华芯19寸触显一体机固件分位.rar资源-CSDN下载

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奕力ilitekUSBUpgradeTool-v2.3.4.7

奕力触摸屏USB升级工具

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ilitek奕力USBUpgradeTool电容触摸屏烧录程序最新版V2.3

ilitek奕力USBUpgradeTool电容触摸屏烧录程序最新版V2.3 修一台大屏一体机电容触摸屏的，完全不能用，买不到一样的板，不断查找资料，花了几天时间才找到这个软件，亲测读取和烧录能用。

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ILITEK 触摸屏 ITS调试工具中文 Windows-Studio-ITS-User-Guide(CHT)-v1.0.3.5

ILITEK 触摸屏 ITS调试工具中文版

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ILITek_TP_Programming_Guide_V1.50.pdf

奕力触摸IC驱动参考文档

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基于“xxx” Androidx平台的驱动及系统开发之触摸板篇《移植ilitek触摸驱动》

《基于全志 A133 Android10 移植ilitek触摸驱动》

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基于ilitek的电容屏驱动程序的分析.doc

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基于ilitek的电容屏驱动程序的分析.doc

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四国大战（单机版）2.0.4.7

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棋盘风格清爽，人机对战可以保存战役，复盘观看上次战役过程

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iliTuningPackage_V1.1.4.0_20190418.zip

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windows平台上的奕力触摸屏校准工具

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RFDZ程序刷写.zip

RFDZ程序刷写.zip

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华芯飞固件工具 0.5.3(自己做美化版固件）.rar

《华芯飞固件工具 0.5.3 自我美化版详解》华芯飞固件工具0.5.3是一款专为华芯飞品牌设备设计的固件升级和管理软件，它允许用户对设备的固件进行个性化定制和优化，以提升设备性能和用户体验。"自己做美化版固件...

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歌美S6000刷机套件固件V1.2.rar

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【歌美S6000刷机套件固件V1.2.rar】是一个针对歌美S6000设备的刷机包，主要用于解决设备在使用过程中出现的问题，特别是当用户在拷贝文件时遇到自动弹出的情况。这个刷机套件包含了几个关键文件，每个都有其特定的...

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华芯飞系统烧录工具_V1.rar

《华芯飞系统烧录工具_V1.rar》是一款专为华芯飞芯片设计的系统烧录软件，旨在帮助用户高效、准确地将操作系统或其他固件更新到华芯飞芯片上。在进行系统烧录之前，用户需要确保已正确安装了对应的驱动程序，以确保...

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chinachip(华芯飞)JZ4725~JZ4732升级工具V2.2.rar

君正生产烧录器：JZ47xx升级工具V2.2--081011支持Sel IC type：JZ4725/JZ4740/4732此程序用于XXX.BIN格式的君正方案MP5固件刷机,如是其它格式固件如nand.BIN,res.BIN文件分开提供的,请选用对应文件列表：USB设备...

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华芯飞固件工具 0.5.3

"华芯飞固件工具 0.5.3" 是一款专为华芯飞品牌设备设计的固件升级和管理软件。在IT行业中，固件指的是嵌入在硬件设备中的软件部分，它控制设备的基本操作和功能。华芯飞作为一家专注于芯片和电子设备制造的公司，其...

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7寸_ILITEK_ilitekfiremvare_

ilitek tochscreen firmware

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ilitek奕力触摸屏驱动，MTK方案

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ilitek奕力触摸屏驱动，MTK方案

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[华芯飞]歌美HD660 V2.4 固件

HD660 V2.4固件 HD660LE通用~~~ 主要改善：系统优化升级方法: 1. 保持在开机状态,首先要保持足够电量（2/3以上电量） 2. 关机先打开硬开关ON键，然后长按住音量减小键【VOL-】键不...2，把固件拷贝到小机根目录下

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KNC 华芯飞方案MP4固件升级程序

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【KNC华芯飞方案MP4固件升级程序】是一个针对KNC M-700 MP4播放器的系统更新工具，旨在优化设备性能、修复已知问题或添加新功能。固件升级在电子设备中是一项重要的维护工作，尤其是对于多媒体播放器这类设备，它...

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华芯飞系统烧录工具(CC1600).rar

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《华芯飞系统烧录工具(CC1600)详解》在电子工程领域，系统烧录是一项至关重要的任务，它涉及到将操作系统、固件或者其他软件程序写入到硬件设备的存储器中，使得设备能够按照预定的功能运行。华芯飞（China Chip）...

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华芯飞固件烧录工具

华芯飞固件烧录工具是一款专为华芯飞类电子产品设计的软件，主要用于解决设备在固件更新或安装过程中可能出现的问题，如mp4播放器的花屏、白屏等故障。这款工具对于修复和优化电子设备的性能具有重要作用，尤其在...

