是否用self.访问property的疑惑

本文通过一个具体的实例探讨了在Objective-C中不当使用self访问属性可能导致的问题,特别是当方法名与属性的setter方法名冲突时所引发的无限递归问题。

发现个用self.访问property的问题,很困惑:

1. 定义一个属性NSDictionary *audioItem,声明如下:

 

 

2. 在下面函数中初始化:

 

 

3. 对该函数的调用如下:

 

 

出现如下问题:在2中第一个打印语句被循环一直打印,程序死悄悄!

但是,如果在2中使用audioItem = [item retain],则不会有任何问题。

问题出在哪儿?

 

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原因:给函数命名时犯了个低级错误,setAudioItem竟无意成了属性audioItem的set函数!

 

 

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
#请作以下修改:1.大模型的名称列表用程序从Ollama管理的大模型列表中提取;2,默认大模型为“llama3.2-vision”;3.其它各处尽量少动或不动 import sys import os import time import base64 import threading import cv2 import numpy as np from PIL import Image import speech_recognition as sr import pyttsx3 from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QTabWidget, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QTextEdit, QPushButton, QLineEdit, QLabel, QSlider, QProgressBar, QFileDialog, QComboBox, QGroupBox, QCheckBox) from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage, QFont from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer, QThread, pyqtSignal import ollama from io import BytesIO # 添加这行修复 class ModelWorker(QThread): responseSignal = pyqtSignal(str) progressSignal = pyqtSignal(int) completed = pyqtSignal() def __init__(self, prompt, model, images=None, max_tokens=4096, temperature=0.7): super().__init__() self.prompt = prompt self.model = model self.images = images self.max_tokens = max_tokens self.temperature = temperature self._is_running = True def run(self): try: options = { 'num_predict': self.max_tokens, 'temperature': self.temperature } if self.images: images_base64 = [self.image_to_base64(img) for img in self.images] response = ollama.chat( model=self.model, messages=[{ 'role': 'user', 'content': self.prompt, 'images': images_base64 }], stream=True, options=options ) else: response = ollama.chat( model=self.model, messages=[{'role': 'user', 'content': self.prompt}], stream=True, options=options ) full_response = "" for chunk in response: if not self._is_running: break content = chunk.get('message', {}).get('content', '') if content: full_response += content self.responseSignal.emit(full_response) self.progressSignal.emit(25) self.completed.emit() except Exception as e: self.responseSignal.emit(f"错误: {str(e)}") self.completed.emit() def image_to_base64(self, image_path): with Image.open(image_path) as img: img = img.convert('RGB') buffered = BytesIO() img.save(buffered, format="JPEG") return base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode('utf-8') def stop(self): self._is_running = False class SpeechWorker(QThread): finished = pyqtSignal(str) def run(self): r = sr.Recognizer() with sr.Microphone() as source: audio = r.listen(source) try: text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN') self.finished.emit(text) except Exception as e: self.finished.emit(f"语音识别错误: {str(e)}") class MultiModalApp(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("多模态智能助手 - Gemma3:27b") self.setGeometry(100, 100, 1200, 800) self.setFont(QFont("Microsoft YaHei", 10)) # 主布局 self.tabs = QTabWidget() self.setCentralWidget(self.tabs) # 创建功能页 self.create_chat_tab() self.create_image_tab() self.create_voice_tab() self.create_video_tab() self.create_settings_tab() # 状态变量 self.current_images = [] self.model_worker = None self.speech_worker = None self.video_capture = None self.video_timer = QTimer() self.video_timer.timeout.connect(self.update_video_frame) # 初始化语音引擎 self.engine = pyttsx3.init() self.engine.setProperty('rate', 150) self.engine.setProperty('volume', 0.9) self.engine.setProperty('voice', 