Хочешь уверенно проходить IT-интервью?

Мы понимаем, как сложно подготовиться: стресс, алгоритмы, вопросы, от которых голова идёт кругом. Но с AI тренажёром всё гораздо проще.
💡 Почему Т1 тренажёр — это мастхэв?
- Получишь настоящую обратную связь: где затык, что подтянуть и как стать лучше
- Научишься не только решать задачи, но и объяснять своё решение так, чтобы интервьюер сказал: "Вау!".
- Освоишь все этапы собеседования, от вопросов по алгоритмам до диалога о твоих целях.
Зачем листать миллион туториалов? Просто зайди в Т1 тренажёр, потренируйся и уверенно удиви интервьюеров. Мы не обещаем лёгкой прогулки, но обещаем, что будешь готов!
Реклама. ООО «Смарт Гико», ИНН 7743264341. Erid 2VtzqwP8vqy
Почему именно S.T.A.R.K.?
- Автономность и конфиденциальность: S.T.A.R.K. работает полностью на устройстве, гарантируя сохранность ваших данных.
- Распознавание контекста: С S.T.A.R.K. вы можете легко определять контекст и параметры для последующих запросов, а также одновременно выполнять несколько команд.
- Асинхронные команды: Запустите задачу и продолжайте использовать ваш голосовой ассистент. S.T.A.R.K. уведомит вас о завершении.
- Множественные ответы: Получайте обновления в реальном времени для текущих задач, будь то мониторинг процесса загрузки или отслеживание доставки.
- Продвинутый синтаксический анализ: Специальная синтаксическая система упрощает извлечение любого параметра из строк.
- Расширяемость с помощью ведущих языковых моделей: Улучшите когнитивные способности S.T.A.R.K., интегрируя его с ведущими языковыми моделями, такими как ChatGPT.
- Поддержка нескольких языков: Взаимодействуйте со своим голосовым ассистентом на нескольких языках.
- Полная настройка: Создавайте сложные команды, интегрируйте различные голосовые или текстовые интерфейсы и даже переопределяйте существующие классы.
- Поддержка сообщества: Присоединяйтесь к репозиторию STARK-PLACE и пользуйтесь библиотекой расширений от сообщества.
Установка
Убедитесь, что у вас установлен python версии 3.10 или выше. Для установки фреймворка со всеми зависимостями достаточно одной команды.
pip install stark-engine[all]
Минимальное приложение
Для этого руководства мы будем использовать реализацию Vosk для распознавания речи и Silero для синтеза речи. Прежде чем начать, вам нужно будет указать URL-адреса для моделей. Как Vosk, так и Silero поддерживают автоматическую загрузку и кеширование моделей при их первом использовании. Найти модели можно на официальных страницах:
Пример ссылок на модели для русского языка:
VOSK_MODEL_URL = 'https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-small-ru-0.22.zip'SILERO_MODEL_URL = 'https://models.silero.ai/models/tts/ru/ru_v3.pt'
После выбора моделей, можно приступать к добавлению команд. Минимальное приложение на одну команду выглядит следующим образом:
# 1
import anyio
from stark import run, CommandsManager, Response
from stark.interfaces.vosk import VoskSpeechRecognizer
from stark.interfaces.silero import SileroSpeechSynthesizer
# 2
VOSK_MODEL_URL = "YOUR_CHOSEN_VOSK_MODEL_URL"
SILERO_MODEL_URL = "YOUR_CHOSEN_SILERO_MODEL_URL"
# 3
recognizer = VoskSpeechRecognizer(model_url=VOSK_MODEL_URL)
synthesizer = SileroSpeechSynthesizer(model_url=SILERO_MODEL_URL)
manager = CommandsManager()
# 4
@manager.new('привет')
def hello_command() -> Response:
text = voice = 'Привет, мир!'
return Response(text=text, voice=voice)
# 5
async def main():
await run(manager, recognizer, synthesizer)
if __name__ == '__main__':
anyio.run(main)
- Импорт необходимых модулей, включая anyio для асинхронного выполнения, и модули из библиотеки Stark для работы с речью: командами, распознаванием и синтезом речи.
- Задание URL-адресов моделей для распознавания (Vosk) и синтеза (Silero) речи.
- Создание объектов для распознавания (recognizer), синтеза (synthesizer) и управления командами (manager) с использованием указанных моделей.
- Определение новой команды «привет» с текстовым ответом «Привет, мир!».
- Определение асинхронной функции
main()
, которая запускает выполнение команд через Stark с использованием распознавания и синтеза речи. Запуск приложения с помощью anyio.run(main) при условии, что код выполняется как основная программа (if name == 'main'
).
Как можно заметить, для создания команды достаточно определить одну функцию и передать шаблон в декораторе.
Присоединяйтесь к нам
Для более подробного изучения каждой функции и понимания всех возможностей S.T.A.R.K. посетите официальную документацию и репозиторий на GitHub. Если вам понравился фреймворк, не забудьте добавить звезду ⭐ репозиторию.
Автор: Марк Паркер
Телеграм-канал: t.me/parker_is_typing
Комментарии