SillyTavern-Extras 使用与启动指南
2026-01-30 04:52:53作者:宗隆裙
1. 项目介绍
SillyTavern-Extras 是一个开源项目,为 SillyTavern 提供了额外的 API 扩展,这些扩展为 SillyTavern 应用程序增添了更多功能。该项目包含了多种模块,例如文本摘要、分类、语音合成等,旨在通过扩展来增强 SillyTavern 的核心功能。
2. 项目快速启动
环境准备
- 安装 Miniconda:下载并安装 Miniconda 以创建独立的环境。
- 安装 Git:确保 Git 已安装在您的系统上。
克隆仓库与安装依赖
-
克隆 Git 仓库:
git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern-extras.git -
进入克隆的仓库目录:
cd SillyTavern-extras -
根据您的硬件环境,选择相应的依赖文件进行安装。如果是默认环境,可以使用以下命令:
pip install -r requirements.txt如果您使用的是 AMD GPU,应该使用
requirements-rocm.txt文件。对于 Apple Silicon (ARM 系列),请使用requirements-silicon.txt文件。 -
安装完成后,运行以下命令启动扩展 API 服务器:
python server.py --enable-modules=caption,summarize,classify其中
--enable-modules参数后跟随的是您希望启用的模块列表。
配置 SillyTavern
-
打开 SillyTavern 的
config.conf文件,通常位于 SillyTavern 的安装目录下。 -
找到
const enableExtensions行,确保设置为true。 -
保存并关闭文件。
连接扩展
-
启动 SillyTavern 服务器。
-
打开扩展面板(通过页面顶部的“Stacked Blocks”图标),将 API URL 粘贴到输入框中,然后点击“Connect”连接到 Extras 扩展服务器。
3. 应用案例和最佳实践
SillyTavern-Extras 的使用案例广泛,以下是一些最佳实践:
- 利用
caption模块自动生成视频字幕。 - 使用
summarize模块对长篇文章进行摘要,提高阅读效率。 - 通过
classify模块对内容进行分类,便于内容管理和推荐。
4. 典型生态项目
SillyTavern 社区中有许多基于 SillyTavern-Extras 的项目,它们通过扩展核心功能,为用户提供了更多样化的使用场景。以下是一些典型的生态项目:
- 一个社区驱动的项目,使用 Extras 的语音合成功能为游戏角色创建动态对话。
- 一个教育平台,利用 Extras 的文本摘要功能,帮助学生快速理解学术文章的要点。
通过上述指南,您可以快速启动并使用 SillyTavern-Extras,探索其提供的丰富功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust075- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
Hy3-previewHy3 preview 是由腾讯混元团队研发的2950亿参数混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)模型,包含210亿激活参数和38亿MTP层参数。Hy3 preview是在我们重构的基础设施上训练的首款模型,也是目前发布的性能最强的模型。该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体任务等方面均实现了显著提升。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
690
4.46 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
544
669
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
955
929
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
420
75
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
407
324
昇腾LLM分布式训练框架
Python
146
172
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
650
232
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.08 K
564
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.59 K
925
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
642
292