Mirai Native 项目教程
2024-09-16 06:18:38作者:谭伦延
1. 项目介绍
Mirai Native 是一个强大的 mirai 原生插件加载器,支持所有 stdcall 方式导出方法的 DLL 与 mirai 交互。它与大部分酷Q 插件兼容,但不支持 CPK 和解包的 DLL。Mirai Native 仅支持 Windows 32位 Java,并且需要获取 DLL 和 JSON 原文件,JSON 文件不支持注释。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
- 下载并安装 32 位 Java,推荐使用 Temurin 下载。
- 下载 Mirai Console Loader (MCL),可以从 GitHub 获取。
2.2 安装 Mirai Native
方法一:使用 MCL 自动安装
在 Mirai 根目录下打开命令行,输入以下命令:
\mcl --update-package org.itxtech:mirai-native --channel stable --type plugin
方法二:手动下载安装
- 从 GitHub 下载最新版本的 Mirai Native。
- 将下载的文件复制到
plugins文件夹中。 - 启动 Mirai Console Loader。
2.3 加载 DLL 插件
- 下载所需的 DLL 和 JSON 文件。
- 将文件放置在
data\org.itxtech.mirainative\plugins目录中。 - 重启 Mirai 程序,输入以下命令加载插件(假设插件名为
ATBot):
npm load ATBot.dll
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
Mirai Native 可以用于加载各种酷Q 插件,例如自动回复、群管理、消息统计等。通过加载这些插件,可以快速扩展 mirai 的功能,满足不同的需求。
3.2 最佳实践
- 插件管理:使用
npm命令管理插件,如启用、停用、重新加载等。 - 日志查看:通过 Mirai Console 的日志功能查看插件运行状态,及时发现和解决问题。
- 插件更新:定期检查插件更新,确保插件与 Mirai Native 兼容。
4. 典型生态项目
- Mirai Console Loader (MCL):用于管理和启动 Mirai Console 的工具,支持自动更新插件。
- Mirai API HTTP:提供 HTTP 接口,支持更多编程语言和技术,如 Python、Node.js 等。
- Another Mirai Native:第三方 Mirai Native 实现,通过 HTTP 协议传输,提供图形化界面。
通过这些生态项目,可以进一步扩展和优化 Mirai Native 的功能和使用体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
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 StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0114
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.96 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
676
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
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
455
437
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++
1.07 K
1.09 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
296
114
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220