'zh') # 设置中文语音 # 检查Ollama连接 self.check_ollama_connection() def create_chat_tab(self): tab = QWidget() layout = QVBoxLayout() # 聊天历史 self.chat_history = QTextEdit() self.chat_history.setReadOnly(True) self.chat_history.setStyleSheet("background-color: #f0f8ff;") # 参数控制 param_group = QGroupBox("模型参数") param_layout = QHBoxLayout() self.max_tokens = QSlider(Qt.Horizontal) self.max_tokens.setRange(128, 8192) self.max_tokens.setValue(2048) self.max_tokens_label = QLabel("最大Token数: 2048") self.temperature = QSlider(Qt.Horizontal) self.temperature.setRange(0, 100) self.temperature.setValue(70) self.temperature_label = QLabel("温度: 0.7") param_layout.addWidget(QLabel("最大Token:")) param_layout.addWidget(self.max_tokens) param_layout.addWidget(self.max_tokens_label) param_layout.addWidget(QLabel("温度:")) param_layout.addWidget(self.temperature) param_layout.addWidget(self.temperature_label) param_group.setLayout(param_layout) # 输入区域 input_layout = QHBoxLayout() self.input_field = QLineEdit() self.input_field.setPlaceholderText("输入您的问题...") self.send_button = QPushButton("发送") self.clear_button = QPushButton("清空对话") input_layout.addWidget(self.input_field, 4) input_layout.addWidget(self.send_button, 1) input_layout.addWidget(self.clear_button, 1) # 进度条 self.progress_bar = QProgressBar() self.progress_bar.setVisible(False) # 组装布局 layout.addWidget(self.chat_history, 6) layout.addWidget(param_group) layout.addLayout(input_layout) layout.addWidget(self.progress_bar) tab.setLayout(layout) self.tabs.addTab(tab, "文本对话") # 信号连接 self.send_button.clicked.connect(self.send_chat) self.clear_button.clicked.connect(self.clear_chat) self.input_field.returnPressed.connect(self.send_chat) self.max_tokens.valueChanged.connect(self.update_max_tokens_label) self.temperature.valueChanged.connect(self.update_temperature_label) def create_image_tab(self): tab = QWidget() layout = QVBoxLayout() # 图像显示 image_layout = QHBoxLayout() self.image_label = QLabel() self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.image_label.setStyleSheet("border: 2px solid gray; min-height: 300px;") self.image_label.setText("图片预览区域") image_layout.addWidget(self.image_label) # 图像处理按钮 btn_layout = QHBoxLayout() self.load_image_btn = QPushButton("加载图片") self.analyze_image_btn = QPushButton("分析图片") self.generate_image_btn = QPushButton("生成图片描述") btn_layout.addWidget(self.load_image_btn) btn_layout.addWidget(self.analyze_image_btn) btn_layout.addWidget(self.generate_image_btn) # 结果区域 self.image_result = QTextEdit() self.image_result.setReadOnly(True) self.image_result.setStyleSheet("background-color: #fffaf0;") # 组装布局 layout.addLayout(image_layout, 3) layout.addLayout(btn_layout) layout.addWidget(self.image_result, 2) tab.setLayout(layout) self.tabs.addTab(tab, "图像分析") # 信号连接 self.load_image_btn.clicked.connect(self.load_image) self.analyze_image_btn.clicked.connect(self.analyze_image) self.generate_image_btn.clicked.connect(self.generate_image_description) def create_voice_tab(self): tab = QWidget() layout = QVBoxLayout() # 语音控制 voice_layout = QHBoxLayout() self.record_btn = QPushButton("开始录音") self.play_btn = QPushButton("播放回复") self.stop_btn = QPushButton("停止") voice_layout.addWidget(self.record_btn) voice_layout.addWidget(self.play_btn) voice_layout.addWidget(self.stop_btn) # 语音识别结果 self.voice_input = QTextEdit() self.voice_input.setPlaceholderText("语音识别结果将显示在这里...") # 语音合成设置 tts_group = QGroupBox("语音设置") tts_layout = QHBoxLayout() self.voice_speed = QSlider(Qt.Horizontal) self.voice_speed.setRange(100, 300) self.voice_speed.setValue(150) self.voice_speed_label = QLabel("语速: 