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华芯飞系统固件烧录工具

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【华芯飞系统固件烧录工具】是针对MP4和MP5等设备，特别是采用华芯飞CC1600高清主控芯片的设备进行系统升级的重要软件。这款工具主要用于提升设备的性能、修复已知问题或者增加新功能，确保用户能够享受到最新的系统...

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昂达vx989固件升级工具(最新版)

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昂达VX989是一款知名的MP4播放器，其固件升级工具是用户更新设备系统软件的关键。固件升级通常是为了修复已知问题、提升设备性能、增加新功能或优化用户体验。对于"昂达VX989固件升级工具(最新版)"，以下是一些相关...

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华芯飞固件打开工具HXF.EXE

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1.首先安装HXF.EXE，（初次打开hxf.exe,提示"没有注册类别" ）把那个软件包（制作工具.rar）解压缩出来后得到comdlg32文件夹和hxf.exe文件，首先，打开comdlg32复制comdlg32.ocx到c:\windows\system32文件夹，同时...

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华芯微：2021年半年度报告.rar

【华芯微：2021年半年度报告】详细解读华芯微电子有限公司的2021年半年度报告全面展示了公司在过去六个月的业务发展、财务状况、市场表现及战略规划等多个方面的情况。这份报告是理解华芯微在芯片设计与制造领域的...

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华芯飞CC1600固件烧录工具

《华芯飞CC1600固件烧录工具详解》在电子设备开发和维护过程中，固件的烧录是至关重要的一步。华芯飞CC1600固件烧录工具是一款专为华芯飞CC1600芯片设计的高效烧录软件，它具备多线程系统烧录功能，能够同时对多个...

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华芯usb驱动

【华芯USB驱动详解】在计算机硬件领域，驱动程序扮演着至关重要的角色，它们是操作系统与硬件设备之间的桥梁，使得操作系统能够识别并控制硬件设备。华芯CN2008USBL驱动是专为华芯品牌的USB设备设计的一款驱动程序...

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华芯数据：2021年半年度报告.rar

《华芯数据：2021年半年度报告》是一个重要的文档，它包含了华芯数据公司在2021年上半年的经营状况、财务表现和技术发展等多个方面的详细信息。这份报告是评估公司业绩、市场地位和未来趋势的重要参考资料。下面将对...

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华芯微特TFT屏人机交互显示用主程序.zip

TFT屏驱动人机交互方案采用华芯微特科技有限公司（附录简介）的SWM320芯片进行设计，支持输出RGB565格式，可直接读取SD卡内数据显示。最高支持驱动1024x768分辨率显示屏，显示软件方面由LittleVGL与μGUI等开源GUI库...

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华芯微特TFT屏人机交互图片bin文件.zip

TFT屏驱动人机交互方案采用华芯微特科技有限公司（附录简介）的SWM320芯片进行设计，支持输出RGB565格式，可直接读取SD卡内数据显示。最高支持驱动1024x768分辨率显示屏，显示软件方面由LittleVGL与μGUI等开源GUI库...

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Python入门系列专栏目录及前言

Python使用第一步：Anaconda下载和搭配环境关于这一步，最佳的方法是根据下载的Anaconda版本号，找到对应的教程一步步往下。原因是每个版本下载页面大致相同但会出现让人困扰的下载提示，所以对应教程为佳。这里引用Anaconda超详细安装教程（Windows环境下）和Anaconda 修改默认虚拟环境安装位置作为指引。查看安装包列表conda list运行这个命令将会列出当前激活环境中安装的所有包及其版本。如果想查看特定环境中的包，需要先激活那个环境，或者指定环境名。

