{"id":13641968,"url":"https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery","last_synced_at":"2025-04-20T12:31:06.927Z","repository":{"id":220821807,"uuid":"752680860","full_name":"SmartFlowAI/TheGodOfCookery","owner":"SmartFlowAI","description":null,"archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-03-08T12:16:17.000Z","size":271409,"stargazers_count":86,"open_issues_count":5,"forks_count":23,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-03-08T13:24:25.337Z","etag":null,"topics":[],"latest_commit_sha":null,"homepage":null,"language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"apache-2.0","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/SmartFlowAI.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2024-02-04T14:12:36.000Z","updated_at":"2025-03-08T12:16:22.000Z","dependencies_parsed_at":"2024-02-04T16:16:22.773Z","dependency_job_id":"7b447d1c-313a-4aa7-a299-499a3592f9db","html_url":"https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery","commit_stats":null,"previous_names":["zhanghui-china/thegodofcookery","smartflowai/thegodofcookery"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/SmartFlowAI%2FTheGodOfCookery","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/SmartFlowAI%2FTheGodOfCookery/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/SmartFlowAI%2FTheGodOfCookery/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/SmartFlowAI%2FTheGodOfCookery/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/SmartFlowAI","download_url":"https://codeload.github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":249893368,"owners_count":21341438,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":[],"created_at":"2024-08-02T01:01:26.108Z","updated_at":"2025-04-20T12:31:01.917Z","avatar_url":"https://github.com/SmartFlowAI.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":["Applications"],"sub_categories":["提示语（魔法）"],"readme":"\u003cdiv align=\"center\"\u003e\n  \u003cimg src=\"https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery/blob/main/assets/cooker.png\" width=\"1092\"/\u003e\n  \u003cbr /\u003e\u003cbr /\u003e\n\n[中文](https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery/blob/main/README.md) | [English](https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery/blob/main/README_EN.md)\n\n![license](https://img.shields.io/github/license/SmartFlowAI/TheGodOfCookery.svg)  [![issue resolution](https://img.shields.io/github/issues-closed-raw/SmartFlowAI/TheGodOfCookery)](https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery/issues)   [![open issues](https://img.shields.io/github/issues-raw/SmartFlowAI/TheGodOfCookery)](https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery/issues)\n\n🔍 探索我们的模型：\n\n[![Open in OpenXLab](https://cdn-static.openxlab.org.cn/header/openxlab_models.svg)](https://openxlab.org.cn/models/detail/zhanghui-china/zhangxiaobai_shishen_full)[![Open in OpenXLab](https://cdn-static.openxlab.org.cn/header/openxlab_models.svg)](https://openxlab.org.cn/models/detail/zhanghui-china/zhangxiaobai_shishen2_full)\n\n[![Static Badge](https://img.shields.io/badge/-gery?style=social\u0026label=🤖%20ModelScope1代7b模型)](https://www.modelscope.cn/models/zhanghuiATchina/zhangxiaobai_shishen_full/summary)[![Static