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环境

Linly-Talker 是一个基于图像提示与大型语言模型（LLMs）相结合的人机交互 AI 系统。它采用先进的视觉建模技术，将用户提供的图像内容与语言模型相结合，实现富媒体交互。系统采用 Gradio 作为开发框架，支持多种 API 如 Whisper、Linly、Microsoft 语音服务等技术集成，能够处理自由式对话或内容生成任务。

问题描述

在当前智能数字人市场中，如何实现高效且用户友好的实时对话系统部署成为了一个关注点。Linly-Talker 是一个尝试探索这一问题的创新方案。该系统通过将语言模型与视觉模型相结合，打破传统的对话方式限制，为用户提供更多可能性。例如，用户可以通过提供一张图片或文字描述，引导 AI 生成对话内容或提供相关解答。

解决方案

要实现 Linly-Talker 的部署体验，需要按照以下步骤操作：

环境准备

建议使用 Ubuntu 系统，确保 Python 3.10 及以上版本已经安装，环境变量中包含路径优化配置。此外，建议全系统使用 Clang++ 进行编译，以确保最终输出的高效性能。

项目拉取

打开终端，进入当前工作目录，执行以下命令拉取项目源码：

cd /mnt/e/work  git clone https://github.com/Kedreamix/Linly-Talker.git  git checkout main  cd Linly-Talker

配置部署环境

• 如果是第一次运行，本地需要安装相关依赖，建议使用第三方工具链来处理模型优化，例如 PyTorch 或 ONNX Runtime。
• 确保本地环境满足模型推理要求，例如 GPU 加速支持。

系统测试

最后，按照项目文档中的部署指南使用 Gradio 进行交互测试。系统会欢迎用户通过摄像头或文件上传图像进行对话或内容生成实验，验证交互流畅度和生成效果。

通过以上步骤，可以轻松完成 Linly-Talker 的部署体验，成为智能数字人的试点工程之一。

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