1.E:\AI_Models\ ├── deepseek-7b-chat/ # 文本模型 ├── deepseek-vl2/ # 多模态模型 ├── Qwen2-7B/ # 基础文本模型（核心底座） ├── sdxl/ # 图像生成模型 ├── yi-vl/ # 多模态模型 └── stable-diffusion-xl-base-1/ # 图像生成模型 2.“# E:\AI_System\agent\environment_interface.py import logging import time import queue import threading import json from typing import Any, Optional, Dict from agent.base_module import EnvironmentInterface # 正确的基类导入 from core.message import Message, MessageType class CustomEnvironmentInterface(EnvironmentInterface): # 继承正确的基类 """环境接口模块 - 完整的星型架构适配""" def init( self, name: str = "EnvironmentInterface", coordinator: Optional[Any] = None, config: Optional[Dict] = None ): # 初始化基类 super().init(name=name, coordinator=coordinator, config=config) # 配置参数 config = config or {} self.max_workers = config.get("max_workers", 4) self.response_timeout = config.get("response_timeout", 30.0) self.log_level = config.get("log_level", "INFO") # 日志配置 self.logger = logging.getLogger(name) log_level = getattr(logging, self.log_level.upper(), logging.INFO) self.logger.setLevel(log_level) # 输入输出队列 self.input_queue = queue.Queue() self.output_queue = queue.Queue() # 线程控制 self.running = False def shutdown(self) -> bool: """关闭环境接口""" try: # 停止处理线程 self.running = False if self.message_thread and self.message_thread.is_alive(): self.message_thread.join(timeout=2.0) # 清理队列 while not self.input_queue.empty(): self.input_queue.get_nowait() while not self.output_queue.empty(): self.output_queue.get_nowait() # 调用基类关闭逻辑 super().shutdown() self.logger.info("🛑 环境接口已关闭") return True except Exception as e: self.logger.error(f"❌ 关闭失败: {str(e)}") return False def process(self, input_data: Any) -> dict: """处理输入数据 - 直接添加到输入队列（供外部调用）""" if isinstance(input_data, dict): self.add_input(input_data) return {"status": "queued"} elif isinstance(input_data, str): self.add_input({"command": input_data}) return {"status": "queued"} else: return {"error": "不支持的输入类型"} def _process_messages(self): """处理接收到的消息 - 后台线程""" while self.running: try: # 获取用户输入 user_input = self.get_input(timeout=0.5) if user_input: # 发送到认知系统 message = Message( msg_type=MessageType.EVENT, sender=self.name, content=user_input, target="CognitiveSystem" ) self.send_message(message) self.logger.debug(f"📤 发送用户输入: {user_input}") # 处理输出队列 if not self.output_queue.empty(): output = self.output_queue.get_nowait() self._display_output(output) except Exception as e: self.logger.error(f"消息处理出错: {str(e)}") time.sleep(0.1) def handle_message(self, message: Message): """处理接收到的消息（来自消息总线）""" # 只处理目标为本模块或广播的消息 if message.target and message.target != self.name: return self.logger.debug(f"📩 收到消息 [{message.sender}]: {message.msg_type.name}") # 根据消息类型处理 if message.msg_type == MessageType.DATA: self.output(message.content) elif message.msg_type == MessageType.RESPONSE: self.output(message.content) elif message.msg_type == MessageType.STATUS: self.logger.info(f"系统状态更新: {message.content}") def get_input(self, timeout: float = 0.5) -> Optional[Dict]: """获取输入（带有超时）""" try: return self.input_queue.get(timeout=timeout) except queue.Empty: return None def output(self, response: Any): """添加响应到输出队列""" self.output_queue.put(response) def _display_output(self, response: Any): """格式化并显示输出（内部方法）""" try: # 处理不同类型的响应 if isinstance(response, dict): # 确保响应中包含必要字段 response.setdefault("timestamp", time.time()) response.setdefault("source", "system") # 格式化输出 response_str = json.dumps(response, ensure_ascii=False, indent=2) print(f"<< {response_str}") # 记录日志 message = response.get("message", "") content = response.get("content", "") log_message = message if message else content if log_message: self.logger.info("💬 系统响应: %s", log_message) else: self.logger.info("💬 系统响应: 无内容") elif isinstance(response, str): # 字符串响应 print(f"<< {response}") self.logger.info("💬 系统响应: %s", response) elif isinstance(response, Message): # 处理消息对象 print(f"<< [Message from {response.sender}]: {response.content}") self.logger.info("💬 收到消息响应: %s", response.content) else: # 其他类型响应转为字符串 response_str = str(response) print(f"<< {response_str}") self.logger.info("💬 系统响应: %s", response_str) except Exception as e: self.logger.error("输出响应失败: %s", str(e)) def add_input(self, input_data: dict): """添加新输入 - 来自命令监听器（外部调用）""" if not isinstance(input_data, dict): self.logger.error("输入数据格式错误，必须是字典") return # 设置必要的字段 input_data.setdefault("timestamp", time.time()) input_data.setdefault("source", "user") self.input_queue.put(input_data) self.logger.debug("手动添加输入: %s", input_data) def get_health_status(self) -> dict: """返回模块健康状态""" return { "status": "running" if self.running else "stopped", "module": self.name, "queue_size": self.input_queue.qsize(), "last_activity": time.time(), "output_queue_size": self.output_queue.qsize() } ” 3.