150") self.voice_volume = QSlider(Qt.Horizontal) self.voice_volume.setRange(0, 100) self.voice_volume.setValue(90) self.voice_volume_label = QLabel("音量: 90%") tts_layout.addWidget(QLabel("语速:")) tts_layout.addWidget(self.voice_speed) tts_layout.addWidget(self.voice_speed_label) tts_layout.addWidget(QLabel("音量:")) tts_layout.addWidget(self.voice_volume) tts_layout.addWidget(self.voice_volume_label) tts_group.setLayout(tts_layout) # 组装布局 layout.addLayout(voice_layout) layout.addWidget(self.voice_input, 2) layout.addWidget(tts_group) tab.setLayout(layout) self.tabs.addTab(tab, "语音交互") # 信号连接 self.record_btn.clicked.connect(self.start_recording) self.play_btn.clicked.connect(self.play_response) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_audio) self.voice_speed.valueChanged.connect(self.update_voice_speed) self.voice_volume.valueChanged.connect(self.update_voice_volume) def create_video_tab(self): tab = QWidget() layout = QVBoxLayout() # 视频控制 video_control = QHBoxLayout() self.load_video_btn = QPushButton("加载视频") self.play_video_btn = QPushButton("播放") self.pause_video_btn = QPushButton("暂停") self.analyze_video_btn = QPushButton("分析视频") video_control.addWidget(self.load_video_btn) video_control.addWidget(self.play_video_btn) video_control.addWidget(self.pause_video_btn) video_control.addWidget(self.analyze_video_btn) # 视频显示 video_layout = QHBoxLayout() self.video_label = QLabel() self.video_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.video_label.setStyleSheet("border: 2px solid gray; min-height: 300px;") self.video_label.setText("视频预览区域") video_layout.addWidget(self.video_label) # 分析结果 self.video_result = QTextEdit() self.video_result.setReadOnly(True) self.video_result.setStyleSheet("background-color: #f5f5f5;") # 组装布局 layout.addLayout(video_control) layout.addLayout(video_layout, 3) layout.addWidget(self.video_result, 2) tab.setLayout(layout) self.tabs.addTab(tab, "视频分析") # 信号连接 self.load_video_btn.clicked.connect(self.load_video) self.play_video_btn.clicked.connect(self.play_video) self.pause_video_btn.clicked.connect(self.pause_video) self.analyze_video_btn.clicked.connect(self.analyze_video) def create_settings_tab(self): tab = QWidget() layout = QVBoxLayout() # Ollama设置 ollama_group = QGroupBox("Ollama设置") ollama_layout = QVBoxLayout() self.ollama_host = QLineEdit("http://localhost:11434") self.ollama_model = QComboBox() self.ollama_model.addItems(["Gemma3:27b", "llama3", "mistral"]) ollama_layout.addWidget(QLabel("服务器地址:")) ollama_layout.addWidget(self.ollama_host) ollama_layout.addWidget(QLabel("模型选择:")) ollama_layout.addWidget(self.ollama_model) ollama_group.setLayout(ollama_layout) # 系统设置 system_group = QGroupBox("系统设置") system_layout = QVBoxLayout() self.auto_play = QCheckBox("自动播放语音回复") self.stream_output = QCheckBox("启用流式输出") self.stream_output.setChecked(True) self.save_logs = QCheckBox("保存对话日志") system_layout.addWidget(self.auto_play) system_layout.addWidget(self.stream_output) system_layout.addWidget(self.save_logs) system_group.setLayout(system_layout) # 组装布局 layout.addWidget(ollama_group) layout.addWidget(system_group) layout.addStretch() tab.setLayout(layout) self.tabs.addTab(tab, "系统设置") # 信号连接 self.ollama_host.textChanged.connect(self.update_ollama_host) self.ollama_model.currentIndexChanged.connect(self.update_ollama_model) # 实现之前省略的方法 def update_max_tokens_label(self, value): self.max_tokens_label.setText(f"最大Token数: {value}") def update_temperature_label(self, value): self.temperature_label.setText(f"温度: {value / 100:.1f}") def update_voice_speed(self, value): self.voice_speed_label.setText(f"语速: {value}") self.engine.setProperty('rate', value) def update_voice_volume(self, value): self.voice_volume_label.setText(f"音量: {value}%") self.engine.setProperty('volume', value / 100) def send_chat(self): prompt = self.input_field.text().strip() if not prompt: return self.progress_bar.setVisible(True) self.progress_bar.setRange(0, 0) # 不确定进度 self.chat_history.append(f"<b>用户:</b> {prompt}") self.input_field.clear() # 创建模型工作线程 self.model_worker = ModelWorker( prompt=prompt, model=self.ollama_model.currentText(), max_tokens=self.max_tokens.value(), temperature=self.temperature.value() / 100 ) self.model_worker.responseSignal.connect(self.update_chat_response) self.model_worker.completed.connect(self.on_chat_completed) self.model_worker.start() def update_chat_response(self, response): # 获取当前文本并移除旧的助手回复 current_text = self.chat_history.toPlainText() if "助手:" in current_text: current_text = current_text[:current_text.rfind("助手:")] # 添加新回复 self.chat_history.setPlainText(f"{current_text}<b>助手:</b> {response}") self.chat_history.moveCursor(self.chat_history.textCursor().End) def on_chat_completed(self): self.progress_bar.setVisible(False) if self.auto_play.isChecked(): self.play_response() def clear_chat(self): self.chat_history.clear() def load_image(self): file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "选择图片", "", "图片文件 (*.png *.jpg *.jpeg *.bmp)" ) if file_path: self.current_images = [file_path] pixmap = QPixmap(file_path) pixmap = pixmap.scaled(600, 400, Qt.KeepAspectRatio) self.image_label.setPixmap(pixmap) def analyze_image(self): if not self.current_images: self.image_result.setText("请先加载图片") return self.progress_bar.setVisible(True) self.progress_bar.setRange(0, 0) prompt = "详细分析这张图片的内容,包括场景、对象、颜色和可能的含义" self.model_worker = ModelWorker( prompt=prompt, model=self.ollama_model.currentText(), images=self.current_images, max_tokens=self.max_tokens.value(), temperature=self.temperature.value() / 100 ) self.model_worker.responseSignal.connect(self.update_image_result) self.model_worker.completed.connect(lambda: self.progress_bar.setVisible(False)) self.model_worker.start() def update_image_result(self, response): self.image_result.setText(response) def generate_image_description(self): if not self.current_images: self.image_result.setText("请先加载图片") return self.progress_bar.setVisible(True) self.progress_bar.setRange(0, 0) prompt = "为这张图片生成一个简洁的描述,适合用于社交媒体分享" self.model_worker = ModelWorker( prompt=prompt, model=self.ollama_model.currentText(), images=self.current_images, max_tokens=self.max_tokens.value(), temperature=self.temperature.value() / 100 ) self.model_worker.responseSignal.connect(self.update_image_result) self.model_worker.completed.connect(lambda: self.progress_bar.setVisible(False)) self.model_worker.start() def start_recording(self): self.record_btn.setEnabled(False) self.voice_input.setText("正在录音...") self.speech_worker = SpeechWorker() self.speech_worker.finished.connect(self.on_speech_recognition_complete) self.speech_worker.start() def on_speech_recognition_complete(self, text): self.record_btn.setEnabled(True) self.voice_input.setText(text) # 如果设置了自动播放,直接发送到聊天 if self.auto_play.isChecked(): self.input_field.setText(text) self.send_chat() def play_response(self): if not self.chat_history.toPlainText(): return # 获取最后一条助手的回复 full_text = self.chat_history.toPlainText() last_response = full_text.split("助手:")[-1].strip() # 播放语音 self.engine.say(last_response) self.engine.runAndWait() def stop_audio(self): self.engine.stop() def load_video(self): file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "选择视频", "", "视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)" ) if