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SparkAi创作系统是一款基于ChatGPT和Midjourney开发的智能问答和绘画系统，提供一站式 AI B/C 端解决方案，AI大模型提问、AI绘画、专业版AI视频生成、文档分析、多模态识图理解、TTS & 语音识别对话、AI换脸、支持AI智能体应用（支持GPTs应用+Prompt自定义预设应用）、插件系统、AI音乐生成、一站式系统。

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①检出（checkout）：将一个服务器端创建好的项目整个下载到本地，这是到项目组后参与开发的第一步，只需执行一次。③提交（commit）：将本地修改提交到服务器端。②更新（update）：将本地文件更新为服务器端的最新版本，通常为每天上班时或修改公共文件之前执行一次。版本控制系统是一个软件，它可以伴随我们软件开发人员一起工作，让我们编写代码的完整的历史保存下来。Apache下的一个开源的项目Subversion，通常缩写为 SVN，是一个版本控制系统。Subversion源码是使用C语言开发的。

依赖指的是jar包之间的相互依赖，比如我们讲文件上传组件commons-fileupload-1.2.1.jar，不是自拷贝这个一个jar包，而我们说它还依赖commons-io-2.0.jar这个jar包，我们使用fileupload组件的时候，就必须同时复制这个两个jar到lib目录下。依赖管理指的就是使用Maven来管理项目中使用到的jar包，Maven管理的方式就是“自动下载项目所需要的jar包，统一管理jar包之间的依赖关系”。（1）平时我们开发项目时，一般都是一个项目就是一个工程。

下载地址：http://maven.apache.org/download.cgiMaven 3.3+ require JDK 1.7 or above ： 因为Maven是一个纯粹的java实现的工具下载完成后，得到一个压缩包，解压，可以看到maven的组成目录。

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这里使用的方法为宝塔自带的反向代理功能，就正常的方法。使用SSL，得解决Nginx三次握手的问题。

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深度学习训练通常需要大量的计算。目前，GPU是深度学习最具成本效益的硬件加速器。与CPU相比，GPU更便宜，性能更高，通常超过一个数量级。此外，一台服务器可以支持多个GPU，高端服务器最多支持8个GPU。更典型的数字是工程工作站最多4个GPU，这是因为热量、冷却和电源需求会迅速增加，超出办公楼所能支持的范围。对于更大的部署，云计算（例如亚马逊的和实例）是一个更实用的解决方案。

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设置详细的计费和支出警报也是一个好主意，以避免任何意外，例如，当忘记停止运行实例时。当实例准备就绪时，单击它旁边的“Open Jupyter”链接，以便你可以在此实例上编辑并运行本书的所有Jupyter Notebook。我们可以使用Amazon SageMaker创建一个GPU的notebook实例来运行本书的密集型代码。：使用一个Tesla V100 GPU和一个8核CPU，这个实例的性能足够本书的大部分内容使用。们可以指定此GitHub存储库URL，以允许SageMaker在创建实例时克隆它。

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标记单元格中的内容包括“This Is a Title”和“This is text.”。当一个notebook包含更多单元格时，我们可以单击菜单栏中的“Kernel”\(\rightarrow\)“Restart & Run All”来运行整个notebook中的所有单元格。通过单击菜单栏中的“Help”\(\rightarrow\)“Edit Keyboard Shortcuts”，可以根据你的首选项编辑快捷键。在单元格末尾添加一个新的文本字符串“Hello world.”，如下图所示。

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本系统使用Nestjs+Vue+Typescript框架技术，持续集成AI能力到本系统。支持GPT-4-Turbo模型、支持DALL-E3文生图，支持最新GPT-4-Turbo模型、GPT-4-1106-Preview多模态模型。支持GPT-4图片对话能力上传图片并识图理解对话，新增OpenAI的TTS语音对话功能，ChatFile文档对话总结。

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