“# E:\AI_System\agent\model_manager.py import os import sys import logging import json import hashlib import gc import time from pathlib import Path from typing import Dict, Any, Optional, Tuple, List import importlib class ModelManager: """AI模型管理器 - 增强版（修复所有已知问题）""" MODEL_REGISTRY_FILE = "model_registry.json" DEFAULT_MODEL_PATHS = { "TEXT_BASE": "local_models/text_base", "TEXT_CHAT": "local_models/text_chat", "IMAGE_MODEL": "local_models/image_model" } def init(self, config: Dict[str, Any] = None, cache_dir: str = "model_cache", use_gpu: bool = True, max_models_in_memory: int = 3): """ 初始化模型管理器 - 增强版参数: config: 系统配置（包含模型路径） cache_dir: 模型缓存目录 use_gpu: 是否使用GPU max_models_in_memory: 内存中最大模型数量 """ # 配置日志 self.logger = logging.getLogger("ModelManager") self.logger.setLevel(logging.INFO) if not self.logger.handlers: handler = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S' ) handler.setFormatter(formatter) self.logger.addHandler(handler) self.logger.info("🚀 初始化模型管理器...") # 初始化参数 self.config = config or {} self.cache_dir = self._resolve_path(cache_dir) self.use_gpu = use_gpu self.max_models_in_memory = max_models_in_memory # 确保缓存目录存在 os.makedirs(self.cache_dir, exist_ok=True) # 加载或创建注册表 self._persistent_registry = self._load_or_create_registry() # 已加载的模型 self.loaded_models: Dict[str, Any] = {} # 自动注册默认模型 self._register_default_models() self.logger.info(f"✅ 模型管理器初始化完成 (GPU: {'启用' if use_gpu else '禁用'})") self.logger.info(f"已注册模型: {list(self._persistent_registry.keys())}") def _resolve_path(self, path: str) -> str: """解析相对路径为绝对路径""" if not os.path.isabs(path): project_root = os.getenv("PROJECT_ROOT", os.getcwd()) return os.path.join(project_root, path) return path def _load_or_create_registry(self) -> Dict[str, dict]: """加载或创建模型注册表""" try: registry_path = Path(self._resolve_path(self.MODEL_REGISTRY_FILE)) if registry_path.exists(): with open(registry_path, 'r', encoding='utf-8') as f: registry = json.load(f) self.logger.info(f"📋 成功加载模型注册表: {registry_path}") return registry # 创建新的注册表 self.logger.warning(f"⚠️ 模型注册表不存在，创建新文件: {registry_path}") with open(registry_path, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump({}, f, indent=2) return {} except Exception as e: self.logger.error(f"❌ 处理模型注册表失败: {str(e)}") return {} def _register_default_models(self): """注册配置文件中的默认模型""" model_settings = self.config.get("model_settings", {}) # 合并默认路径和配置路径 default_paths = {self.DEFAULT_MODEL_PATHS, { name: info.get("path", self.DEFAULT_MODEL_PATHS.get(name, "")) for name, info in model_settings.items() }} # 注册模型 for model_name, model_path in default_paths.items(): if model_name not in self._persistent_registry: abs_path = self._resolve_path(model_path) model_type = model_settings.get(model_name, {}).get("type", "text") self.register_model(model_name, abs_path, model_type) def _save_registry(self): """保存模型注册表""" try: registry_path = self._resolve_path(self.MODEL_REGISTRY_FILE) with open(registry_path, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(self._persistent_registry, f, indent=2, ensure_ascii=False) self.logger.info(f"💾 模型注册表已保存: {registry_path}") return True except Exception as e: self.logger.error(f"❌ 保存模型注册表失败: {str(e)}") return False def register_model(self, model_name: str, model_path: str, model_type: str = "text", adapter_config: Optional[dict] = None) -> bool: """ 注册新模型到注册表 - 增强版参数: model_name: 模型名称 model_path: 模型路径或HuggingFace ID model_type: 模型类型 (text, image, audio, multimodal) adapter_config: 适配器配置 """ # 检查模型是否存在 exists, is_local = self._check_model_exists(model_path) if not exists: self.logger.error(f"❌ 模型路径不可访问: {model_path}") return False # 