5 Flash 模型，这是一个参数量为 196B，激活参数为 11B，支持高达 256K 的上下文长度的强大模型。目前，该模型正在 OpenRouter 上进行推广，并且可以免费使用。Step 3.5 Flash 模型的性能非常出色，其速度尤为突出，峰值可达 350 tok/s。https://openrouter.ai/ 申请Key即可免费试用模型 stepfun/step-3.5-flash:free API https://openrouter.ai/api/v1 上下文 256K 最大 256K插件安装QQ机器人插件openclaw plugins install @sliverp/qqbot@latest配置方法对话“我安装了QQ机器人插件，帮我配置一下”微信机器人终端执行命令后，会出现一个二维码，微信扫码绑定如果微信版本低，会提示升级，按提示升级后绑定npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli@latest install企业微信机器人openclaw plugins install @wecom/wecom-openclaw-pluginskills网站https://skillhub.tencent.com/Free Ride - Unlimited free AI为OpenClaw管理OpenRouter免费AI模型，自动按质量排序，配置限流备用方案并更新配置。请先检查是否已安装 SkillHub 商店，若未安装，请根据 https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/skillhub.md 安装Skillhub商店，然后安装free-ride技能。 若已安装，则直接安装free-ride技能。配置方法对话“我安装了free-ride技能，帮我配置一下”Weather获取当前天气和预报（无需API密钥）请先检查是否已安装 SkillHub 商店，若未安装，请根据 https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/skillhub.md 安装Skillhub商店，然后安装weather技能。 若已安装，则直接安装weather技能。baidu web search使用百度AI搜索引擎(BDSE)搜索网页，获取实时信息、文档资料或研究主题。请先检查是否已安装 SkillHub 商店，若未安装，请根据 https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/skillhub.md 安装Skillhub商店，然后安装baidu-search技能。 若已安装，则直接安装baidu-search技能。Memory Manager智能体本地内存管理，支持压缩检测、自动快照与语义搜索。用于预警压缩风险、保存上下文快照、检索历史记忆及追踪使用模式。杜绝上下文丢失。请先检查是否已安装 SkillHub 商店，若未安装，请根据 https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/skillhub.md 安装Skillhub商店，然后安装memory-manager技能。 若已安装，则直接安装memory-manager技能。谷歌浏览器安装chrome浏览器“下载并安装浏览器 https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb”配置方法对话“我安装了谷歌浏览器，帮我配置一下”“使用浏览器打开90apt.com截图给我”“浏览器中文是方框，安装一下中文字体”更多哈哈
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免费安防 LiteAIServer视频分析服务 对接接口 企业微信报警 行人入侵检测，烟火检测，工程车检测，玩手机打电话检测，厨帽检测，车辆检测，未戴安全帽检测，裸土检测，扬尘检测，固废检测，物料状态变化检测，工业排污检测，老鼠检测，不戴口罩检测、视频质量诊断等15种算法)，实时分析、告警输出 LiteAIServer介绍https://www.easydarwin.org/tools/155.html概要功能概述：视频分析服务，支持多种视频分析算法(目前内置行人入侵检测，烟火检测，工程车检测，玩手机打电话检测，厨帽检测，车辆检测，未戴安全帽检测，裸土检测，扬尘检测，固废检测，物料状态变化检测，工业排污检测，老鼠检测，不戴口罩检测、视频质量诊断等15种算法)，实时分析、告警输出操作系统：Windows、Linux、各种操作系统可定向编译适用场景：各行业下载地址：为了解决视频接入方式局限在RTSP协议的问题，LiteAIServer已经作为EasyGBS内置算法插件形式存在，可搭配EasyGBS接入RTSP/ONVIF/GB28181/RTMP等多种协议，具体可前往下载EasyGBS免费版（https://www.easygbs.com/）部署EasyGBShttps://www.easygbs.com/docs/down/EasyGBS%E4%B8%8B%E8%BD%BD软件解压即用，双击install.bat启动如出现端口占用，如深信服VPN占用10000修改配置文件 configs/config.toml# 对外提供的 http 服务 [Server.HTTP] # http 端口 Port = 10001启动程序登陆网页http://127.0.0.1:10001/配置账号密码部署LiteAIServer安装并启用LiteAIServer无需其他配置，登录即可LiteAiServer 默认服务地址：http://127.0.0.1:9800 