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完全使用本地大模型测试通过 请大家鉴定翻译质量 #202
Comments
本来唯一要付钱的语言大模型就可以换啊( |
对于某些复杂的场景需要大量的切句和对齐,目前测试下来只有claude能稳定思考并且输出合理的切句 |
英语不过关,实在看不出来切句有没有问题,只是能不能跑通,不完美的地方是语速处理的问题,和专业术语的念法。 |
我也试了本地运行qwen2.5b:32b,还是会经常出一些 json 相关的问题,如果是 72b 就基本正常了 |
出错是概率问题,不是保证哪个模型一定不出错,就是claude我感觉也是会出错的,关键是你要会修复错误。刚刚又跑了一个限制级的动作片1个多小时,全片一直保持大量口语对话,出了两处错误,能看懂代码,很容易就能修复,手动改一下就没事了。 |
试过换语音吗? |
不明白什么意思,你是想要重新换一个配音员吗? |
请问你跑 qwen 2.5:32b 本地用的什么显卡 |
2080ti 22g
…---原始邮件---
发件人: ***@***.***>
发送时间: 2024年11月15日(周五) 中午11:58
收件人: ***@***.***>;
抄送: ***@***.******@***.***>;
主题: Re: [Huanshere/VideoLingo] 完全使用本地大模型测试通过 请大家鉴定翻译质量 (Issue #202)
请问你跑 qwen 2.5:32b 本地用的什么显卡
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我用的 macbook pro/m2 max/96g ram,用 ollama 跑的 |
实际 72b 都跑得起来,不过就会比较慢,32b 的速度相对能接受一些 |
用苹果就告别ai吧,基本干啥啥不行
…---原始邮件---
发件人: "ZHU ***@***.***>
发送时间: 2024年11月15日(周五) 中午12:55
收件人: ***@***.***>;
抄送: ***@***.******@***.***>;
主题: Re: [Huanshere/VideoLingo] 完全使用本地大模型测试通过 请大家鉴定翻译质量 (Issue #202)
请问你跑 qwen 2.5:32b 本地用的什么显卡
我用的 macbook pro/m2 max/96g ram,用 ollama 跑的
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我用docker安装的,不知道为什么无法访问主机的ollama,在容器里边执行curl http://host.docker.internal:11434 返回的是空 |
网络配置问题,用的是docker的网络,要么把ollama改成0.0.0.0,接受广域网访问,要么把docker里的网络改成host模式。 |
ollama已经设置了0.0.0.0了,局域网其它机子可以访问,就是容器里边无法访问 |
平台:ubuntu 24.04 2080TI 22G * 4 2680 v4 128G
用本地模型跑了个视频教程
使用videolingo平台完全使用本地大模型跑出来的videolingo+whisperX+ollama(qwen2.5b:32b)+GPT-sovite没花一分钱。
###【为什么要在今天选择FastAPI Why You Should Learn FastAPI Today】
https://www.bilibili.com/video/BV17Y1aY6EqW/?share_source=copy_web&vd_source=d18a1b9b1a29f564f229a4ed747cfd34
###【怎样用Python建立 RESTful : How to build modern RESTful APIs with Python】
https://www.bilibili.com/video/BV1mX1aYdEow/?share_source=copy_web&vd_source=d18a1b9b1a29f564f229a4ed747cfd34
【怎么让Fastapi连接数据库 Python FastAPI Tutorial: How to Connect FastAPI to Database】 https://www.bilibili.com/video/BV1mX1aYdEQX/?share_source=copy_web&vd_source=d18a1b9b1a29f564f229a4ed747cfd34
上传用的mkv是有字幕的,b站转格式把字幕丢了
qwen2:7b跑不通
喜大普奔啊,我把整个专集的32个视频教程全部跑了一遍,大家可以品鉴尝试了。
自认为效果非常好,这种有判断优化的机制太棒了,比其它的机械翻译工具强的不是一星半点。
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