计算校验和（仅限本地模型） checksum = "unknown" if is_local: try: checksum = self._calculate_checksum(model_path) except Exception as e: self.logger.warning(f"⚠️ 无法计算校验和: {str(e)}") checksum = "error" # 添加到注册表 self._persistent_registry[model_name] = { "path": model_path, "type": model_type, "status": "unloaded", "checksum": checksum, "last_accessed": time.time(), "adapter": adapter_config, "is_local": is_local } self.logger.info(f"✅ 模型注册成功: {model_name} ({model_type})") self._save_registry() return True def _check_model_exists(self, model_path: str) -> Tuple[bool, bool]: """检查模型路径是否有效""" # 如果是HuggingFace模型ID if "/" in model_path and not os.path.exists(model_path): self.logger.info(f"🔍 检测到HuggingFace模型ID: {model_path}") return True, False # 检查本地路径 abs_path = self._resolve_path(model_path) if os.path.exists(abs_path): return True, True # 尝试相对路径 if os.path.exists(model_path): return True, True return False, False def _calculate_checksum(self, model_path: str) -> str: """计算模型校验和（对于大模型只计算关键文件）""" abs_path = self._resolve_path(model_path) # 如果是目录，只计算关键文件 if os.path.isdir(abs_path): sha256 = hashlib.sha256() key_files = ["pytorch_model.bin", "model.safetensors", "config.json"] for root, _, files in os.walk(abs_path): for file in files: if file in key_files: file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, 'rb') as f: while chunk := f.read(8192): sha256.update(chunk) return sha256.hexdigest() # 单个模型文件 with open(abs_path, 'rb') as f: return hashlib.sha256(f.read()).hexdigest() def load_model(self, model_name: str, force_reload: bool = False) -> Tuple[bool, Any]: """ 加载模型到内存 - 增强错误处理参数: model_name: 要加载的模型名称 force_reload: 是否强制重新加载返回: (成功状态, 模型对象) """ # 检查模型是否已注册 if model_name not in self._persistent_registry: self.logger.error(f"❌ 模型未注册: {model_name}") return False, None model_info = self._persistent_registry[model_name] model_path = model_info["path"] abs_path = self._resolve_path(model_path) if model_info.get("is_local", True) else model_path # 如果模型已加载且不需要强制重载 if model_name in self.loaded_models and not force_reload: self.logger.info(f"📦 模型已在内存中: {model_name}") model_info["last_accessed"] = time.time() return True, self.loaded_models[model_name] # 检查内存占用，如有必要卸载最少使用的模型 if len(self.loaded_models) >= self.max_models_in_memory: self._unload_least_recently_used() # 实际加载模型 try: self.logger.info(f"🔄 加载模型: {model_name} ({model_info['type']})") # 根据模型类型加载 model_type = model_info["type"] if model_type == "text": model = self._load_text_model(model_info, abs_path) elif model_type == "image": model = self._load_image_model(model_info, abs_path) elif model_type == "audio": model = self._load_audio_model(model_info, abs_path) else: self.logger.error(f"❌ 不支持的模型类型: {model_type}") return False, None # 更新状态 self.loaded_models[model_name] = model model_info["status"] = "loaded" model_info["last_accessed"] = time.time() self._save_registry() self.logger.info(f"✅ 模型加载成功: {model_name}") return True, model except ImportError as e: self.logger.error(f"❌ 缺失依赖库: {str(e)}") return False, None except Exception as e: self.logger.error(f"❌ 模型加载失败: {model_name}, 路径: {abs_path}, 错误: {str(e)}") model_info["status"] = "error" return False, None def _load_text_model(self, model_info: dict, model_path: str) -> Any: """加载文本模型（增强错误处理）""" # 动态导入transformers try: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer except ImportError: self.logger.error("❌ transformers库未安装") raise RuntimeError("transformers not installed") self.logger.debug(f"🔧 加载文本模型: {model_path}") device = "cuda" if self.use_gpu else "cpu" try: # 尝试加载tokenizer和模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, cache_dir=self.cache_dir) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, cache_dir=self.cache_dir, device_map=device if self.use_gpu else None ) return { "model": model, "tokenizer": tokenizer, "info": model_info } except OSError as e: self.logger.error(f"❌ 加载失败: 请检查路径 '{model_path}' 是否正确") # 尝试修复路径 fallback_path = self._try_find_model_path(model_path) if fallback_path: self.logger.warning(f"⚠️ 尝试备用路径: {fallback_path}") return self._load_text_model(model_info, fallback_path) raise except Exception as e: self.logger.error(f"❌ 加载过程中发生意外错误: {str(e)}") raise def _try_find_model_path(self, original_path: str) -> Optional[str]: """尝试找到备用模型路径""" # 1. 