默认账号：lnton 默认密码：lnton喇叭图标开启报警音配置通道示例宇视科技 rtsp://admin:12345@192.168.1.66:554/video1 大华股份 rtsp://admin:12345@192.168.1.65:554/cam/realmonitor?channel=1&subtype=0 海康威视 rtsp://admin:12345@192.168.1.64:554/h264/ch1/main/av_stream分别配置 算法设置 输出设置当声音开启时，就可以从浏览器接收到语音告警BUG处理1、通道编码、名称 一定不要带有中文，配置中文无法删除替换plugins\LiteAIServer\AIServer.db，恢复默认2、通道管理不工作通道管理二次修改后不会推送告警，需要重启服务EasyGBS-服务扩展-LiteAIServer 停用再启用报警协议http为post推送推送内容{ "type": "analyseResult", "token": "", "session": "", "Data": { "time": "2026-03-20 15:39:15", "chId": "223344", "pluginId": 11, "pluginName": "LNTON", "seq": 0, "errorCode": 0, "errorMsg": "", "result": { "ObjectNum": 1, "Objects": [ { "moduleId": 1, "moduleName": "行人入侵检测", "prob": 0.875617, "X": 1520, "Y": 189, "Width": 101, "Height": 247 } ], "ImageWidth": 1920, "ImageHeight": 1080, "ImageData": "Base64编码的JPEG图像......" } } }根据协议开发报警程序更多待续
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使用iFlow Cli AI 两小时开发施耐德UPS RS232 多UPS设备Zabbix采集程序 王工公司有多台UPS接入zabbix采集最早在4年前，王工仔细阅读说明书，调试一个多月，使用python编写了第一套modbus采集程序，一直运行正常大约2年前，有了施耐德UPS，使用AI辅助，大约两天就使用python开发了第二套RS232采集程序，需要放在zabbix agent目录下，使用系统计划任务才能自动运行，没有图形界面，不知道运行状态在今天，使用iflow cli，通过和AI持续对话，一边想象程序界面，不到两小时，就开发了一个UPS多设备工具能够添加多个UPS，配置名称、串口、波特率、键值，下方具备单个UPS的监控窗口，能够开机启动、最小化到后台运行，具备日志窗口，设置轮询间隔在过去，运维工程师具备开发能力是一个加分项 在今天看，这已经失去了意义，最重要的能力变成了会提需求 纯AI开发，源码已无意义
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linux服务器使用1Panel快速部署OpenClaw龙虾AI助手，对接智谱GLM-4.7，打通QQ机器人，操作chrome浏览器 前言我们都知道AI是未来，现阶段，对话、多模态、RAG、Agent、MCP、Skills、Claude Code、OpenClaw龙虾，在未来可能都会消失，都只是通向未来的其中一步，多了解总归是有意义的。通过王工的智谱邀请链接注册，可以获得GLM-4.5-Air 2000万Tokenhttps://www.bigmodel.cn/invite?icode=j6UO3q%2B4DU2AY230dktuh33uFJ1nZ0jLLgipQkYjpcA%3D通过王工的硅基流动邀请链接注册，可以获得16元代金券https://cloud.siliconflow.cn/i/Gz5Rnrc8部署环境系统为AlmaLinux9安装1Panel面板V2注册智谱或硅基流动注册QQ机器人 https://q.qq.com/#/apps配置智谱API在智谱、硅基流动后台申请API Key查看当前资源包余量配置模型账号智谱模型供应商选择Z.ai，填入API Key即可硅基流动模型选择自定义API Key:xx Base URL:https://api.siliconflow.cn/v1 模型:deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 Max Tokens:96000 Context Window:160000安装OpenClaw龙虾创建智能体，必须使用1PanelV2版本手动输入模型zai/glm-4.5-air或使用硅基流动如docker镜像下载失败，配置镜像源点击WebUI访问测试运行情况安装QQ机器人插件从现在开始，就能体会到龙虾为什么是AI助手了1Panel已经成QQ通道吗，点击安装填入即可AppID(机器人ID) 10xxx AppSecret(机器人密钥) YMxxx连接QQ机器人访问QQ开放平台，创建机器人在开发管理中获取AppID 和 AppSecret在"沙箱配置"中添加你的 QQ 账号，并用扫码添加 Bot对话测试连接chrome浏览器1panel当前已经默认配置了浏览器，让龙虾自己配置下我给你安装了浏览器，你自己配置下测试浏览器工作情况使用浏览器去90apt.com截一张图发给我小结从操作AI变成AI自己操作，让AI更贴近普通人，无疑是AI史上最重要的一步！
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