Llama Farm 项目教程
llama_farm Use local llama LLM or openai to chat, discuss/summarize your documents, youtube videos, and so on. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama_farm
1. 项目的目录结构及介绍
llama_farm/
├── app/
│ ├── __init__.py
│ ├── routes.py
│ ├── models.py
│ └── templates/
│ ├── index.html
│ └── about.html
├── config/
│ ├── __init__.py
│ ├── settings.py
│ └── database.py
├── static/
│ ├── css/
│ ├── js/
│ └── images/
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ ├── test_routes.py
│ └── test_models.py
├── .env
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
└── run.py
目录结构介绍
app/: 包含应用程序的主要代码。 __init__.py: 初始化应用程序。 routes.py: 定义应用程序的路由。 models.py: 定义数据库模型。 templates/: 包含HTML模板文件。 config/: 包含应用程序的配置文件。 __init__.py: 初始化配置模块。 settings.py: 包含应用程序的配置设置。 database.py: 包含数据库相关的配置。 static/: 包含静态文件,如CSS、JavaScript和图片。 tests/: 包含应用程序的测试代码。 __init__.py: 初始化测试模块。 test_routes.py: 测试路由的代码。 test_models.py: 测试模型的代码。 .env: 包含环境变量配置。 .gitignore: 指定Git忽略的文件和目录。 README.md: 项目说明文档。 requirements.txt: 包含项目依赖的Python包。 run.py: 项目的启动文件。2. 项目的启动文件介绍
run.py
run.py
是项目的启动文件,负责启动应用程序。以下是 run.py
的示例代码:
from app import create_app
app = create_app()
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
启动文件介绍
create_app(): 这是一个工厂函数,用于创建Flask应用程序实例。 app.run(debug=True): 启动应用程序,并启用调试模式。3. 项目的配置文件介绍
config/settings.py
settings.py
文件包含应用程序的主要配置。以下是 settings.py
的示例代码:
import os
class Config:
SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY') or 'you-will-never-guess'
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = os.environ.get('DATABASE_URL') or 'sqlite:///app.db'
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False
配置文件介绍
SECRET_KEY: 用于加密会话数据的密钥。 SQLALCHEMY_DATABASE_URI: 数据库的连接字符串。 SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS: 是否跟踪对象的修改。config/database.py
database.py
文件包含数据库相关的配置。以下是 database.py
的示例代码:
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy()
数据库配置介绍
SQLAlchemy: 初始化SQLAlchemy实例,用于与数据库交互。通过以上内容,您可以了解 llama_farm
项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本信息。
llama_farm Use local llama LLM or openai to chat, discuss/summarize your documents, youtube videos, and so on. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama_farm
总结
### Llama Farm 项目教程总结Llama Farm 是一个基于 Flask 的应用项目,旨在利用本地 llama LLM(大型语言模型)或 OpenAI 提供的功能来聊天、讨论及总结文档、YouTube 视频等内容。项目结构清晰,功能模块化设计,便于维护和扩展。
#### 1. 项目目录结构及介绍
- **app/**:包含应用的主代码,包括路由定义、模型定义及HTML模板。
- `__init__.py`:初始化应用。
- `routes.py`:定义应用的路由。
- `models.py`:定义数据库模型。
- `templates/`:存放HTML模板文件。
- **config/**:配置相关文件。
- `__init__.py`:初始化配置模块。
- `settings.py`:包含应用的配置设置如密钥和数据库连接等。
- `database.py`:定义SQLAlchemy实例,用于数据库操作。
- **static/**:存放静态文件,如CSS、JavaScript 和图片。
- **tests/**:包含应用的测试代码。
- 各测试文件(`__init__.py`、`test_routes.py`、`test_models.py`)用于测试应用的路由模型和数据库功能。
- 其他重要文件:
- `.env`:包含环境变量的配置文件。
- `.gitignore`:指定Git需忽略的文件和目录。
- `README.md`:项目说明文档。
- `requirements.txt`:定义项目依赖的Python包。
- `run.py`:应用启动文件,负责启动Flask应用。
#### 2. 项目的启动
- **run.py**:作为应用的启动入口,通过调用 `create_app()` 工厂函数创建Flask应用实例,并调用 `app.run(debug=True)` 启动服务器,开启调试模式。
#### 3. 项目的配置
- **config/settings.py**:包含了应用的主要配置,如:
- `SECRET_KEY`:用于会话数据加密的密钥。
- `SQLALCHEMY_DATABASE_URI`:数据库的连接字符串(支持环境变量覆盖)。
- `SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS`:设置是否跟踪对象的修改,默认为False。
- **config/database.py**:初始化SQLAlchemy实例,用于数据库操作。
### 总结
Llama Farm 是一个结构清晰、配置灵活的Flask项目,通过结合本地大型语言模型或OpenAI API来实现文档和视频的聊天分析、总结等功能。项目易于扩展和维护,并通过合理的目录及配置设计提高了代码的可读性和易开发性。项目地址为 [https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama_farm](https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama_farm)。