Alist&MiniGPT

一个云盘管理及图像智能搜索综合系统

介绍

Alist 作为一个云盘整合工具，为用户提供了便捷的云端文件管理体验。为了进一步提升用户使用体验，本项目通过集成 GPT 技术，实现了对云盘中图片的智能搜索和描述生成。用户可以通过图像关键词搜索以及由 GPT 生成的图像描述，更高效地定位和管理云盘中的图片资源。

功能： 实现基于关键词的图像搜索功能。 利用 GPT 技术生成准确、富有描述性的图片描述。 通过图像描述，为用户提供更直观、便捷的文件搜索和管理方式。

特点： Alist 云盘整合： 利用 Alist 提供的云盘整合功能，将用户的云端图片资源汇聚在一个统一的工具中，方便集中管理。 GPT 图像描述技术： 结合 GPT 技术，对云盘中的图片进行智能描述生成，为每张图片生成富有描述性的文本。 关键词搜索： 提供基于关键词的图像搜索功能，使用户能够通过关键词快速定位所需图片。

下载及配置

Alist的下载及配置

Alist源码及文档

https://github.com/alist-org/alist/tree/main
https://alist.nn.ci/zh/

1.环境准备
首先，你需要一个有git，nodejs，pnpm，golang>=1.20，gcc的环境

2.构建前端

git clone https://github.com/slowmagic10/alist-minigpt.git
cd alist-minigpt/alist-web

执行 pnpm install && pnpm build 得到 dist 目录下的目标文件

3.构建后端

cd ..
cd alist

将上一步的 dist 目录复制到项目下的 public 目录下，然后执行

bash run.sh

4.运行服务

• 在Linux或Mac上运行

./alist server

• 在Windows上运行

./alist.exe server

5.构建索引
登录后安装官方教程：https://alist.nn.ci/zh/guide/drivers/common.html挂载网盘
进入管理界面，选择索引为云盘文件添加索引

MiniGPT-4的下载及配置

MiniGPT源码

https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4

1.代码及环境准备 创建一个Python环境，然后通过以下命令激活它

cd MiniGPT-4
conda env create -f environment.yml
conda activate minigptv

2.准备预训练的大模型权重

MiniGPT-v2 是基于Llama2 Chat 7B模型的。 通过使用 git-lfs 克隆存储库，从以下 Huggingface 空间下载相应的 LLM 权重。

Llama 2 Chat 7B	Vicuna V0 13B	Vicuna V0 7B
Download	Downlad	Download

然后，将模型配置文件中的变量llama_model设置为LLM权重路径。 这里在第14行。

3. 准备预训练的模型检查点

下载预训练的模型检查点

MiniGPT-v2 (after stage-2)	MiniGPT-v2 (after stage-3)	MiniGPT-v2 (online developing demo)
Download	Download	Download

在进化配置文件中设置预训练检查点的路径 eval_configs/minigptv2_eval.yaml第8行。

MiniGPT-4 (Vicuna 13B)	MiniGPT-4 (Vicuna 7B)	MiniGPT-4 (LLaMA-2 Chat 7B)
Download	Download	Download

4.设置MiniGPT访问的图片地址
Alist支持通过webdav访问文件

在这里第89行中设置自己的访问地址 在这里第97行中设置自己的访问地址

感谢

MiniGPT-4: 使用先进的大型语言模型增强视觉语言理解 作者为朱德尧、陈俊、沈晓倩、李翔和Mohamed Elhoseiny。*表示贡献相等。
Alist:一个支持多存储的文件列表程序，使用 Gin 和 Solidjs。