file_path: self.video_path = file_path self.video_capture = cv2.VideoCapture(file_path) self.play_video() def play_video(self): if not hasattr(self, 'video_capture') or not self.video_capture.isOpened(): return self.video_timer.start(30) # 约30fps def pause_video(self): self.video_timer.stop() def update_video_frame(self): ret, frame = self.video_capture.read() if not ret: self.video_timer.stop() return # 转换OpenCV BGR图像为Qt RGB图像 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) h, w, ch = frame.shape bytes_per_line = ch * w q_img = QImage(frame.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888) pixmap = QPixmap.fromImage(q_img) pixmap = pixmap.scaled(800, 450, Qt.KeepAspectRatio) self.video_label.setPixmap(pixmap) def analyze_video(self): if not hasattr(self, 'video_path'): self.video_result.setText("请先加载视频") return self.progress_bar.setVisible(True) self.progress_bar.setRange(0, 0) prompt = "分析这段视频的主要内容,包括场景、关键动作和可能的主题" self.model_worker = ModelWorker( prompt=prompt, model=self.ollama_model.currentText(), max_tokens=self.max_tokens.value(), temperature=self.temperature.value() / 100 ) self.model_worker.responseSignal.connect(self.update_video_result) self.model_worker.completed.connect(lambda: self.progress_bar.setVisible(False)) self.model_worker.start() def update_video_result(self, response): self.video_result.setText(response) def update_ollama_host(self, host): os.environ["OLLAMA_HOST"] = host self.check_ollama_connection() def update_ollama_model(self, index): # 模型切换逻辑 pass def check_ollama_connection(self): try: client = ollama.Client(host=self.ollama_host.text()) models = client.list() self.statusBar().showMessage("Ollama连接成功", 3000) return True except: self.statusBar().showMessage("无法连接Ollama服务器,请检查设置", 5000) return False if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = MultiModalApp() window.show() sys.exit(app.exec_())
08-10
<think>我们有一个多模态智能助手的PyQt5应用程序,现在需要修改以下三点: 1. 大模型的名称列表用程序从Ollama管理的大模型列表中提取(即动态获取模型列表,而不是写死的几个) 2. 默认大模型为“llama3.2-vision”(注意:这个模型名称可能是笔误,实际可能是llava或llama3-vision?但根据要求,我们使用这个字符串作为默认值) 3. 其它各处尽量少动或不动 步骤: 1. 在创建设置选项卡时,我们原本是使用固定字符串列表初始化模型下拉框。现在需要改为从Ollama服务器动态获取模型列表。 2. 设置默认模型为“llama3.2-vision”,如果该模型存在则选中,否则选第一个模型。 3. 注意:在初始化时,我们需要先连接Ollama服务器获取模型列表,因此将这部分逻辑放在`check_ollama_connection`方法中,并在其中更新模型下拉框。 修改点: 1. 在`MultiModalApp`类的`__init__`方法中,我们先不初始化模型下拉框的选项,而是留空。 2. 在`check_ollama_connection`方法中,除了检查连接,还要获取模型列表并更新下拉框。 3. 设置默认模型为“llama3.2-vision”,如果存在则设置为当前项,否则设置第一项(如果有的话)。 4. 由于在初始化时,设置选项卡中的模型下拉框还没有被创建,所以我们需要在创建设置选项卡之后调用`check_ollama_connection`,或者将获取模型列表的逻辑放在适当的位置。 调整: 我们已经在`__init__`中调用了`check_ollama_connection`,因此可以在该方法中实现获取模型列表并更新下拉框。 具体修改: 1. 修改`check_ollama_connection`方法,使其在连接成功时获取模型列表。 2. 修改`create_settings_tab`方法,初始化模型下拉框时不添加任何选项(或者先清空,然后在获取到模型列表后再添加)。 注意:由于网络请求可能需要时间,我们可以在获取模型列表时显示一个等待状态。 但是,由于我们是在主线程中执行,如果Ollama服务器响应慢,界面可能会卡住。因此,我们可以考虑使用线程来获取模型列表。 不过,为了简单起见,我们先在主线程中获取,因为模型列表通常不会太大,且Ollama本地服务器响应快。 修改步骤: 在`create_settings_tab`方法中,我们先初始化一个空的下拉框,然后调用`check_ollama_connection`(已经在`__init__`中调用了,所以创建完设置选项卡后就会触发)。 但是,在`__init__`中,创建选项卡在调用`check_ollama_connection`之前,所以我们需要调整顺序:先创建所有选项卡,再调用`check_ollama_connection`。 然而,在`__init__`中,我们创建了设置选项卡,然后才调用`check_ollama_connection`。在`check_ollama_connection`中,我们需要访问`self.ollama_model`(即模型下拉框),所以必须先创建好设置选项卡。 因此,我们保持创建选项卡的顺序,然后在`check_ollama_connection`中获取模型列表并更新下拉框。 修改`check_ollama_connection`方法: 原方法: try: client = ollama.Client(host=self.ollama_host.text()) models = client.list() ... 显示成功消息 # 这里我们可以更新模型下拉框 except: ... 显示错误 具体实现: 1. 在`check_ollama_connection`方法中,成功连接后,获取模型列表(models = client.list()),然后提取模型名称。 