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直播帶貨大模型，開啟自動賣貨的時代！

UCloud小助手 / 367人閱讀
Streamer-Sales是一個為直播帶貨主播量身定制的智能工具。

它能夠智能分析商品特性，自動創(chuàng)作出引人入勝的解說詞，從而有效增強商品的吸引力和提升銷售業(yè)績。它還具備多種交互功能，比如將主播的語音實時轉換為文字，便于與觀眾進行更直接的交流。它還能夠生成富有感情色彩的語音，讓商品介紹更加生動，以及創(chuàng)造虛擬主播的視頻，為觀眾帶來更加直觀和有趣的購物體驗。

具體功能
1. 主播文案生成：系統(tǒng)能夠基于商品特性，自動創(chuàng)建引人入勝的解說文案，以激發(fā)消費者的購買欲望。
2. 推理加速技術：通過集成LMDeploy技術，系統(tǒng)顯著提高了推理速度，并支持KV緩存和Turbomind技術。
3. 檢索增強生成：結合商品說明書和相關文檔，系統(tǒng)能夠生成更加貼合實際的文案內容。
4. 語音轉文字功能：系統(tǒng)支持將主播的語音實時轉換為文字，便于與觀眾進行互動。
5. 文字轉語音技術：能夠將文案轉換為帶有情感色彩的語音輸出，使商品介紹更加生動。
6. 數(shù)字人視頻生成：系統(tǒng)可以生成虛擬主播視頻，利用數(shù)字人技術進行商品解說，增強觀眾的觀看體驗。
7. 實時信息查詢：系統(tǒng)能夠通過網(wǎng)絡實時查詢并提供信息，例如快遞狀態(tài)，確保用戶獲得最新數(shù)據(jù)。
模型介紹
Streamer-Sales 模型架構
模型用 xtuner 在 InternLM2的基礎上指令微調而來，部署集成了LMDeploy加速推理，支持ASR 語音生成文字壹， 支持RAG檢索增強生成三做到可以隨時更新說明書指導主播生成文案，支持Agent 通過網(wǎng)絡查詢快遞信息，還加入 帶有感情的TTS文字轉語音生成，最后還會生成主播數(shù)字人視頻，讓主播不止于文字介紹。
Streamer-sales-lelemiao-7b流媒體-銷售-lelemiao-7b
基座：internlm2-chat-7b
數(shù)據(jù)量：大約40萬Token
特點：這是一個基于internlm2-chat-7b微調的模型，專為直播帶貨生成解說文案。模型通過大量商品數(shù)據(jù)的訓練，能夠生成高質量的商品解說文案，精準激發(fā)用戶購買欲望。
適用場景：線上直播銷售、線下門店推廣、商品廣告文案生成等。
Streamer-sales-lelemiao-7b-4bit
基座：internlm2-chat-7b
數(shù)據(jù)量：大約40萬Token
特點：這是 streamer-sales-lelemiao-7b 模型的 4bit 量化版本，進一步優(yōu)化了推理速度和資源占用。量化后的模型在保持生成質量的同時，顯著提升了推理效率，適合在計算資源有限的環(huán)境中使用。
適用場景：需要高效推理和快速響應的直播帶貨場景，尤其是在資源受限的情況下。
項目通過多個模塊和技術的集成，構建了一個全面的直播帶貨大模型系統(tǒng)。
主要架構
數(shù)據(jù)生成與處理模塊
數(shù)據(jù)集生成：采用通義干問和文心一言生成數(shù)據(jù)集，包括商品文案和問答對話。
數(shù)據(jù)清洗和合并：對生成的數(shù)據(jù)進行清洗，合并并轉換為適合訓練的格式。
RAG數(shù)據(jù)庫生成：創(chuàng)建向量數(shù)據(jù)庫，以支持檢索增強生成。
模型訓練與微調
基礎模型：使用 InternLM2 作為基礎模型。
微調：使用xtuner對基礎模型進行指令微調，以適應不同商品和用戶需求。
量化處理：使用 LMDeploy進行4bit量化，提升推理效率。
推理與生成模塊
推理加速：集成LMDeploy和Turbomind，支持KVcache，顯著提升推理速度。
檢索增強生成(RAG)：結合商品說明書和相關文檔，增強生成的文案內容。
語音處理模塊
ASR(語音轉文字)：支持語音輸入轉換為文字。
TTS(文字轉語音)：生成帶有情感的語音輸出，增強用戶體驗。
數(shù)字人生成模塊
使用ComfyUlworkflow生成虛擬主播視頻，提供生動的商品解說。
實時信息查詢模塊
Agent集成：通過網(wǎng)絡查詢實時信息，如快遞狀態(tài)和天氣信息，提供即時反饋。

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