Badge](https://img.shields.io/badge/-gery?style=social\u0026label=🤖%20ModelScope2代7b模型)](https://www.modelscope.cn/models/zhanghuiATchina/zhangxiaobai_shishen2_full/summary)[![Static Badge](https://img.shields.io/badge/-gery?style=social\u0026label=🤖%20ModelScope2代1.8b模型)](https://www.modelscope.cn/models/zhanghuiATchina/zhangxiaobai_shishen2_full_1_8b/summary)\n\n\u003c/div\u003e\n\n\u003cdiv align=center\u003e\u003cimg src =\"https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery/blob/main/assets/congratulation_cover.jpg\"/\u003e\u003c/div\u003e\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\u003cb style=\"font-size:larger\"\u003e《食神》项目获上海人工智能实验室主办的2024浦源大模型系列挑战赛春季赛创新创意奖！！！\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e\n\n![](assets/2024_PuYuan_Competition_certificate.png)\n\n## 📍目录\n\n- [📍目录](#目录)\n- [📖项目简介](#项目简介)\n- [🗺️技术架构](#️技术架构)\n  - [1. 整体技术架构](#1-整体技术架构)\n  - [2. 应用整体流程](#2-应用整体流程)\n- [✨技术报告](#技术报告)\n- [📆更新说明](#更新说明)\n- [🛠️使用指南](#️使用指南)\n  - [1. 数据集准备](#1-数据集准备)\n  - [2. 安装](#2-安装)\n  - [3. 训练](#3-训练)\n  - [4. 对话](#4-对话)\n  - [5. 演示](#5-演示)\n  - [6. 模型地址](#6-模型地址)\n  - [7. 实践文档](#7-实践文档)\n  - [8. 演示视频](#8-演示视频)\n- [📋项目代码结构](#项目代码结构)\n- [☕项目成员（排名不分先后）](#项目成员排名不分先后)\n- [💖特别鸣谢](#特别鸣谢)\n- [开源协议](#开源协议)\n- [Star History](#star-history)\n\n## 📖项目简介\n\n​        本项目名称为“食神”（ The God Of Cookery ），灵感来自喜剧大师周星驰主演的著名电影《食神》，旨在通过人工智能技术为用户提供烹饪咨询和食谱推荐，帮助用户更好地学习和实践烹饪技巧，降低烹饪门槛，实现《食神》电影中所讲的“只要用心，人人皆能做食神”。\n\n​        本APP的基本思想，是基于InternLM的对话模型，采用 XiaChuFang Recipe Corpus 提供的1,520,327种中国食谱进行微调，生成食谱模型。 模型存放在[ModelScope](https://www.modelscope.cn/models/zhanghuiATchina/zhangxiaobai_shishen2_full/summary)上，应用部署在[OpenXlab](https://openxlab.org.cn/apps/detail/zhanghui-china/shishen2024)上。为此感谢魔搭社区提供免费的模型存放空间，感谢OpenXLab提供应用部署环境及GPU资源。\n\n​        本APP提供的回答仅供参考，不作为正式菜谱的真实制作步骤。由于大模型的“幻觉”特性，很可能有些食谱会给用户带来心理或生理上的不利影响，切勿上纲上线。\n\n## 🗺️技术架构\n\n### 1. 整体技术架构\n\n​        项目主要依赖上海人工智能实验室开源模型internlm-chat-7b（包含1代和2代），在XiaChuFang Recipe Corpus 提供的1,520,327种中国食谱数据集上借助Xtuner进行LoRA微调，形成shishen2_full模型，并将微调后模型与向量数据库整合入langchain，实现RAG检索增强的效果，并可进行多模态（语音、文字、图片）问答对话，前端基于streamlit实现与用户的交互。\n\n![](assets/整体技术架构.png)\n\n### 2. 应用整体流程\n\n​        用户发出请求后，应用加载模型（语音模型，文生图模型，微调后的对话模型），并处理用户的文字输入或者语音输入，如果未打开RAG开关，则直接调用微调后的对话模型生成回复，对结果进行格式化输出，并调用stable diffusion模型生成图片，最后将相应结果返回用户；如果打开RAG开关，则利用langchain检索向量数据库，并将检索结果输入微调后的对话模型生成回复，对结果进行格式化输出，并调用stable diffusion模型生成图片，最后将相应结果返回用户。\n\n![](assets/处理流程.png)\n\n## ✨技术报告\n\n[1.**技术报告**](https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery/blob/main/docs/zh_cn/tech_report.md)\n\n[**2.讲解视频**](https://www.bilibili.com/video/BV1kr421W7iA)\n\n| **章节名称**   | **文档写作负责人**                                                                    | **技术负责人**   |\n|:----------:|:------------------------------------------------------------------------------:|:-----------:|\n| **总体概述**   | [**轩辕**](https://github.com/zzd2001), [**九月**](https://github.com/chg0901), 张辉 | 张辉          |\n| **语音识别**   | 轩辕                                                                             | sole fish   |\n| **文生图**    | 房宇亮                                                                            | 房宇亮         |\n| **RAG**    | 轩辕                                                                             | Charles，乐正萌 |\n| **模型微调**   | 轩辕                                                                             | 张辉，轩辕       |\n| **Web UI** | 房宇亮                                                                            | 房宇亮         |\n\n## 📆更新说明\n\n- **敬请期待...