本文由 资源共享网 – ziyuan 发布,转载请注明出处,如有问题请联系我们!ChatGPT付费创作多模型AI系统V3.1.0独立版 WEB+H5
开发语言: php
数据库 : mysql
资源语言: 中文
与《ChatGPT付费创作多模型AI系统V3.1.0独立版 WEB+H5》相关的《完整源码》
小狐狸ChatGPT付费AI创作系统1.7.7免授权破解版 + H5端 + 小程序前端【附详细教程】
程序介绍:(官方正版破解去授权)1、完全开源购买后,源码直接到你自己手上,可以自由的进行二开。2、拥有完善的分销功能系统已经开发出了完善的二级分销功能,可以直接进行使用。3、无限多开系统支持无限SAAS多开,可以无限的给其他人进行多开,从中来赚取服务费。4、多端支持PC/H5/小程序多端同步。5、多接口通道。已经对接好ChatGPT的openai直连和第三方接口。还预留国内的AI接口,随时关注国内...
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小狐狸v2.7.2 ChatGPT付费AI创作系统源码(后端源码+原生小程序源码)
小狐狸Chat GPT付费创作系统采用了最新的GPT3.5接口与GPT4模型,同时还支持型,文心一言,腾讯混元,讯飞星火,通义千问,智普等等国内各种大模,可以更好地适应不同的应用场景,提供更加优质的服务。安装测试环境:Nginx 1.20+PHP7.2+MySQL 5.6安装教程1、导入数据库文件,数据库文件是 /08i8.com.sql2、修改数据库连接配置,配置文件是/.env4、设置运行目录...
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小狐狸v2.1.0源码(ChatGPT运营系统附500个创作模型)
资源包括:1、小程序源码(原生)2、后端(php源码)文件夹说明:1、后端:文件夹是后台文件5、.sql文件是数据库文件====================后台安装步骤:1、在宝塔新建个站点,php版本使用7.2 、 7.3 或 7.4,将“后端”文件夹里的文件上传到站点根目录,运行目录设置为/public2、导入数据库文件,数据库文件是 /db.sql3、修改数据库连接配置,配置文件是/.e...
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AI付费创作系统V3.0.6独立版(WEB+H5+小程序)
服务端基于ThinkPHP框架开发,小程序是微信原生开发支持型,文心一言,腾讯混元,讯飞星火,通义千问,智普、deepseek有对话、文字、图片、视频、音乐的创作功能
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智思AI企联系统前后端源码(uniapp+unicloud)
注:没有测试,有能力的测试测试!智思AI企联系统是一款企业级AI系统,与普通版AI产品相比具备显著差异。该系统允许企业按需选择和定制二开任意功能,以满足不同企业的个性化需求和场景要求。企业可以根据实际业务需求扩展和改进系统功能模块,使之更好地适应企业独特需求。注意:1、项目依赖unicloud,需要购买uni平台的云空间(非服务器),阿里云 5/月,用于部署后端接口,项目后端接口无法独立部署,只能...
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ChatGPT运营系统源码(vue+php)
ChatGPT是一种基于AI的聊天机器人技术,它可以帮助用户与聊天机器人进行自然语言交流,以解决用户的问题或满足用户的需求。ChatGPT的核心技术是使用自然语言处理(NLP)和语义模型,以及基于机器学习的深度神经网络(DNN)来实现聊天机器人的对话管理,从而使机器人能够理解用户的输入,并且能够以自然语言的方式回答用户的问题。系统亮点1.无刷新加载2.可对接多个chatgpt的key进行切换3.使...
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AI大模型源码(Grok-1 python)
Grok-1是马斯克AI创企xAI发布的一款大型语言模型,其参数量达到了3140亿,远超OpenAI GPT-3.5的1750亿,是Llama 2的4倍,被称为“迄今为止全球参数量最大的开源大型语言模型”。Grok-1是一款混合专家模型,其基础模型基于大量文本数据进行训练,没有针对任何具体任务进行微调。它采用了3140亿参数的Mixture-of-Experts模型,其中25%的权重在给定令牌上处...
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一个基于卷积神经网络(CNN)的模型来预测外汇价格的源码(python)
附:2020.12.15至2021.03.25的外汇数据输入数据是一维的序列数据,用forward方法通过x.unsqueeze(1)将输入数据的通道数增加了一个维度(从(batch_size, seq_length)变为(batch_size, 1, seq_length))使用了kernel_size=3和padding=1的卷积层,以及kernel_size=2的最大池化层模型为训练模式(n...
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AI大模型LLaMA全套(源码+模型+整合包)
LLaMA是Meta(Facebook)发布的一个大型语言模型系列,包含的参数量级有4个,分别为:6.7B、13.0B、32.5B和65.2B。这些模型使用了T级别的Token数进行训练,并且使用的数据均为开源数据集。在大多数benchmark上,LLaMA模型表现出色,即使使用13B的参数也能打败具有175B亿参数的GPT-3。这表明,对于给定的计算资源而言,最好的性能往往不是由最大参数量的模型...
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