WordPress 后台安装
1. 下载插件文件:点击 这里 下载 Linkreate wordpressAI 插件文件。
2. 进入插件上传页面:在 WordPress 仪表盘左侧菜单中选择 “插件” > “安装新插件”,然后点击 “上传插件” 按钮。
3. 选择并上传插件文件:点击 “选择文件” 按钮,选择您下载的插件 .zip 文件,然后点击 “现在安装” 按钮。
4. 激活插件:安装完成后,点击 “激活” 按钮。
文章生成与优化|多语言文章生成|关键词生成与分类管理|内置免费模型|定时任务与自动|多任务后台运行|智能AI客服|网站SEO优化|API轮询
一款可以24小时自动发布原创文章的WordPress插件,支持AI根据已有的长尾关键词、关键词分类、文章标签、网站内容定时生成原创文章,支持多任务后台定时运行,自动生成文章图片并插入到文章内容,支持批量生成或上传长尾关键词生成文章,网站前端AI客服、批量采集,支持生成英文等语言文章,集成主流AI API以及自定义API通用接口等。
插件不会配置使用,或者插件其它问题请反馈至邮箱:eee_0716@qq.com 或者点击这里联系我
如果不会搭建或者配置使用插件,以及对插件功能使用及其它相关问题,都可以联系我!站长 QQ: 552163032
功能模块 | 免费版本 | 授权激活后 |
---|---|---|
免费使用,下载配置插件API后就能用 | 一次性付费128元永久激活插件,永久解锁插件全部功能,后续更新免费享 | |
随插件功能增加,后期付费激活成本增加 | 后期永久免费更新,不会二次收费 | |
多语言站点 | 支持生成英文等语言文章,直接在额外要求里面,要求AI按指定语言写文章 | 支持生成英文等语言文章,直接在额外要求里面,要求AI按指定语言写文章 |
文章生成与优化 | 手动生成文章功能免费 | 不限制文章生成方式和功能使用 |
关键词生成与管理 | 不支持 | 批量生成长尾关键词,支持输入多个关键词和自定义数量,批量选择关键词生成文章,上传关键词生成文章,支持关键词分类管理 |
定时多任务与自动化 | 无 | 支持全自动后台24小时运行生成文章,支持多任务同时自动生成文章,无需人工干涉,根据已有的长尾关键词、关键词分类、文章标签、网站内容自动生成文章,可精确到分钟设置时间 |
SEO优化 | 无 | 支持生成文章html格式化、AI自动生成文章的tag标签,自动生成文章摘要,自动排重生成,文章自动关键词互相内链、结构化数据设置,自动推送生成的文章到百度、谷歌等引擎加速收录,利于文章收录排名和流量 |
热搜词获取 | 无 | 一键自动获取百度、必应、谷歌热搜长尾关键词 |
API 集成 | 支持多种 AI 服务,如 DeepSeek、kimi、智谱 AI、 等,新增集成腾讯云 DeepSeek 模型应用 API | 支持多种 AI 服务,如 DeepSeek、kimi、智谱 AI、 、谷歌gemini、豆包模型、腾讯混元模型、阿里云百炼等,新增集成腾讯云 DeepSeek 模型应用 API。(内置免费模型可以直接使用) |
自定义API | 无 | 支持自定义API,通用兼容市面99%的接口,例如腾讯云混元、阿里云百炼、硅基流动等,支持自动API轮询设置,有效避免封KEY |
图片生成功能 | 无 | 文章图片生成:插件后台内置免费图片生成 API(智谱和硅基流动),启用后可据文章标题自动生成图片并插入到生成的文章内容里面。图片站功能,支持自动从图片站获取图片插入到生成的文章内容里面,也自定义设置接入更多的生图API |
文章AI重写 | 无 | 对已有的文章批量AI重写,可自定义重写规则和文章风格 |
电商AI功能 | 无 | 支持WooCommerce 主题 ,一键利用AI生成商品描述、商品图、用户评论 |
网站智能客服 | 无 | 内置网站前端客服功能,利用AI实现24小时自动聊天回复前端客户咨询问题 |
其它功能 | 无 | 更多功能接入中 |
插件正版授权及唯一更新地址:https://idc.xymww.com。禁止任何人或组织未经授权对插件破译、进行二次开发、售卖或传播衍生作品、传播盗版。
2025/6/18-优化AI生图逻辑,优化自动任务指定AI模型功能。新增SEO优化功能,新增文章关键词互链支持设置关键词、链接,匹配文章自动形成关键词内链,支持全自动全部文章关键词相互匹配内链。增加文章结构化生成,外链优化
2025/6/12-新增自动任务每个任务可以单独选择AI及模型,新增文章模板库,可以自定义创建生成文章的模板供自动任务单独调用(即将上线共享文章模板库,可以自由上传分享下载文章生成模板)-此版本更新建议手动安装新版本,更新了css样式,如遇页面显示异常,请清空浏览器缓存
2025/6/11-优化插件功能使用。网站AI客服功能新增自定义发送消息输入框内容,和提交消息按钮文案。方便英文站使用客服功能。更新此版本,需清空浏览器css、js旧缓存,也可以直接ctrl+F5强刷新页面即可
2025/6/10-新增内置Gemini(谷歌) API,谷歌API有几个免费模型可以调用,但是配置比其它API稍微复杂,请按Gemini(谷歌)key输入框的说明步骤设置然后就可以调用了
2025/6/8-优化插件数据库查询,降低插件占用服务器资源,优化运行效率
2025/6/3-全面更新内置智谱AI模型、AI模型(同步官网模型更新)!