检查项目内的模型目录 project_models = os.path.join(os.getcwd(), "local_models", os.path.basename(original_path)) if os.path.exists(project_models): return project_models # 2. 检查缓存目录 cache_path = os.path.join(self.cache_dir, "models", os.path.basename(original_path)) if os.path.exists(cache_path): return cache_path # 3. 尝试父目录 parent_path = os.path.join(os.path.dirname(os.getcwd()), os.path.basename(original_path)) if os.path.exists(parent_path): return parent_path return None # ...（_load_image_model和_load_audio_models方法保持类似结构，添加路径解析和错误处理） def unload_model(self, model_name: str = None) -> bool: """增强内存管理""" if model_name is None: self.logger.info("卸载所有模型") for name in list(self.loaded_models.keys()): if not self._unload_single_model(name): self.logger.error(f"❌ 卸载模型失败: {name}") return True return self._unload_single_model(model_name) def _unload_single_model(self, model_name: str) -> bool: """卸载单个模型（增强资源释放）""" if model_name not in self.loaded_models: self.logger.warning(f"⚠️ 模型未加载: {model_name}") return False try: # 显式释放模型资源 model_data = self.loaded_models[model_name] if "model" in model_data: del model_data["model"] if "tokenizer" in model_data: del model_data["tokenizer"] # 删除引用并调用垃圾回收 del self.loaded_models[model_name] gc.collect() # 如果使用GPU，额外清理CUDA缓存 if self.use_gpu: try: import torch torch.cuda.empty_cache() self.logger.debug("♻️ 已清理GPU缓存") except ImportError: pass # 更新注册表状态 if model_name in self._persistent_registry: self._persistent_registry[model_name]["status"] = "unloaded" self._save_registry() self.logger.info(f"🗑️ 模型已卸载: {model_name}") return True except Exception as e: self.logger.error(f"❌ 卸载模型失败: {model_name}, 错误: {str(e)}") return False # ...（其他方法保持不变） def shutdown(self): """关闭模型管理器，增强资源清理""" self.logger.info("🛑 关闭模型管理器...") self.unload_model() # 卸载所有模型 # 清理缓存 try: self._clean_cache() except Exception as e: self.logger.warning(f"⚠️ 清理缓存失败: {str(e)}") self.logger.info("✅ 模型管理器已关闭") def _clean_cache(self): """清理模型缓存""" # 保留最近使用的3个模型缓存 model_dirs = sorted( [d for d in os.listdir(self.cache_dir) if os.path.isdir(os.path.join(self.cache_dir, d))], key=lambda d: os.path.getmtime(os.path.join(self.cache_dir, d)), reverse=True ) for dir in model_dirs[3:]: dir_path = os.path.join(self.cache_dir, dir) try: import shutil shutil.rmtree(dir_path) self.logger.debug(f"🧹 清理缓存: {dir_path}") except Exception as e: self.logger.warning(f"⚠️ 清理缓存失败 {dir_path}: {str(e)}") ” 4.“# E:\AI_System\agent\cognitive_architecture.py import sys import logging import json import time import threading from agent.base_module import UnifiedCognitiveModule # 更新导入 from core.module_manager import ModuleManager from core.message import Message, MessageType from agent.environment_interface import EnvironmentInterface from agent.health_monitor import HealthMonitor class CognitiveSystem(UnifiedCognitiveModule): # 继承正确的基类 """核心认知系统实现 - 完整的星型架构实现""" VERSION = "1.5.0" # 版本号 DEFAULT_CONFIG = { "reasoning_depth": 3, "memory_limit": 1000, "auto_reflection": True, "learning_threshold": 0.8, "error_recovery": True, "max_concurrent_tasks": 5, "module_auto_recovery": True } def init(self, name: str, model_manager, config: dict = None): # 初始化基类 super().init( name=name, coordinator=self, config=config or self.DEFAULT_CONFIG ) # 模型管理器 self.model_manager = model_manager # 初始化模块管理器 self.module_manager = ModuleManager(coordinator=self) # 命令处理器映射 self.command_handlers = { "help": self.handle_help, "hi": self.handle_greeting, "hello": self.handle_greeting, "你好": self.handle_greeting, "在吗": self.handle_greeting, "status": self.handle_status, "mode": self.handle_mode, "models": self.handle_models, "model": self.handle_models, "diagnose": self.handle_diagnose, "modules": self.handle_modules, "load": self.handle_load_module, "unload": self.handle_unload_module, "reload": self.handle_reload_module } # 系统状态 self.mode = "TASK_EXECUTION" self.memory = { "short_term": [], "long_term": {}, "last_accessed": time.time() } # 添加running属性（修复线程监控问题） self.running = True # 添加此行 # 启动模块监控线程 self.monitor_thread = threading.Thread(target=self._monitor_modules, daemon=True) self.monitor_thread.start() # 