**\n\n- [ ] 基于llama-index和HyQE的RAG系统\n\n- [ ] 语音输出\n\n- [ ] 其他大模型支持\n\n- [2024.4.21] 基于团队成员 @乐正萌 的HyQE(基于LangChain)合并到main分支\n\n- [2024.3.20] 修改readme\n\n- [2024.3.19] 整合文档到docs目录\n\n- [2024.3.9] 基于团队成员 [**@乐正萌**](https://github.com/YueZhengMeng) 的RAG模块(faiss)，整合 text2image分支，发布二阶段第4个基于openxlab A100的应用 [点我体验](https://openxlab.org.cn/apps/detail/zhanghui-china/shishen2024) 和 openxlab A10的应用 [点我体验](https://openxlab.org.cn/apps/detail/zhanghui-china/shishen2024_1.8b)  \n\n- [2024.3.4] 增加英文readme\n\n- [2024.3.3] 基于团队成员 @sole fish 的 paraformer语音输入模块，整合 text2image分支，发布二阶段第3个基于openxlab A100的应用 [~~点我体验（此链接已弃用）~~](https://openxlab.org.cn/apps/detail/zhanghui-china/nlp_shishen3)\n\n- [2024.2.24] 基于团队成员 [**@Charles**](https://github.com/SchweitzerGAO) 的RAG模块(Chroma)，整合 text2image分支，发布二阶段第2个基于openxlab A100的应用 [~~点我体验（此链接已弃用）~~](https://openxlab.org.cn/apps/detail/zhanghui-china/nlp_shishen3)\n\n- [2024.2.22] 基于团队成员 [**@房宇亮**](https://github.com/leonfrank) 的文生图模块 以及 [**@sole fish**](https://github.com/YanxingLiu) 的 whisper语音输入模块，整合 text2image分支，发布二阶段（模型基座[InternLM2-Chat-7B](https://huggingface.co/internlm/internlm2-chat-7b)）第1个基于openxlab A100的应用 [~~点我体验（此链接已弃用）~~](https://openxlab.org.cn/apps/detail/zhanghui-china/nlp_shishen3)\n\n- [2024.1.30] 基于团队成员 @张辉 二代150万菜谱微调的模型和APP发布。（使用InternStudio+A100 1/4X2 40G显存微调，1.25 15:46-1.30 12:25，微调历时4天20小时39分钟）\n\n- [2024.1.28] 基于团队成员 [**@张辉**](https://github.com/zhanghui-china)一代150万菜谱(使用了其中一部分数据)微调的模型（模型基座为[InternLM-Chat-7B](https://huggingface.co/internlm/internlm-chat-7b)）和APP发布。（使用WSL+Ubuntu22.04+RTX4090 24G显存微调，1.26 18:40-1.28 13:46历时1天19小时6分钟）。\n\n## 🛠️使用指南\n\n### 1. 数据集准备\n\n[150万下厨房微调数据集:提取密码8489](https://pan.baidu.com/s/1TyqDWRI5jOs621VXr-uMoQ)\n\n### 2. 安装\n\n- 准备 Python 虚拟环境：\n\n```bash\nconda create -n cook python=3.10 -y\nconda activate cook\n```\n\n- 克隆该仓库：\n\n```shell\ngit clone https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery.git\ncd ./TheGodOfCookery\n```\n\n- 安装Pytorch和依赖库：\n\n```shell\nconda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia\npip install -r requirements.txt\n```\n\n这里cuda的版本根据用户自己的cuda版本确定。一般为 11.8或12.1\n\n### 3. 训练\n\n- 一阶段一代7b模型 使用 xtuner 0.1.9 训练，在 internlm-chat-7b 上进行微调 \u003cbr /\u003e\n- 一阶段二代7b模型 使用 xtuner 0.1.13 训练，在 internlm2-chat-7b 上进行微调 \u003cbr /\u003e\n- 二阶段二代1.8b模型 使用 xtuner 0.1.15.dev0 训练，在 internlm2-chat-1.8b 上进行微调 \u003cbr /\u003e\n\n（1）微调方法如下：\n\n```shell\nxtuner train ${YOUR_CONFIG} --deepspeed deepspeed_zero2\n```\n\n--deepspeed` 表示使用 [DeepSpeed](https://github.com/microsoft/DeepSpeed) 来优化训练过程。XTuner 内置了多种策略，包括 ZeRO-1、ZeRO-2、ZeRO-3 等。如果用户期望关闭此功能，请直接移除此参数。\n\n（2）将保存的 `.pth` 模型（如果使用的DeepSpeed，则将会是一个文件夹）转换为 LoRA 模型：\n\n```shell\nexport MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1\nxtuner convert pth_to_hf ${YOUR_CONFIG} ${PTH} ${LoRA_PATH}\n```\n\n（3）将LoRA模型合并入 HuggingFace 模型：\n\n```\nxtuner convert merge ${Base_PATH} ${LoRA_PATH} ${SAVE_PATH}\n```\n\n### 4. 对话\n\n```shell\nxtuner chat ${SAVE_PATH} [optional arguments]\n```\n\n参数：\n\n- `--prompt-template`: 一代模型使用 internlm_chat，二代使用  internlm2_chat。\n- `--system`: 指定对话的系统字段。\n- `--bits {4,8,None}`: 指定 LLM 的比特数。默认为 fp16。\n- `--no-streamer`: 是否移除 streamer。