2. 注意:返回的模型信息是一个字典,其中包含'models'键,其值是一个列表,每个元素是一个模型信息字典,其中包含'name'字段(如"llama3:8b")。但是,我们可能需要的是完整的模型名称(包括标签)。 实际上,每个模型信息字典的结构是:{"name": "模型名称:标签", ...},例如"llama3:8b"。 3. 将模型名称列表提取出来,并更新到下拉框。 4. 设置默认模型为"llama3.2-vision",如果该模型不在列表中,则使用第一个模型(如果列表非空)。 注意:由于我们之前已经创建了下拉框,所以可以直接更新。 但是,在初始化时,如果连接失败,则下拉框为空。我们可以考虑在连接失败时使用一个默认列表(比如保留原来的几个模型)?但题目要求尽量少动,且要求动态获取,所以如果连接失败,则下拉框为空,并显示错误。 修改代码: 首先,在`create_settings_tab`方法中,我们初始化模型下拉框时不清空(因为还没有添加任何项),但先不添加任何项(或者添加一个占位符,如“正在加载...”)。然后在获取到模型列表后更新。 然而,为了简单,我们可以在获取到模型列表后再更新下拉框,初始化时下拉框为空。 修改`create_settings_tab`中的模型下拉框初始化: self.ollama_model = QComboBox() # 先不添加任何项 然后,在`check_ollama_connection`中,如果连接成功,则获取模型列表并更新下拉框。 代码: 修改后的`check_ollama_connection`方法: def check_ollama_connection(self): host = self.ollama_host.text() try: client = ollama.Client(host=host) # 获取模型列表 model_list = client.list() # 返回的是字典,包含'models'键 model_names = [model['name'] for model in model_list.get('models', [])] # 更新下拉框 self.ollama_model.clear() self.ollama_model.addItems(model_names) # 设置默认模型为"llama3.2-vision",如果存在则选中,否则选中第一个(如果有) default_model = "llama3.2-vision" index = self.ollama_model.findText(default_model, Qt.MatchExactly) if index >= 0: self.ollama_model.setCurrentIndex(index) elif model_names: self.ollama_model.setCurrentIndex(0) self.statusBar().showMessage("Ollama连接成功", 3000) return True except Exception as e: # 连接失败,显示错误,并清空下拉框(或者使用一个默认列表?) # 根据要求,我们不动其他地方,所以这里不设置默认模型,下拉框保持为空 self.statusBar().showMessage(f"无法连接Ollama服务器: {str(e)}", 5000) return False 注意:在获取模型列表时,我们使用了`model['name']`,因为Ollama的list接口返回的每个模型信息中,'name'字段就是完整的模型名称。 但是,我们注意到在原来的代码中,模型下拉框的选项是字符串列表,所以直接添加即可。 另外,在`__init__`中,我们是在创建完所有选项卡后调用`check_ollama_connection`,此时模型下拉框已经创建,所以可以更新。 但是,在初始化时,我们设置的默认模型是"llama3.2-vision",这个模型名称可能不存在于Ollama的模型列表中(因为Ollama的官方模型列表中可能没有这个名称)。所以,如果不存在,我们就使用第一个模型。 如果Ollama服务器没有模型,那么下拉框将为空,用户需要先在设置中配置Ollama服务器并安装模型。 最后,我们修改默认模型名称的字符串为"llama3.2-vision",注意这个字符串是固定的,按照要求。 另外,在程序的其他地方,我们使用`self.ollama_model.currentText()`来获取当前选中的模型,这个不需要改变。 我们还需要注意:在更新模型下拉框时,可能会触发`currentIndexChanged`信号,但我们不希望在没有模型时触发(比如清空下拉框再添加会触发)。所以,我们在更新下拉框之前先断开信号,更新完再连接?或者,在初始化时,我们还没有连接信号,所以不会触发。在`create_settings_tab`中,我们在创建下拉框后立即连接了信号,所以更新下拉框会触发信号,但此时我们还没有设置模型,所以触发一下也没关系(因为我们的更新模型方法`update_ollama_model`目前是空的)。如果后续有影响,可以暂时断开信号。 考虑到简单性,我们先不做处理。 修改后的代码: 1. 在`create_settings_tab`中,初始化模型下拉框时不添加任何选项。 2. 修改`check_ollama_connection`,在连接成功时获取模型列表并更新下拉框,并设置默认模型。 由于我们修改了模型下拉框的初始化,所以需要去掉原来的`addItems`。 另外,在`__init__`中,我们创建完所有选项卡后调用`check_ollama_connection`,所以会去连接Ollama并更新下拉框。 但是,在`__init__`中,`self.ollama_host`的初始文本是"http://localhost:11434",所以会尝试连接这个地址。 如果连接成功,则更新模型列表并设置默认模型。 如果连接失败,则模型下拉框为空,用户需要手动修改服务器地址,然后重新连接(通过地址文本框的修改信号触发重新连接)。 注意:在`update_ollama_host`方法中,我们调用了`check_ollama_connection`,所以当用户修改地址并回车(或失去焦点)时,会重新连接并更新模型列表。 因此,我们需要在`update_ollama_host`方法中,除了设置环境变量,还要重新获取模型列表(即调用`check_ollama_connection`)。 但是,我们已经在`update_ollama_host`中调用了`check_ollama_connection`,所以没问题。 最后,我们还需要注意:在`check_ollama_connection`中,我们使用了`self.ollama_host.text()`来获取地址,所以当用户修改地址后,这里会读取新的地址。 修改代码: 我们按照上述步骤修改。 由于代码较长,下面是修改后的`create_settings_tab`和`check_ollama_connection`方法: 修改`create_settings_tab`中关于模型下拉框的部分: # 原代码:self.ollama_model.addItems(["Gemma3:27b", "llama3", "mistral"]) # 改为: self.ollama_model = QComboBox() # 先不添加任何项,等待check_ollama_connection来填充 修改`check_ollama_connection`方法: def check_ollama_connection(self): host = self.ollama_host.text() try: # 设置Ollama客户端 client = ollama.Client(host=host) # 获取模型列表 model_list = client.list() # 提取模型名称 model_names = [model['name'] for model in model_list.get('models', [])] # 更新下拉框,先断开信号避免多次触发 try: self.ollama_model.currentIndexChanged.disconnect() except: pass # 如果之前没有连接,忽略 self.ollama_model.clear() self.ollama_model.addItems(model_names) # 尝试设置默认模型 default_model = "llama3.2-vision" index = self.ollama_model.findText(default_model, Qt.MatchExactly) if index >= 0: self.ollama_model.setCurrentIndex(index) elif model_names: self.ollama_model.setCurrentIndex(0) # 如果列表不为空,设置第一项 else: # 没有模型,显示警告 self.statusBar().showMessage("Ollama连接成功,但没有可用模型", 5000) # 重新连接信号 self.ollama_model.currentIndexChanged.connect(self.update_ollama_model) self.statusBar().showMessage("Ollama连接成功", 3000) return True except Exception as e: # 连接失败,显示错误 self.statusBar().showMessage(f"无法连接Ollama服务器: {str(e)}", 5000) # 清空下拉框 self.ollama_model.clear() return False 注意:我们在更新下拉框时暂时断开信号,更新完再连接,以避免在更新过程中触发信号。 但是,在初始化时,我们还没有连接信号(在`create_settings_tab`中,我们在创建下拉框后连接了信号,所以第一次更新下拉框时会触发信号,然后我们断开,更新完再连接,这样在初始化时,信号会触发两次?)。为了避免问题,我们可以在`create_settings_tab`中,不要先连接信号,而是在`check_ollama_connection`中更新下拉框后再连接。 或者,我们修改`create_settings_tab`,在最后连接信号: # 原代码:self.ollama_model.currentIndexChanged.connect(self.update_ollama_model) # 我们将其移除,改为在check_ollama_connection中设置下拉框后再连接 但是,这样在用户切换下拉框时,`update_ollama_model`就不会被调用,直到连接成功。所以,我们需要在`check_ollama_connection`中更新下拉框后连接信号,并且也要在连接失败后重新连接?因为如果连接失败,用户可能修改地址后重新连接成功,这时需要重新连接信号。 为了保持一致性,我们在`create_settings_tab`中先不连接信号,而在`check_ollama_connection`成功获取模型列表并更新下拉框后连接信号。同时,在`__init__`中,创建完所有选项卡后,调用`check_ollama_connection`,所以信号会在第一次成功连接后被连接。 但是,如果一开始连接失败,那么信号就没有连接,用户切换下拉框不会触发`update_ollama_model`。而`update_ollama_model`目前是空实现,所以不影响功能。如果以后需要实现功能,再考虑。 因此,我们修改`create_settings_tab`,去掉连接信号的那一行: # 去掉:self.ollama_model.currentIndexChanged.connect(self.update_ollama_model) 然后在`check_ollama_connection`成功更新下拉框后,再连接信号。 这样,只有连接成功且模型列表非空时,信号才会被连接。 另外,在`update_ollama_host`中,当用户修改地址时,会触发`check_ollama_connection`,所以也会重新连接信号(如果连接成功)。 修改后的`check_ollama_connection`: def check_ollama_connection(self): host = self.ollama_host.text() try: client = ollama.Client(host=host) model_list = client.list() model_names = [model['name'] for model in model_list.get('models', [])] # 更新下拉框之前,先断开信号(如果已经连接) try: self.ollama_model.currentIndexChanged.disconnect(self.update_ollama_model) except Exception: pass # 忽略未连接的异常 self.ollama_model.clear() self.ollama_model.addItems(model_names) default_model = "llama3.2-vision" index = self.ollama_model.findText(default_model, Qt.MatchExactly) if index >= 0: self.ollama_model.setCurrentIndex(index) elif model_names: self.ollama_model.setCurrentIndex(0) else: # 没有模型 self.statusBar().showMessage("Ollama连接成功,但没有可用模型", 5000) # 连接信号 self.ollama_model.currentIndexChanged.connect(self.update_ollama_model) self.statusBar().showMessage("Ollama连接成功", 3000) return True except Exception as e: self.statusBar().showMessage(f"无法连接Ollama服务器: {str(e)}", 5000) # 清空下拉框 self.ollama_model.clear() return False 最后,在`__init__`中,我们创建完所有选项卡后调用`check_ollama_connection`,所以第一次会尝试连接并更新模型列表。 注意:在`__init__`中,我们创建了设置选项卡,其中`self.ollama_model`被创建,然后调用`check_ollama_connection`,所以不会出现空指针。 另外,在`update_ollama_host`方法中,我们调用了`check_ollama_connection`,所以当用户修改地址后,会重新连接并更新模型列表。 由于我们要求默认模型为"llama3.2-vision",所以我们在代码中设置了这个字符串。 但是,如果Ollama服务器上没有这个模型,则使用第一个模型。因此,用户需要确保安装了该模型,或者我们使用一个存在的模型。 由于我们无法控制用户安装的模型,所以这样处理是合理的。 最后,我们修改程序中其他使用模型名称的地方,确保使用`self.ollama_model.currentText()`来获取模型名称,这一点已经满足。 因此,我们按照上述修改代码。 由于代码较长,这里只提供修改后的关键部分,完整代码需要结合原程序。 注意:在`check_ollama_connection`中,我们使用了`ollama.Client`的`list`方法,这需要ollama库支持。确保ollama库版本正确。 修改后的完整代码: 由于原代码较长,我们只修改了三个方法:`__init__`(调整不大,只是调用顺序不变)、`create_settings_tab`(修改模型下拉框初始化)和`check_ollama_connection`(重写)。 下面是修改后的完整代码,但请注意,为了节省篇幅,省略了大部分未修改的代码,只展示修改的部分。 请将修改后的代码整合到原程序中。</think>我将修改您的代码,使其从Ollama动态获取模型列表,并将默认模型设置为"llama3.2-vision"。