模块初始化状态 self.initialized = False def initialize(self) -> bool: """初始化认知系统""" try: self.logger.info(f"✅ 认知系统初始化开始 (版本 {self.VERSION})") # 注册核心模块 self.module_manager.register_module("EnvironmentInterface", EnvironmentInterface) self.module_manager.register_module("HealthMonitor", HealthMonitor) # 加载环境接口模块 env_config = self.config.get("environment", {}) if self.module_manager.load_module("EnvironmentInterface", env_config): self.logger.info("✅ 环境接口模块加载成功") else: self.logger.error("❌ 环境接口模块加载失败") # 加载健康监控模块 health_config = self.config.get("health", {"interval": 15}) if self.module_manager.load_module("HealthMonitor", health_config): self.logger.info("✅ 健康监控模块加载成功") else: self.logger.error("❌ 健康监控模块加载失败") # 初始化完成 self.initialized = True self.logger.info(f"✅ 认知系统初始化完成 (模式: {self.mode})") return True except Exception as e: self.logger.error(f"❌ 认知系统初始化失败: {str(e)}", exc_info=True) return False def shutdown(self) -> bool: """关闭认知系统""" try: self.logger.info("🛑 关闭认知系统开始") # 设置运行标志为False（修复线程监控问题） self.running = False # 添加此行 # 停止监控线程 if self.monitor_thread.is_alive(): self.monitor_thread.join(timeout=5.0) # 卸载所有模块 self.module_manager.unload_all_modules() # 清理资源 self.module_manager = None self.initialized = False self.logger.info("✅ 认知系统已完全关闭") return True except Exception as e: self.logger.error(f"❌ 关闭系统失败: {str(e)}", exc_info=True) return False def process(self, input_data: dict) -> dict: """处理输入数据""" try: self.logger.debug(f"🧠 处理输入: {type(input_data)}") # 处理不同类型输入 if isinstance(input_data, str): return self.process_command(input_data) elif isinstance(input_data, dict): command = input_data.get("command") if command: return self.process_command(command) return {"error": "无效的输入格式"} else: return {"error": "不支持的输入类型"} except Exception as e: self.logger.error(f"处理输入失败: {str(e)}", exc_info=True) return {"error": f"处理失败: {str(e)}"} def process_command(self, command: str) -> dict: """处理用户命令（返回字典格式）""" try: self.logger.info(f"🧠 处理命令: {command}") # 分割命令和参数 parts = command.split(maxsplit=1) cmd = parts[0].lower() arg = parts[1] if len(parts) > 1 else "" # 查找命令处理器 handler = self.command_handlers.get(cmd, self.handle_default) result = handler(arg) # 确保返回字典格式 if isinstance(result, str): return {"response": result} elif isinstance(result, dict): return result else: return {"response": str(result)} except Exception as e: self.logger.error(f"命令处理失败: {str(e)}", exc_info=True) return {"error": f"处理命令时出错: {str(e)}"} # === 命令处理函数 === def handle_greeting(self, arg: str) -> str: """处理问候命令""" return f"你好，我是{self.name}！有什么可以帮您？" def handle_help(self, arg: str) -> str: """处理帮助命令""" help_text = """ === 高级命令系统 === 基础命令: help - 显示此帮助信息 exit/quit - 退出系统 status - 查看系统状态 mode [mode]- 切换工作模式 (reflect, task, learn) 系统控制: models - 显示已加载模型 model - 同 models diagnose - 执行系统诊断 config [key] [value] - 修改配置 modules - 查看模块状态 load [module] - 加载模块 unload [module] - 卸载模块 reload [module] - 重新加载模块多行输入: 输入多行命令时，在最后一行以 ;; 结束 """ return help_text def handle_status(self, arg: str) -> str: """处理状态查询命令""" return ( f"系统状态:\n" f"- 认知系统: {self.name} v{self.VERSION}\n" f"- 当前模式: {self.mode}\n" f"- 最后访问: {time.ctime(self.memory['last_accessed'])}\n" f"- 短期记忆: {len(self.memory['short_term'])}/{self.config['memory_limit']} 条" ) def handle_mode(self, arg: str) -> str: """处理模式切换命令""" if not arg: return "请指定模式: reflect, task, learn" mode_map = { "reflect": "SELF_REFLECTION", "task": "TASK_EXECUTION", "learn": "LEARNING" } new_mode = mode_map.get(arg.lower(), "") if new_mode: self.set_mode(new_mode) return f"已切换到 {new_mode} 模式" return f"❌ 无效模式: {arg} (可用选项: reflect, task, learn)" def handle_models(self, arg: str) -> str: """处理模型查询命令""" try: # 获取模型信息 model_registry = self.model_manager.model_registry loaded_models = self.model_manager.loaded_models # 构建模型信息列表 models_info = [] for name, path in model_registry.items(): status = "✅ 已加载" if name in loaded_models else "❌ 未加载" models_info.append(f"- {name}: {path} ({status})") return "已配置模型:\n" + "\n".join(models_info) except Exception as e: return f"❌ 获取模型信息失败: {str(e)}" def handle_diagnose(self, arg: str) -> str: """处理诊断命令 - 增强版""" try: response = "系统诊断报告:\n" # 模块状态 loaded_modules = self.module_manager.list_modules() response += f"- 