AI智能体培训第三天：视频生成与jupyter notebook环境搭建

今天是AI智能体开发与应用培训的第三天，上午继续治愈系老爷爷视频的生成，下午内容为“本地化”大模型的部署。

1、治愈系老爷爷视频生成

1.1、需求

创作治愈系老爷爷视频

1.2、最终效果展示

这是一个36秒的视频。总体思路是根据话题生成12句有内涵的短句，然后根据短句结合老爷爷的形象生成12张图片，再用剪映小助手插件生成一个剪映草稿，并且把视频和音乐添加下去，最后去剪映里导出视频。

1.3、智能体工作流

1.4、工作流拆解

工作流相对复杂，需要用到剪映和米核剪映小助手，个人感觉以后也用不到这个制作视频，这里就不拆解了。

米核剪映小助手下载地址：https://miheai.com/download.html

2、基于Jupyter和notebook实现本地化部署

终于都了激动人心的时刻，上这个课就是奔着这个本地化部署来的，个人理解，基于云平台的智能体都只能是玩具，真正的要商业化应用还是得本地部署的智能体。

为什么不用coze等低代码平台完成所有的智能体开发？来看看老师的解释：

2.1、项目环境

2.2、miniconda安装

miniconda用于管理python环境

miniconda下载地址：https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install

根据文档配置环境变量，以便在命令行使用。

2.2.1、测试conda是否正确安装

命令行输入conda -v，安装正确会返回版本信息

2.2.2、conda几个常用命令

conda create -n myenv python=3.12.3 #创建虚拟环境
conda activate myenv #激活虚拟环境
conda deactivate #退出当前虚拟环境
conda env list #查看所有可用的 Conda 环境
conda env remove --name myenv #删除虚拟环境

2.3、安装jupyter、notebook

conda install jupyter notebook 

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes

conda config --remove channels defaults

#重启命令行并继续运行

2.4、运行jupyter notebook

jupyter notebook #启动jupyter notebook

执行后会打开浏览器

在这里就可以打开.ipynb的文件并运行。

2.5、创建一个新目录，并进入该目录

2.6、安装依赖环境

pip install -r requirements.txt

# 或者
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements.txt

requirements.txt的文件内容是：

openai>=1.12.0
langchain>=0.1.0
langchain-openai>=0.0.5
python-dotenv>=1.0.0
jupyter>=1.0.0
notebook>=7.0.0
ipykernel>=6.0.0

2.7、如何让Juypter notebook检测到anacoda虚拟环境中的编译器

# 1、激活虚拟环境
conda activate your-env-name

# 2、安装ipykernel，在该虚拟环境中安装Python内核
conda install ipykernel

# 3、注册内核到juypter，使用以下命令将该虚拟环境添加为juypter的内核
python -m ipykernel install --user --name=your-env-name --display-name "Python (your-env-name)"

具体到我们这个环境就是

conda activate myenv

conda install ipykernel

python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)"

启动jupyter notebook，在任何环境下运行jupyter notebook，然后在Kernel菜单中选择刚刚添加的内核。