Springboot实战:AI大模型+亮数据代理助力短视频时代_springbootai
采集视频素材短视频已成为当下最受欢迎的内容形式之一,无论是个人创作者还是企业品牌,都在积极拥抱这一趋势。然而,短视频的制作不仅需要创意和技巧,还需要大量的高质量素材作为支撑。本文将探讨如何利用现代技术手段Springboot集成AI大模型技术,结合亮数据代理服务,自动化地获取和处理短视频素材,以提高制作效率和视频质量。
目录
- 前言
- 1.如何入门亮数据
-
- 1.1、注册登录
- 1.2、注册账号
- 1.3、登录
- 1.4、购买静态住宅代理
- 1.5、展示购买的代理
- 2. 使用Springboot、AI大模型构建系统
-
- 2.1 使用Springboot、AI大模型构建爬虫
- 2.2、在Springboot项目添加工具
- 3、编写代码,爬取视频素材
-
- 3.1、代码里使用代理
- 3.2、核心业务代码
- 3.2、运行代码并得到相关的视频素材
-
- 3.2.1、运行效果
- 3.2.2、目标站点脚本运行中
- 3.3、爬取的素材
- 4、视频编辑与发布
- 5、 结论
前言
采集视频素材
短视频已成为当下最受欢迎的内容形式之一,无论是个人创作者还是企业品牌,都在积极拥抱这一趋势。然而,短视频的制作不仅需要创意和技巧,还需要大量的高质量素材作为支撑。本文将探讨如何利用现代技术手段Springboot集成AI大模型技术,结合亮数据代理服务,自动化地获取和处理短视频素材,以提高制作效率和视频质量。
1.如何入门亮数据
1.1、注册登录
亮数据是一个全球IP代理资源服务商,提供了大量的动态IP和静态住宅IP资源。通过使用其代理服务,我们可以模拟固定某个区域的真实用户访问,有效隐匿我们自己的IP,保护好我们自己的电脑和数据安全。
1.2、注册账号
输入邮箱的工作邮箱和电话,完善其他信息,就可以注册账号了。
1.3、登录
使用注册时的邮箱账号登录,不记得密码的,可以使用邮箱验证码登录。
1.4、购买静态住宅代理
选择购买静态住宅代理
1.5、展示购买的代理
回到个人中心首页,显示了我购买的代理。下面isp_proxy2就是刚购买的代理,类型是静态住宅,状态是运行,流量已使用311.31MB(刷刷刷的获取素材,可见后文)。
2. 使用Springboot、AI大模型构建系统
Springboot是一个开源的Java框架,用于创建独立、生产级的基于Spring框架的应用程序。而AI大模型能够理解和生成自然语言文本。通过将两者集成,我们可以构建一个自动化的短视频素材获取系统。
2.1 使用Springboot、AI大模型构建爬虫
Springboot提供了强大的开发功能,结合Selenium、chromedriver、Jsoup等工具,可以轻松实现对目标网站的GET请求,获取视频和图片素材。
2.2、在Springboot项目添加工具
在Springboot项目中添加Selenium、chromedriver、Jsoup工具。
不懂的话,可以在CSDN里可以通过大模型去搜索答案。
找到Springboot项目的pom.xml文件,把大模型里的对应答案复制进去(jar包版本号可以根据程序运行情况调整)。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.7.7</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.kelvin</groupId>
<artifactId>spiderX</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>spiderX</name>
<description>spiderX</description>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<scope>runtime</scope>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.jsoup/jsoup -->
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.11.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.seleniumhq.selenium</groupId>
<artifactId>selenium-java</artifactId>
<version>4.9.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.code.gson</groupId>
<artifactId>gson</artifactId>
<version>2.10.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>5.7.9</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bouncycastle</groupId>
<artifactId>bcprov-jdk15on</artifactId>
<version>1.68</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
<artifactId>httpclient</artifactId>
<version>4.5.13</version> <!-- 请根据需要选择版本 -->
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
<artifactId>fluent-hc</artifactId>
<version>4.5.13</version> <!-- 请根据需要选择版本 -->
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
<artifactId>okhttp</artifactId>
<version>4.9.3</version> <!-- 请根据需要选择版本 -->
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<configuration>
<excludes>
<exclude>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</exclude>
</excludes>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
3、编写代码,爬取视频素材
3.1、代码里使用代理
通过大模型搜索答案,寻找“chromedriver 如何使用代理”答案。
3.2、核心业务代码
核心代码:
String baseUrl = "https://www.pexels.com/search/videos/"+ searchName +"/?size=large&orientation=landscape";
System.setProperty("webdriver.chrome.driver", SeleniumUtil.CHROMEDRIVERPATH );// chromedriver localPath
ChromeOptions chromeOptions = new ChromeOptions();
chromeOptions.addArguments("--remote-allow-origins=*");
chromeOptions.addArguments("–no-sandbox"); //--start-maximized
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("httpProxy", httpProxy.getIp()+ ":" + httpProxy.getPort());
Proxy proxy = new Proxy(map);
chromeOptions.setProxy(proxy);
WebDriver driver = new ChromeDriver(chromeOptions);
String url = baseUrl + searchName;
driver.get(url);
SeleniumUtil.sleep(2000); //
3.2、运行代码并得到相关的视频素材
3.2.1、运行效果
3.2.2、目标站点脚本运行中
爬取目标站点里的猫、狗等宠物素材。
3.3、爬取的素材
获取的素材,我们存放在本地磁盘上。
4、视频编辑与发布
使用视频剪辑软件,如剪映,将高清视频素材编辑成最终的短视频,并发布到短视频平台。
5、 结论
通过Springboot和亮数据代理服务,我们可以构建一个高效、自动化的短视频素材获取和处理流程。而过程中AI大模型技术的加入,进一步打破了技术壁垒,不论遇到什么问题AI大模型几乎都能给出正确答案,提升了我们的程序构建速度。
而获取到的大量短视频素材,不仅提高了制作效率,也为短视频创作者和品牌方提供了更多的创意空间。
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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