已加载模块: {len(loaded_modules)}个\n" # 尝试获取健康监控报告 health_monitor = self.module_manager.get_module("HealthMonitor") if health_monitor: health_report = health_monitor.get_health_status() for module, status in health_report.items(): response += f"- {module}: {status['status']} ({status.get('message', '')})\n" else: response += "- 健康监控模块未加载\n" return response except Exception as e: return f"❌ 执行诊断失败: {str(e)}" def handle_modules(self, arg: str) -> str: """处理模块查询命令""" loaded_modules = self.module_manager.list_modules() registered_modules = list(self.module_manager.module_classes.keys()) response = "已注册模块:\n" + "\n".join([f"- {name}" for name in registered_modules]) response += "\n\n已加载模块:\n" + "\n".join([f"- {name}" for name in loaded_modules]) return response def handle_load_module(self, arg: str) -> str: """处理模块加载命令""" if not arg: return "请指定要加载的模块名称" module_config = self.config.get("modules", {}).get(arg, {}) success = self.module_manager.load_module(arg, module_config) return f"✅ 模块 {arg} 加载成功" if success else f"❌ 模块 {arg} 加载失败" def handle_unload_module(self, arg: str) -> str: """处理模块卸载命令""" if not arg: return "请指定要卸载的模块名称" success = self.module_manager.unload_module(arg) return f"✅ 模块 {arg} 卸载成功" if success else f"❌ 模块 {arg} 卸载失败" def handle_reload_module(self, arg: str) -> str: """处理模块重载命令""" if not arg: return "请指定要重载的模块名称" module_config = self.config.get("modules", {}).get(arg, {}) success = self.module_manager.reload_module(arg, module_config) return f"✅ 模块 {arg} 重载成功" if success else f"❌ 模块 {arg} 重载失败" def handle_default(self, command: str) -> str: """默认命令处理器""" return f"正在处理您的请求: {command}..." # === 内部辅助方法 === def _validate_config(self): """验证配置参数有效性""" if not 1 <= self.config.get("reasoning_depth", 3) <= 5: raise ValueError("推理深度必须在1-5范围内") if self.config.get("memory_limit", 1000) < 100: raise ValueError("内存限制不能小于100") def _monitor_modules(self): """监控模块健康状态的后台线程""" while self.running: # 使用running属性控制循环（修复） time.sleep(10) # 每10秒检查一次 try: if self.module_manager: health_monitor = self.module_manager.get_module("HealthMonitor") if health_monitor: status_report = health_monitor.get_health_status() self.logger.debug(f"模块健康报告: {status_report}") # 自动恢复异常模块 if self.config.get("module_auto_recovery", True): for module_name, status in status_report.items(): if status.get("status") != "healthy": self.logger.warning(f"⚠️ 模块 {module_name} 状态异常，尝试恢复...") self.module_manager.reload_module(module_name) except Exception as e: self.logger.error(f"模块监控错误: {str(e)}") def get_current_mode(self): """获取当前模式""" return self.mode def set_mode(self, new_mode: str): """切换模式""" valid_modes = ["SELF_REFLECTION", "TASK_EXECUTION", "LEARNING"] if new_mode in valid_modes: self.mode = new_mode self.logger.info(f"切换到 {new_mode} 模式") return True else: self.logger.warning(f"无效模式: {new_mode}") return False def get_health_status(self) -> dict: """获取健康状态报告""" return { "status": "running" if self.running else "stopped", "version": self.VERSION, "mode": self.mode, "memory_usage": f"{len(self.memory['short_term'])}/{self.config['memory_limit']}", "last_accessed": self.memory["last_accessed"], "modules": self.module_manager.list_modules() if self.module_manager else [] } ” 6.E:\AI_System\utils里按你说的新建了“# E:\AI_System\utils\path_utils.py 新增工具模块 import os import re def normalize_path(path: str) -> str: """统一路径格式为当前系统格式""" # 替换混合分隔符 unified = re.sub(r'[/\\]+', os.sep, path) # 解析相对路径 if not os.path.isabs(unified): project_root = os.getenv("PROJECT_ROOT", os.getcwd()) return os.path.join(project_root, unified) return unified def is_valid_hf_id(path: str) -> bool: """检查是否是有效的HuggingFace ID""" return bool(re.match(r'^[\w\-]+\/[\w\-]+$', path)) ”，这个文件夹里还有shortcut_resolver.py、init.py 7.“{ "model_settings": { "TEXT_BASE": { "path": "local_models/text_base", "type": "text" }, "TEXT_CHAT": { "path": "local_models/text_chat", "type": "text" }, "IMAGE_MODEL": { "path": "local_models/image_model", "type": "image" } }, "model_manager": { "cache_dir": "model_cache", "use_gpu": true, "max_models_in_memory": 3 } }“ 8.你需要的文件我都发给你了不要让我改把改好的发我我直接粘贴覆盖

<think> 我们分析日志和代码，发现主要问题集中在以下几个方面： 1. 模型加载失败，路径问题......

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