\n- `--top`: 对于二代模型，建议为0.8。\n- `--temperature`: 对于二代模型，建议为0.8。\n- `--repetition-penalty`: 对于二代7b模型，建议为1.002，对于二代1.8b模型，建议为1.17，对于一代模型可不填。\n- 更多信息，请执行 `xtuner chat -h` 查看。\n\n### 5. 演示\n\n二阶段对话效果（文本+图片对话）：\n\nDemo 访问地址：[A100](https://openxlab.org.cn/apps/detail/zhanghui-china/shishen2024)  [A10](https://openxlab.org.cn/apps/detail/zhanghui-china/shishen2024_1.8b)\n\n![1710422208862](assets/1710422208862.png)\n\n![1710422224731](assets/1710422224731.png)\n\n一阶段对话效果（纯文本对话）：\n\nDemo 样例\n\n![answer001](assets/answer001.png)\n\n![answer002](assets/answer002.png)\n\n### 6. 模型地址\n\n[modelscope一代7b模型](https://www.modelscope.cn/models/zhanghuiATchina/zhangxiaobai_shishen_full/summary)    \u003cbr /\u003e\n[modelscope二代7b模型](https://www.modelscope.cn/models/zhanghuiATchina/zhangxiaobai_shishen2_full/summary)    \u003cbr /\u003e\n[modelscope二代1.8b模型](https://www.modelscope.cn/models/zhanghuiATchina/zhangxiaobai_shishen2_full_1_8b/summary)    \u003cbr /\u003e\n[openxlab一代7b模型](https://openxlab.org.cn/models/detail/zhanghui-china/zhangxiaobai_shishen_full)    \u003cbr /\u003e\n[openxlab二代7b模型](https://openxlab.org.cn/models/detail/zhanghui-china/zhangxiaobai_shishen2_full)    \u003cbr /\u003e\n\n```shell\nimport torch\nfrom modelscope import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM\nfrom tools.transformers.interface import GenerationConfig, generate_interactive\n\nmodel_name_or_path = \"zhanghuiATchina/zhangxiaobai_shishen_full\" #modelscope相对路径，如二代微调模型为 zhanghuiATchina/zhangxiaobai_shishen2_full\n\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True)\nmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='auto')\nmodel = model.eval()\n\nmessages = []\ngeneration_config = GenerationConfig(max_length=max_length, top_p=0.8, temperature=0.8, repetition_penalty=1.002)\n\nresponse, history = model.chat(tokenizer, \"你好\", history=[])\nprint(response)\nresponse, history = model.chat(tokenizer, \"酸菜鱼怎么做\", history=history)\nprint(response)\n```\n\n### 7. 实践文档\n\n[一阶段一代实践](https://zhuanlan.zhihu.com/p/678019309)  \u003cbr /\u003e\n[一阶段二代实践](https://zhuanlan.zhihu.com/p/678376843)  \u003cbr /\u003e\n\n### 8. 演示视频\n\n[一阶段实践视频](https://www.bilibili.com/video/BV1Ut421W7Qg)  \u003cbr /\u003e\n\n[参赛视频](https://www.bilibili.com/video/BV1u6421F7Zw)  \u003cbr /\u003e\n\n## 📋项目代码结构\n\n二阶段\n\n```shell\n项目目录\n|---assets  # 图片目录，生成的图片临时也放在这里，今后会考虑迁移到其他目录\n|     |---robot.png                                        #对话机器人图标 \n|     |---user.png                                         #对话用户图标 \n|     |---shishen.png                                      #项目图标 （主要贡献者 @刘光磊）\n|\n|---config   # 配置文件目录（主要贡献者 @房宇亮）\n|     |---__init__.py                                      #初始化脚本\n|     |---config.py                                        #配置脚本\n|\n|---docs   # 文档目录\n|     |---tech_report.md                                   #技术报告\n|     |---Introduce_x.x.pdf                                #项目介绍PPT\n|\n|---eval   # RAG模块评测目录\n|\n|---food_icon   # 食材图标目录\n|     |---*.png                                            #各类食材图标\n|\n|---gen_image    # 文生图目录（主要贡献者 @房宇亮）\n|     |---__init__.py                                      #初始化脚本\n|     |---sd_gen_image.py                                  #使用Stabble Disffion的文生图模块\n|     |---zhipu_ai_image.py                                #使用智谱AI的文生图模块\n|\n|---images   # 暂存文生图模型生成的图片的目录\n|\n|---rag_langchain   # 二代RAG代码目录（主要贡献者 @乐正萌）\n|     |---chroma_db                                        #chroma数据库目录\n|     |     |- chroma.sqlite3                              #chroma数据库文件\n|     |---data                                             #菜谱数据集目录\n|     |     |- tran_dataset_1000.json                      #只有1000条数据的测试菜谱数据集\n|     |---faiss_index                                      #FAISS数据库目录\n|     |     |- index.faiss   \n|     |     |- index.pkl\n|     |---retrieve                                         #retrieve目录\n|     |     |- bm25retriever.pkl                           #序列化保存的BM25retrieve\n|     |---CookMasterLLM.py                                 #langchain封装的大模型\n|     |---create_db_json.py                                #从json数据集文件创建向量数据库\n|     |---HyQEContextualCompressionRetriever.py            #HyQE检索器\n|     |---interface.py                                     #RAG模块接口\n|     |---README.md                                        #RAG模块说明\n|\n|---speech   # paraformer语音识别目录（主要贡献者 @solo fish）\n|     |---__init__.py                                      #初始化脚本\n|     |---utils.py                                         #语音识别处理脚本\n|\n|---app.py                                                 #Web Demo主脚本\n|---cli_demo.py                                            #模型测试脚本\n|---convert_t2s.py                                         #繁体字转简体字工具（主要贡献者 @彬彬）\n|---download.py                                            #模型下载脚本\n|---parse_cur_response.py                                  #输出格式化处理工具 （主要贡献者 @彬彬）\n|---start.py                                               #streamlit启动脚本\n|---web_demo.py                                            #Web Demo启动脚本\n|---requirements.txt                                       #系统依赖包（请使用pip install -r requirements.txt安装）\n|---README.md                                              #本文档\n```\n\n## ☕项目成员（排名不分先后）\n\n| 用户名                                                | 组织                                                     | 贡献                                                 | 备注                                                                                          |\n|:--------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------:|\n| [张小白](https://www.zhihu.com/people/zhanghui_china) | 南京大学本科毕业，现为某公司数据工程师                                    | 项目策划、测试和打杂                                         | 华为云HCDE（原华为云MVP），2020年华为云社区十佳博主，2022年昇腾社区优秀开发者，2022年华为云社区年度优秀版主，MindSpore布道师，DataWhale优秀学习者 |\n| [sole fish](https://github.com/YanxingLiu)         | 中国科学院大学在读博士研究生                                         | 语音输入模块                                             |                                                                                             |\n| [Charles](https://github.com/SchweitzerGAO)        | 同济大学本科毕业生，考研中                                          | 一代RAG模块（基于Chroma）; RAG测试                           |                                                                                             |\n| [乐正萌](https://github.com/YueZhengMeng)             | 上海海洋大学本科毕业生，考研中                                        | 二代RAG模块（基于faiss\u0026Chroma）；提出HyQE；RAG迁移至llama-index框架 |                                                                                             |\n| [彬彬](https://github.com/Everfighting)              | 华东师范大学本科毕业、现为某公司算法开发工程师                                | 格式化输出                                              |                                                                                             |\n| [房宇亮](https://github.com/leonfrank)                | 南京大学本科毕业，现为某公司算法工程师                                    | 文生图模块、配置工具                                         |                                                                                             |\n| [刘光磊](https://github.com/Mrguanglei)               | -                                                      | 图标设计                                               |                                                                                             |\n| [轩辕](https://github.com/zzd2001)                   | 南京大学在读硕士                                               | 项目文档、视频整合                                          |                                                                                             |\n| [程宏](https://github.com/chg0901)                   | [minisora](https://github.com/mini-sora/minisora)主要维护者 | 技术资源整合 \u0026 未来发展建议                                    |                                                                                             |\n| [usamimeri]()                                      | 厦门大学在读本科生                                              | llama-index框架技术初探                                  |                                                                                             |\n\n## 💖特别鸣谢\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\u003cb\u003e感谢上海人工智能实验室组织的 书生·浦语实战营 学习活动~~~\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e\n\n\u003cdiv align=center\u003e\u003cimg src =\"https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery/blob/main/assets/shanghaiailab.png\"/\u003e\u003c/div\u003e\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\u003cb\u003e感谢 OpenXLab 对项目部署的算力支持~~~\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e\n\n\u003cdiv align=center\u003e\u003cimg src =\"https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery/blob/main/assets/openxlab.png\"/\u003e\u003c/div\u003e\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\u003cb\u003e感谢 浦语小助手 对项目的支持~~~\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e\n\n\u003cdiv align=center\u003e\u003cimg width = '150' height ='150' src =\"https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery/blob/main/assets/internlm.jpg\"/\u003e\u003c/div\u003e\n\n## 加入我们\n\n\u003cp\u003e\u003cb\u003e欢迎大模型爱好者入群参加讨论：\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e\n\n\u003cdiv align=center\u003e\u003cimg width = '286' height ='400' src =\"https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery/blob/main/assets/qun.jpg\"/\u003e\u003c/div\u003e\n\n## 开源协议\n\n本项目采用 [Apache License 2.0 开源许可证](LICENSE)。\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=SmartFlowAI/TheGodOfCookery\u0026type=Date)](https://star-history.com/#SmartFlowAI/TheGodOfCookery\u0026Date)\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2FSmartFlowAI%2FTheGodOfCookery","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2FSmartFlowAI%2FTheGodOfCookery","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2FSmartFlowAI%2FTheGodOfCookery/lists"}