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教你用AI Studio+wechaty+阿里云白嫖一个智能微信机器人

机器人Studio微信AI阿里智能 一个 教你用
2023-09-11 14:14:27 时间

教你用AI Studio+wechaty+阿里云白嫖一个智能微信机器人

前言

  • 这绝对是全网最细教程，没有之一
  • 右上角有Fork功能，还有点赞功能，你懂的

项目展示

1. 搞定云服务器部分

我这里是用的阿里云的云服务器，你也可以用其他的比如腾讯云的、华为云的等等。

1.1 注册一个阿里云账号并完成实名认证

阿里云官网: https://account.aliyun.com/

1.2 点击底部的免费试用

1.3 点击右下角了解试用

1.4 选择一款产品

1.5 选择操作系统为Ubuntu, 点击立即购买

1.6 接下来打开控制台

1.7 找到左边的云服务器ECS打开

1.8 进入我们刚才创建的实例

1.9 点击安全组

1.10 点击配置规则

1.11 点击手动添加, 目的栏填入8080/8080, 源栏填入0.0.0.0/0, 点击保存

1.12 回到刚才的页面, 点击远程连接

1.13 点击立即登录

1.14 要输入密码, 我们之前没有设置密码, 所以我们返回刚才的页面去设置密码

1.15 点击重置实例密码

1.16 设置新密码完成后, 再次进入远程连接

1.17 我们就进入到终端里面了

1.18 在终端里输入以下指令

免费token申请地址: http://pad-local.com

(温馨提示: 免费的token有效期为7天，如需使用有效期更长的token，请访问wechaty官网: https://wechaty.js.org/)

In [ ] 
$ apt update

$ apt install docker.io

$ docker pull wechaty/wechaty:latest

$ export WECHATY_LOG=“verbose”

$ export WECHATY_PUPPET=“wechaty-puppet-wechat”

$ export WECHATY_PUPPET_SERVER_PORT=“8080”

$ export WECHATY_TOKEN=“puppet_padlocal_xxxxxx” # 这里输入你自己的token

$ docker run -ti --name wechaty_puppet_service_token_gateway --rm -e WECHATY_LOG -e WECHATY_PUPPET -e WECHATY_TOKEN -e WECHATY_PUPPET_SERVER_PORT -p “ W E C H A T Y P U P P E T S E R V E R P O R T : WECHATY_PUPPET_SERVER_PORT: WECHATYP​UPPETS​ERVERP​ORT:WECHATY_PUPPET_SERVER_PORT” wechaty/wechaty:latest

1.19 检查是否运行成功

  • 输入网址: https://api.chatie.io/v0/hosties/xxxxxx (后面的xxxxxx就是你的token)
    例如我输入的地址就是这个: https://api.chatie.io/v0/hosties/puppet_padlocal_ef0c112ddf9b49fdaa8242b87b83b030
  • 如果返回了服务器的ip地址以及端口号，比如{"ip":"121.43.228.90","port":8080}，就说明运行成功了
    如果返回的是{"ip":"0.0.0.0","port":0}，就说明没有运行成功

1.20 运行后会输出一大堆东西，这时候我们找到一个Online QR Code: 的地址点击进去

1.21 就会出现下面这个二维码，用微信扫码即可(温馨提示: 用哪个微信号扫二维码哪个微信号就是机器人)

1.22 点击登录，继续登录

1.23 会看到最上面有一个桌面微信已登录就说明成功啦

2. 在AI Studio上跑一个简单的ding-dong机器人

2.1 创建一个脚本项目(温馨提示: 在notebook的终端里跑不起来)

2.1.1 点击下一步

2.1.2 填好项目名称，项目标签，项目描述，点击创建

2.1.3 进入项目

2.2 在run.sh文件中写入以下内容

In [ ] 
pip install --upgrade pip
pip install wechaty

# 设置环境变量
export WECHATY_PUPPET=wechaty-puppet-service
export WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN=your_token_at_here

