一个基于大语言模型的智能塔罗牌占卜对话机器人,使用三牌阵为用户的感情、事业、个人成长等问题提供温暖而现实的解读。
| 技术 | 说明 |
|---|---|
| Python 3.8+ | 主要编程语言 |
| PyTorch | 深度学习框架 |
| Transformers | 模型加载与推理 |
| PEFT / LoRA | 模型微调技术 |
| Gradio | Web UI 框架 |
git clone https://github.com/你的用户名/你的仓库名.git
cd 你的仓库名
pip install -r requirements.txt
本项目基于 LoRA 微调的大语言模型进行塔罗牌解读。你需要准备:
基础模型:[Qwen2.5-0.5B-Instruct]
LoRA 适配器权重:训练好的模型适配器文件
python demo1.py
启动后,终端会显示本地访问地址(通常是 http://127.0.0.1:7860),在浏览器中打开即可使用。
选择领域:从下拉菜单中选择你的问题所属领域(感情/事业/个人/财运/学业)
输入问题:在文本框中写下你想问的问题
例如:"这段感情健康吗?"、"我应该换工作吗?"
抽取牌面:
点击「🎲 Draw Random Cards」随机抽牌
或手动在三张牌的输入框中填写牌名
获取解读:点击「🔮 Get Reading」按钮,AI 会生成详细的塔罗牌解读
├── demo1.py # 主程序文件
├── requirements.txt # Python 依赖列表
├── README.md # 项目说明文档
└── [模型文件夹]/ # 模型文件(不包含在仓库中)
本项目需要下载微调后的 LoRA 模型,请按以下步骤操作:
./model/ 目录下AI-Tarot-Assistant/
├── demo1.py
├── model/
│ ├── chat_template.jinja
│ ├── config.json
│ ├── generation_config.json
│ ├── model.safetensors
│ ├── Modelfile
│ ├── tokenizer_config.json
│ └── tokenizer.json
├── requirements.txt
├── .gitignore
└── README.md
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本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件
Qwen 提供的基座模型
PEFT 高效的参数微调框架
Gradio 简洁的 Web UI 框架
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$ claude mcp add tarrot \
-- python -m otcore.mcp_server <graph>