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YuanChat通用智能体YuanPPT升级.md

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YuanPPT 智能体生成框架

嗨，大家好，很高兴跟大家分享，YuanPPT迎来优化，升级版本V0.9，欢迎大家下载体验。

更新内容

  • 增加PPT模板选择:提供多种不同风格的PPT模板，支持修改后的自定义PPT模板使用
  • 图片检索升级：最新提供四种不同风格的PPT图片生成方式
  • 幻灯片生成器优化：优化PPT内容生成速度与质量，增加内容排版样式

展示模板选择

默认模板使用

点击选择按钮，选择模板类型

模板选择按钮

自定义模板流程

YuanPPT提供5套默认模板，如需使用自己的模板，可根据默认模板格式进行设计，在模板文件夹中添加模板文件，修改模板选择文件，添加模板名称，即可使用。

1.添加模板

将模板添加到模板文件夹icons/template_background/

2.修改模板选择文件

修改模板选择文件template_select.py，添加自定义模板中对应文字的颜色

模板颜色

3.修改模板内容

修改自定义模板，请遵循以下模板变量定义自己的模板 PPT模板共6页：标题页、目录页、章节标题页、模板背景页1、模板背景页2、结束页

标题页

标题页占位符

Image 0 PPT背景占位符；Text 2 标题占位符；Text 3 作者名称占位符

目录页

只保存三个占位符

目录页展位符

Image 0 PPT背景占位符；Text 1 content；Text 2 目录

章节标题页

章节标题页

Image 0 背景占位符；Text 0 标题占位符；Text 2 关键词占位符；Text 3 序号占位符

背景页

背景页

Image 0 PPT背景占位符 本框架预留了两个背景图，分别保存在模板中第四张第五张幻灯片中

结束页

结束页

Image 0 背景占位符；Text 1 Thanks 占位符；Text 3 作者占位符

4.添加模板名称

模板名称写入到app.py配置中

template = st.radio("选择模板",("绚烂","青春","水冷","商务灰","商务红"))

5.保存并重启

可选择自己添加的自定义模板

图片检索升级

图片检索功能已升级，支持四种方式生成图片：

  • 使用Pixabay网站API检索图片；

  • 使用HuggingFace的API生成图片；

  • 使用Zhipu大模型的API生成图片；

  • 使用Huggingface开源模型本地生成图片。

配置文件在config.py函数中，使用mode_select参数选择图片检索方式即可

经过测试四种方法情况如下：

1.Pixabay网站API检索图片：开源图片检索网站，需申请API KEY，支持中文提示词，检索速度较慢，易超时，图片库中检索的图片不匹配；

2.HuggingFace的API生成图片：不支持中文提示词，yuanppt将图片检索关键词汉译英后请求文生图的API，生成速度较快、图文匹配较高；

3.Zhipu大模型的API生成图片：支持中文提示词，智谱开发平台注册账号，申请api密钥，生成速度快、图文匹配高，是yuanppt推荐使用的文生图方法；

4.Huggingface上下载的本地模型生成图片：不支持中文提示词，需使用本机系统资源，在i71355U+16G内存的情况下可运行的模型包括：runwayml/stable-diffusion-v1-5、etri-vilab/koala-lightning-700m，生成速度慢、图文匹配较高。

YuanPPT V0.8配置配置方式(适用V0.9更新版本)

开始

本地运行项目

克隆项目到本地目录中

git clone [email protected]:IEIT-Yuan/YuanChat.git
cd yuanchat/ppt

安装所需要的 python 依赖

pip install -r requirements.txt

运行 streamlit 项目

streamlit run app.py

本地部署 Ollama

安装 ollama 使用 Command 启动并运行 ollama serve

下载所需模型

ollama pull llama3.1:8b

修改generate_ppt_stream.py中的IP address和port

host = "localhost"
port = "11434"

服务器部署 Ollama

在服务器上部署 ollama 服务以加速模型推理,在本地请求 ollama 远程服务

服务器部署 Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

修改 Ollama 配置路径 /etc/systemd/system/ollama.service 配置文件内容如下，按照环境需要进行修改

[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target

[Service]
ExecStart=/usr/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3
# 配置远程访问
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
# 配置跨域请求
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"
# 配置OLLAMA的模型存放路径, 默认存放路径为/usr/share/ollama/.ollama/models/
Environment="OLLAMA_MODELS=/home/ollama/.ollama/models"
# 指定GPU
Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2"

[Install]
WantedBy=default.target

启动 Ollama 服务

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl start ollama

修改 ollama 配置文件，你需要重新加载配置并重启服务

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

修改generate_ppt_stream.py中的IP address和port

host = "ip"
port = "11434"

模型

下表为 Ollama 提供的部分模型，已在是 YuanPPT 中完成适配，在 PPT 模板生成时表现良好

qwen mistral gemma llama
qwen2.5:7b mistral:7b gemma2:9b llama3.1:8b
该幻灯片生成器已经过全面调整和优化，以确保它集成并有效利用我们的大型模型`Yuan-2.0`；之后我们将涉及更深层次的技术层面对接，包括数据接口、算法兼容性、性能调优等，增强用户体验的流畅性

API Server 功能

支持配置 API Server 功能。配置服务端口，开启服务（服务记录上次使用端口，默认为 5052）。服务开启后，可查看 API server 支持的模型列表；支持模型输出数据转换为 openAI 格式。 可以通过配置参数开启/关闭 API Server 功能，并设置 API Server 服务的端口号。

API_Server_Port = 5052
API_Server_Enable = True

使用

访问 URL: http://localhost:8501

开始界面

1.在文本框中输入一个主题;

大纲生成

2.PPT 生成后，按下载按钮下载 ppt;

下载PPT

生成的PPT内容展示

1.PPT主题页面

主题页面

2.PPT章节目录页

目录页

3.PPT内容页

内容页

4.PPT结束页

结束页