# 运行python文件
python run.py

2.3 在run.py文件中写入以下内容

In [ ] 
import os
import asyncio

from wechaty import (
Contact,
FileBox,
Message,
Wechaty,
ScanStatus,
)

async def on_message(msg: Message):
if msg.text() == ‘ding’:
await msg.say(‘这是自动回复: dong dong dong’)

<span class="hljs-keyword">if</span> msg.text() == <span class="hljs-string">'hi'</span> <span class="hljs-keyword">or</span> msg.text() == <span class="hljs-string">'你好'</span>:
    <span class="hljs-keyword">await</span> msg.say(<span class="hljs-string">'这是自动回复: 机器人目前的功能是\n- 收到"ding", 自动回复"dong dong dong"\n- 收到"图片", 自动回复一张图片'</span>)

<span class="hljs-keyword">if</span> msg.text() == <span class="hljs-string">'图片'</span>:
    url = <span class="hljs-string">'https://images.unsplash.com/photo-1470770903676-69b98201ea1c?ixid=MnwxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8&amp;ixlib=rb-1.2.1&amp;auto=format&amp;fit=crop&amp;w=1500&amp;q=80'</span>

    <span class="hljs-comment"># 构建一个FileBox</span>
    file_box_1 = FileBox.from_url(url=url, name=<span class="hljs-string">'xx.jpg'</span>)

    <span class="hljs-keyword">await</span> msg.say(file_box_1)

async def on_scan(
qrcode: str,
status: ScanStatus,
_data,
):
print('Status: ’ + str(status))
print(‘View QR Code Online: https://wechaty.js.org/qrcode/’ + qrcode)

async def on_login(user: Contact):
print(user)

async def main():
# 确保我们在环境变量中设置了WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN
if ‘WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN’ not in os.environ:
print(’’’
Error: WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN is not found in the environment variables
You need a TOKEN to run the Python Wechaty. Please goto our README for details
https://github.com/wechaty/python-wechaty-getting-started/#wechaty_puppet_service_token
‘’’)

bot = Wechaty()

bot.on(<span class="hljs-string">'scan'</span>,      on_scan)
bot.on(<span class="hljs-string">'login'</span>,     on_login)
bot.on(<span class="hljs-string">'message'</span>,   on_message)

<span class="hljs-keyword">await</span> bot.start()

print(<span class="hljs-string">'[Python Wechaty] Ding Dong Bot started.'</span>)

asyncio.run(main())

2.4 运行任务

2.4.1 启动命令填sh run.sh, 点击提交

2.4.2 选择任务运行环境(双机四卡它不香吗)

2.4.3 任务要排队，等一小会儿看到在执行中了就可以点击查看日志了

2.4.4 如果看到下面的这种情况就说明机器人已经跑起来啦，赶紧去给你的机器人发信息试一试吧

3. 接入paddlehub模型使机器人更智能

paddlehub官网地址: https://www.paddlepaddle.org.cn/hub

模型库地址: https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist

3.1 在paddlehub找一个你需要的模型，这里我以图像生成模型作为演示

模型地址: https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=animegan_v2_shinkai_33&en_category=GANs

3.2 修改run.sh文件

In [ ] 
pip install --upgrade pip
pip install wechaty

# 下载模型
hub install animegan_v2_shinkai_33

# 设置环境变量
export WECHATY_PUPPET=wechaty-puppet-service
export WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN=your_token_at_here

# 设置使用GPU进行模型预测
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

# 创建两个保存图片的文件夹
mkdir -p image
mkdir -p image-new

# 运行python文件
python run.py

3.3 修改run.py文件

In [ ] 
import os
import cv2
import asyncio
import numpy as np
import paddlehub as hub

from wechaty import (
Contact,
FileBox,
Message,
Wechaty,
ScanStatus,
)

# 定义model
model = hub.Module(name=‘animegan_v2_shinkai_33’, use_gpu=True)

def img_transform(img_path, img_name):
“”"
将图片转换为新海诚《你的名字》、《天气之子》风格的图片
img_path: 图片的路径
img_name: 图片的文件名
“”"
# 图片转换后存放的路径
img_new_path = ‘./image-new/’ + img_name

<span class="hljs-comment"># 模型预测</span>
result = model.style_transfer(images=[cv2.imread(img_path)])

