ADD file via upload
在运行应用程序之前,请确保本地机器或服务器上运行着Ollama。可以按照 Ollama仓库中提供的说明来设置服务器。需要从Ollama服务器下载并运行一个模型。
# 安装并运行Llama 3.2 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ollama run qwen2.5:1.5b
按照以下步骤设置并运行应用程序:
git@code.gitlink.org.cn:ChengQ/competition.git cd Meeting-Sumarizer
# 确保lfs已安装 sudo apt-get install git-lfs git lfs install # 下载模型到models文件夹下 git clone https://www.modelscope.cn/iic/SenseVoiceSmall.git models/SenseVoiceSmall
为了安装所有必要的依赖项(包括Python虚拟环境、whisper.cpp、FFmpeg和Python包),并运行应用程序,执行提供的设置脚本:
chmod +x run_meeting_summarizer.sh ./run_meeting_summarizer.sh
该脚本将:
设置和执行完成后,Gradio将提供一个URL(通常是http://127.0.0.1:7860) 在网页浏览器中打开此URL即可访问会议纪要界面。
或者,在设置完成后,可以手动激活虚拟环境并运行Python脚本:
# 激活虚拟环境 source .venv/bin/activate # 运行main.py脚本 python main.py
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需要的模块
安装前准备
在运行应用程序之前,请确保本地机器或服务器上运行着Ollama。可以按照 Ollama仓库中提供的说明来设置服务器。需要从Ollama服务器下载并运行一个模型。
安装
按照以下步骤设置并运行应用程序:
Step 1: 克隆仓库
Step 2: 安装SenseVoiceSmall(这是一个用于语言识别的大模型)
Step 3: 运行设置脚本
为了安装所有必要的依赖项(包括Python虚拟环境、whisper.cpp、FFmpeg和Python包),并运行应用程序,执行提供的设置脚本:
该脚本将:
Step 4: 访问应用程序
设置和执行完成后,Gradio将提供一个URL(通常是http://127.0.0.1:7860) 在网页浏览器中打开此URL即可访问会议纪要界面。
或者,在设置完成后,可以手动激活虚拟环境并运行Python脚本:
示例图