2025/6/2-WooCommerce集成:新增支持对WooCommerce产品描述、产品图、评论一键生成:
1. 下载插件文件:点击 这里 下载 Linkreate wordpressAI 插件文件。
2. 进入插件上传页面:在 WordPress 仪表盘左侧菜单中选择 “插件” > “安装新插件”,然后点击 “上传插件” 按钮。
3. 选择并上传插件文件:点击 “选择文件” 按钮,选择您下载的插件 .zip 文件,然后点击 “现在安装” 按钮。
4. 激活插件:安装完成后,点击 “激活” 按钮。
1. 下载插件文件:点击 这里 下载 Linkreate wordpressAI 插件文件。
2. 上传插件文件夹:导航至 /wp-content/plugins/ 文件夹,将插件文件上传到该目录并解压。
3. 激活插件:登录 WordPress 仪表盘,进入 “插件” > “已安装的插件”,找到您刚才上传的插件,点击 “启用”。
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2. 连接 FTP 客户端:打开 FTP 客户端,使用主机提供商提供的 FTP 账号密码连接到您的网站。
3. 上传插件文件夹:导航至 /wp-content/plugins/ 文件夹,将解压后的插件文件夹上传到该目录。
4. 激活插件:登录 WordPress 仪表盘,进入 “插件” > “已安装的插件”,找到您刚才上传的插件,点击 “启用”。
在人工智能(AI)领域,模型训练完成后,如何将其高效、稳定地部署到生产环境中是一个关键问题。AI模型部署不仅涉及技术细节,还包括性能优化、安全性保障等多个方面。本文将为您提供一份详尽的AI模型部署代码教程,涵盖从环境配置到模型优化的全过程,帮助您快速掌握AI模型部署的核心技能。
AI模型部署是指将训练好的模型集成到实际应用中,使其能够处理实时或批量数据并输出预测结果。常见的部署场景包括智能客服、图像识别、自然语言处理等。部署过程通常涉及以下几个关键步骤:
在开始部署之前,需要做好充分的准备工作,以确保后续步骤的顺利进行。
根据模型的需求,选择合适的硬件和软件环境。常见的选择包括:
以下是一个简单的环境配置示例:
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3 python3-pip python3-dev
pip3 install numpy pandas scikit-learn matplotlib
pip3 install tensorflow-gpu 或 pytorch torchvision torchaudio
确保模型文件(如.h5、.pt、.onnx等)已成功训练并保存。以下是一个使用TensorFlow训练并保存模型的示例:
import tensorflow as tf
假设已有一个训练好的模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(10,)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
保存模型
model.save('my_model.h5')
以下是AI模型部署的核心步骤,结合代码示例进行详细说明。
使用相应的库加载训练好的模型。以TensorFlow为例:
from tensorflow.keras.models import load_model
加载模型
model = load_model('my_model.h5')
通过Flask或FastAPI等框架封装模型,提供API接口供前端或客户端调用。以下是一个使用Flask的示例:
from flask import Flask, request, jsonify
import numpy as np
app = Flask(__name__)
加载模型
model = load_model('my_model.h5')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.get_json(force=True)
features = np.array([data['features']])
prediction = model.predict(features)
return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
Docker容器化可以简化部署过程,确保环境一致性。以下是一个Dockerfile示例:
FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "app.py"]
构建并运行容器:
docker build -t my-ai-model .
docker run -p 5000:5000 my-ai-model
可以使用AWS、Google Cloud或Azure等云平台进行部署。以下是一个使用AWS Lambda的示例:
import json
import tensorflow as tf
def lambda_handler(event, context):
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
data = json.loads(event['body'])['features']
prediction = model.predict(np.array([data]))
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps({'prediction': prediction.tolist()})
}
模型部署后,性能优化和实时监控至关重要。
通过模型量化减少模型大小和推理时间。以下是一个TensorFlow模型量化的示例:
import tensorflow as tf
加载模型
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
量化模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_model = converter.convert()
保存量化模型
with open('my_model_quantized.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
使用Prometheus、Grafana等工具实时监控模型性能。以下是一个简单的Prometheus监控示例:
prometheus.yml
scrape_configs:
- job_name: 'ai_model'
scrape_interval: 15s
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
在模型部署过程中,可能会遇到以下常见问题:
解决方案:使用模型量化、优化代码或升级硬件。
解决方案:使用更高效的模型框架(如ONNX)、优化数据预处理步骤或使用异步处理。
解决方案:定期重新训练模型、使用在线学习或集成学习方法。
AI模型部署是一个复杂但至关重要的过程,涉及环境配置、模型加载、API封装、性能优化和实时监控等多个方面。本文提供的代码教程涵盖了从基础到高级的部署技巧,帮助您快速掌握AI模型部署的核心技能。通过合理的准备和优化,您可以确保模型在生产环境中稳定运行,并满足实际应用的需求。
希望本文能为您在AI模型部署的道路上提供有价值的参考和帮助。如果您有任何问题或建议,欢迎在评论区留言交流。
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