<span class="hljs-comment"># 将图片保存到指定路径</span>
cv2.imwrite(img_new_path, result[<span class="hljs-number">0</span>])

<span class="hljs-comment"># 返回新图片的路径</span>
<span class="hljs-keyword">return</span> img_new_path

async def on_message(msg: Message):
if msg.text() == ‘ding’:
await msg.say(‘这是自动回复: dong dong dong’)

<span class="hljs-keyword">if</span> msg.text() == <span class="hljs-string">'hi'</span> <span class="hljs-keyword">or</span> msg.text() == <span class="hljs-string">'你好'</span>:
    <span class="hljs-keyword">await</span> msg.say(<span class="hljs-string">'这是自动回复: 机器人目前的功能是\n- 收到"ding", 自动回复"dong dong dong"\n- 收到"图片", 自动回复一张图片\n- 收到一张图片, 将这张图片转换为动漫风格并返回'</span>)

<span class="hljs-keyword">if</span> msg.text() == <span class="hljs-string">'图片'</span>:
    url = <span class="hljs-string">'https://images.unsplash.com/photo-1470770903676-69b98201ea1c?ixid=MnwxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8&amp;ixlib=rb-1.2.1&amp;auto=format&amp;fit=crop&amp;w=1500&amp;q=80'</span>
    
    <span class="hljs-comment"># 构建一个FileBox</span>
    file_box_1 = FileBox.from_url(url=url, name=<span class="hljs-string">'xx.jpg'</span>)

    <span class="hljs-keyword">await</span> msg.say(file_box_1)

<span class="hljs-comment"># 如果收到的message是一张图片</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> msg.<span class="hljs-built_in">type</span>() == Message.Type.MESSAGE_TYPE_IMAGE:

    <span class="hljs-comment"># 将Message转换为FileBox</span>
    file_box_2 = <span class="hljs-keyword">await</span> msg.to_file_box()

    <span class="hljs-comment"># 获取图片名</span>
    img_name = file_box_2.name

    <span class="hljs-comment"># 图片保存的路径</span>
    img_path = <span class="hljs-string">'./image/'</span> + img_name

    <span class="hljs-comment"># 将图片保存为本地文件</span>
    <span class="hljs-keyword">await</span> file_box_2.to_file(file_path=img_path)

    <span class="hljs-comment"># 调用图片风格转换的函数</span>
    img_new_path = img_transform(img_path, img_name)

    <span class="hljs-comment"># 从新的路径获取图片</span>
    file_box_3 = FileBox.from_file(img_new_path)

    <span class="hljs-keyword">await</span> msg.say(file_box_3)

async def on_scan(
qrcode: str,
status: ScanStatus,
_data,
):
print('Status: ’ + str(status))
print(‘View QR Code Online: https://wechaty.js.org/qrcode/’ + qrcode)

async def on_login(user: Contact):
print(user)

async def main():
# 确保我们在环境变量中设置了WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN
if ‘WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN’ not in os.environ:
print(’’’
Error: WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN is not found in the environment variables
You need a TOKEN to run the Python Wechaty. Please goto our README for details
https://github.com/wechaty/python-wechaty-getting-started/#wechaty_puppet_service_token
‘’’)

bot = Wechaty()

bot.on(<span class="hljs-string">'scan'</span>,      on_scan)
bot.on(<span class="hljs-string">'login'</span>,     on_login)
bot.on(<span class="hljs-string">'message'</span>,   on_message)

<span class="hljs-keyword">await</span> bot.start()

print(<span class="hljs-string">'[Python Wechaty] Ding Dong Bot started.'</span>)

asyncio.run(main())

3.4 像之前一样提交任务就可以啦

后记

机器人目前还不太完善的地方

  • 只要收到一张图片就会自动去转换
  • 可能会在图片转换的时候卡住，然后就处理不了其他信息了
  • 只有这一个功能，更多功能等你自己去发掘啦，如果你发现了什么好玩的，一定一定回来告诉我呀

更多功能

参考资料

最后的最后，请给我一个赞吧，谢谢啦！！！

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