პითონის დეველოპერებისთვის Gradio მძლავრი MCP სერვერების იმპლემენტაციას საოცრად მარტივს ხდის, ისეთი ფუნქციების შეთავაზებით, როგორიცაა: წარმოიდგინეთ: გძულთ შოპინგი, რადგან მას ძალიან ბევრი დრო მიაქვს, და თავად ტანსაცმლის მოზომებაც არ გიყვართ. რა მოხდება, თუ LLM შეძლებს ამის გაკეთებას თქვენთვის? ამ პოსტში, ჩვენ შევქმნით LLM-ზე მომუშავე ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტს, რომელსაც შეუძლია დაათვალიეროს ონლაინ ტანსაცმლის მაღაზიები, იპოვოს კონკრეტული სამოსი და შემდეგ გამოიყენოს ვირტუალური მოზომების მოდელი, რათა გაჩვენოთ, როგორ მოგიხდებათ ეს ტანსაცმელი. იხილეთ დემო ქვემოთ: ჩვენი ხელოვნური ინტელექტის სავაჭრო ასისტენტის გასაცოცხლებლად, ჩვენ სამ ძირითად კომპონენტს გავაერთიანებთ: **IDM-VTON დიფუზიური მოდელი:** ეს AI მოდელი პასუხისმგებელია ვირტუალური მოზომების ფუნქციონალობაზე. მას შეუძლია არსებული ფოტოების რედაქტირება, რათა ისე გამოჩნდეს, თითქოს ადამიანი სხვა სამოსს ატარებს. ჩვენ გამოვიყენებთ Hugging Face Space-ს IDM-VTON-ისთვის, რომელიც ხელმისაწვდომია აქ. **Gradio:** Gradio არის ღია კოდის Python ბიბლიოთეკა, რომელიც აადვილებს ხელოვნური ინტელექტის მქონე ვებ აპლიკაციების შექმნას და, რაც გადამწყვეტია ჩვენი პროექტისთვის, MCP სერვერების შექმნას. Gradio ხიდად იმუშავებს, რაც ჩვენს LLM-ს საშუალებას მისცემს გამოიძახოს IDM-VTON მოდელი და სხვა ინსტრუმენტები. **Visual Studio Code-ის AI ჩატის ფუნქცია:** ჩვენ გამოვიყენებთ VS Code-ის ჩაშენებულ AI ჩატს, რომელიც მხარს უჭერს თვითნებური MCP სერვერების დამატებას, რათა ვიურთიერთოთ ჩვენს AI სავაჭრო ასისტენტთან. ეს უზრუნველყოფს მოსახერხებელ ინტერფეისს ბრძანებების გასაცემად და ვირტუალური მოზომების შედეგების სანახავად. ჩვენი AI სავაჭრო ასისტენტის ბირთვი არის Gradio MCP სერვერი. ეს სერვერი წარმოაჩენს ერთ ძირითად ინსტრუმენტს: აი, Python კოდი ჩვენი Gradio MCP სერვერისთვის: `launch()` მეთოდში `mcp_server=True`-ის დაყენებით, Gradio ავტომატურად გარდაქმნის ჩვენს Python ფუნქციებს MCP ინსტრუმენტებად, რომლებიც LLM-ებს შეუძლიათ გაიგონ და გამოიყენონ. ჩვენი ფუნქციების `docstrings` გამოიყენება ინსტრუმენტებისა და მათი პარამეტრების აღწერილობების შესაქმნელად. ორიგინალური IDM-VTON სივრცე Gradio 4.x-ით იყო იმპლემენტირებული, რაც წინ უძღვის ავტომატურ MCP ფუნქციონალობას. ამიტომ, ამ დემოში, ჩვენ შევქმნით Gradio ინტერფეისს, რომელიც იძიებს ორიგინალურ სივრცეს Gradio API კლიენტის მეშვეობით. და ბოლოს, გაუშვით ეს სკრიპტი python-ით. ჩვენი Gradio MCP სერვერის VS Code-ის AI ჩატთან დასაკავშირებლად, საჭირო იქნება `mcp.json` ფაილის რედაქტირება. ეს კონფიგურაცია AI ჩატს აწვდის ინფორმაციას, თუ სად მოიძიოს ჩვენი MCP სერვერი და როგორ იურთიერთოს მასთან. ამ ფაილის პოვნა შეგიძლიათ ბრძანების პანელში MCP-ის აკრეფით და „MCP: Open User Configuration“-ის არჩევით. მისი გახსნის შემდეგ, დარწმუნდით, რომ შემდეგი სერვერები არსებობს: `playwright` MCP სერვერი ჩვენს AI ასისტენტს ვების დათვალიერების საშუალებას მისცემს. დარწმუნდით, რომ `vton` სერვერის URL ემთხვევა წინა ნაწილში კონსოლში დაბეჭდილ URL-ს. `playwright` MCP სერვერის გასაშვებად, Node.js უნდა გქონდეთ დაინსტალირებული. ახლა შეგვიძლია დავიწყოთ ჩვენს AI სავაჭრო ასისტენტთან ინტერაქცია. გახსენით ახალი ჩატი VS Code-ში და შეგიძლიათ ასისტენტს ჰკითხოთ მსგავსი რამ: „დაათვალიერე Uniqlo-ს ვებსაიტი ლურჯი მაისურებისთვის და მაჩვენე, როგორ გამოვიყურებოდი სამ მათგანში, ჩემი ფოტოს გამოყენებით [თქვენი-სურათის-URL]-ზე.“ იხილეთ ზემოთ მოცემული ვიდეო მაგალითისთვის! Gradio-ს, MCP-ისა და მძლავრი AI მოდელების, როგორიცაა IDM-VTON, კომბინაცია საინტერესო შესაძლებლობებს ხსნის ინტელექტუალური და სასარგებლო AI ასისტენტების შესაქმნელად. ამ ბლოგპოსტში მოცემული ნაბიჯების მიყოლებით, შეგიძლიათ შექმნათ თქვენი საკუთარი ასისტენტი იმ პრობლემების გადასაჭრელად, რომლებიც ყველაზე მეტად გაღელვებთ! სხვა სტატიები ჩვენი ბლოგიდან. შესანიშნავი საკითხავი! როგორც ჩანს, ხელოვნური ინტელექტი იპყრობს ყველა აპლიკაციასა და ვებსაიტს, რადგან ყველა აპლიკაცია/ვებსაიტი აერთიანებს AI ფუნქციებს. · დარეგისტრირდით ან შეხვიდეთ კომენტარისთვის.