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输入：

输出：

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1. 下载Anaconda 勾选添加到环境变量选项
   
2. 下载并解压semantic_score_clean和user_profile_clean服务、模型以及示例训练数据
3. 打开Anaconda 输入
   conda create -n semantic 创建新环境
   conda info --envs 查看环境
   activate semantic 启动环境
   cd C:\你的路径\semantic_score_clean\semantic_score_clean cd到解压好的semantic_score_clean文件夹
   python -m pip uninstall numpy 删掉初始自带的numpy
   python -m pip install -r requirements.txt 或者 pip install -r requirements.txt 安装所需依赖包
   python semantic_score_api.py 运行服务
4. 下载对应系统的Cuda并安装
5. 打开一个新的Anaconda界面 输入
   conda create -n userprofile创建新环境
   conda info --envs查看环境
   activate userprofile启动环境
   cd C:\你的路径\user_profile_clean\user_profile_cleancd 到解压好的user_profile_clean文件夹
   python -m pip uninstall numpy 删掉初始自带的numpy
   python -m pip install -r requirements.txt 或者 pip install -r requirements.txt安装所需依赖包
   python -m pip install torch==1.11.0+cu115 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 下载cuda版torch
   python server_v3.py运行服务

1. Release中下载最新的包。
2. 在openAPI网站 或demo中点击注册 注册并认证 获得 api-key 和 api-secret
3. 点击设置 进入设置界面， 对应位置填入key和secret，以及双方姓名，完后点击保存并退出
4. 确认semantic_score_clean和user_profile_clean服务以部署到本地，如果远程部署请在设置中替换对应请求URL
5. 开聊

1. 在openAPI网站 或demo中点击注册 注册并认证 获得 api-key 和 api-secret
2. 打开 \你的路径\OpenAPIDemo\PythonDemo\main.py 在对应位置填入api-key 和 api-secret 并修改需要修改的参数
3. 打开Anaconda 输入
   conda create -n talk 创建新环境
   conda info --envs 查看环境
   activate talk 启动环境
   cd C:\你的路径\OpenAPIDemo\PythonDemo 导航到代码所在的文件夹
   python -m pip install requests 下载依赖资源
   python main.py 开始聊天（需确认2个服务以开启）

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