以下是修改后的代码: ```python # ... 前面的代码保持不变 ... class MultiModalApp(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("多模态智能助手 - Gemma3:27b") self.setGeometry(100, 100, 1200, 800) self.setFont(QFont("Microsoft YaHei", 10)) # 主布局 self.tabs = QTabWidget() self.setCentralWidget(self.tabs) # 创建功能页 self.create_chat_tab() self.create_image_tab() self.create_voice_tab() self.create_video_tab() self.create_settings_tab() # 状态变量 self.current_images = [] self.model_worker = None self.speech_worker = None self.video_capture = None self.video_timer = QTimer() self.video_timer.timeout.connect(self.update_video_frame) # 初始化语音引擎 self.engine = pyttsx3.init() self.engine.setProperty('rate', 150) self.engine.setProperty('volume', 0.9) self.engine.setProperty('voice', 'zh') # 设置中文语音 # 检查Ollama连接并获取模型列表 self.check_ollama_connection() # ... 其他方法保持不变 ... def create_settings_tab(self): tab = QWidget() layout = QVBoxLayout() # Ollama设置 ollama_group = QGroupBox("Ollama设置") ollama_layout = QVBoxLayout() self.ollama_host = QLineEdit("http://localhost:11434") self.ollama_model = QComboBox() # 初始化时添加一个占位符,实际模型列表将在check_ollama_connection中填充 self.ollama_model.addItem("正在加载模型列表...") ollama_layout.addWidget(QLabel("服务器地址:")) ollama_layout.addWidget(self.ollama_host) ollama_layout.addWidget(QLabel("模型选择:")) ollama_layout.addWidget(self.ollama_model) ollama_group.setLayout(ollama_layout) # 系统设置 system_group = QGroupBox("系统设置") system_layout = QVBoxLayout() self.auto_play = QCheckBox("自动播放语音回复") self.stream_output = QCheckBox("启用流式输出") self.stream_output.setChecked(True) self.save_logs = QCheckBox("保存对话日志") system_layout.addWidget(self.auto_play) system_layout.addWidget(self.stream_output) system_layout.addWidget(self.save_logs) system_group.setLayout(system_layout) # 组装布局 layout.addWidget(ollama_group) layout.addWidget(system_group) layout.addStretch() tab.setLayout(layout) self.tabs.addTab(tab, "系统设置") # 信号连接 self.ollama_host.textChanged.connect(self.update_ollama_host) self.ollama_model.currentIndexChanged.connect(self.update_ollama_model) def check_ollama_connection(self): try: client = ollama.Client(host=self.ollama_host.text()) # 获取模型列表 models = client.list() model_names = [model['name'] for model in models.get('models', [])] # 更新模型下拉框 self.ollama_model.clear() self.ollama_model.addItems(model_names) # 设置默认模型为"llama3.2-vision" default_model = "llama3.2-vision" index = self.ollama_model.findText(default_model, Qt.MatchFixedString) if index >= 0: self.ollama_model.setCurrentIndex(index) elif model_names: # 如果默认模型不存在,使用第一个模型 self.ollama_model.setCurrentIndex(0) self.statusBar().showMessage("Ollama连接成功", 3000) return True except Exception as e: self.statusBar().showMessage(f"无法连接Ollama服务器: {str(e)}", 5000) return False def update_ollama_host(self, host): os.environ["OLLAMA_HOST"] = host # 更新模型列表 self.check_ollama_connection() def update_ollama_model(self, index): # 模型切换逻辑 - 可以在这里添加切换模型后的处理 pass # ... 后面的代码保持不变 ... ``` ### 修改说明: 1. **动态获取模型列表**: - 在`check_ollama_connection`方法中,使用`ollama.Client().list()`获取Ollama服务器上的可用模型列表 - 提取模型名称并更新到下拉框中 2. **设置默认模型为"llama3.2-vision"**: - 在获取模型列表后,自动查找"llama3.2-vision"模型 - 如果找到则设置为默认选择,否则使用列表中的第一个模型 3. **优化用户体验**: - 初始化时在下拉框中显示"正在加载模型列表..."占位符 - 当用户修改服务器地址时,自动重新获取模型列表 - 添加错误处理,当无法连接Ollama服务器时显示错误信息 4. **保持其他功能不变**: - 所有其他功能和界面元素保持不变 - 只在模型选择和服务器连接部分进行了必要的修改 ### 使用说明: 1. 程序启动时会自动连接本地Ollama服务器 2. 从服务器获取可用模型列表并填充到下拉框 3. 自动选择"llama3.2-vision"作为默认模型(如果可用) 4. 如果用户修改服务器地址,会自动重新获取模型列表 ### 注意事项: 1. 确保Ollama服务器正在运行且可访问 2. 如果"llama3.2-vision"模型不存在,程序会自动选择第一个可用模型 3. 网络连接问题可能导致模型列表加载失败
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