WordPress 后台安装
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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。
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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:
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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。
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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)技术飞速发展的今天,AI模型的部署已成为将AI应用推向实际生产环境的关键步骤。无论是深度学习模型还是传统机器学习算法,如何高效、稳定地部署模型,使其在真实场景中发挥最大效用,是许多开发者和企业面临的重要问题。本文将为您提供一份详尽的AI模型部署文档教程,涵盖从模型准备到部署的每一个环节,帮助您顺利完成AI模型的实际应用。
一、AI模型部署概述
AI模型部署是指将训练好的AI模型集成到实际应用中,使其能够处理实时或批量数据,并输出预测或决策结果。部署过程涉及多个技术环节,包括模型转换、环境配置、API接口设计、性能优化等。一个成功的部署不仅要求模型本身具有较高的准确性和泛化能力,还需要确保模型在实际运行环境中的稳定性和高效性。
1.1 部署的重要性
- 商业价值实现:将AI模型部署到实际应用中,可以快速实现商业价值,提升产品竞争力。
- 用户体验提升:通过实时或高效的模型推理,改善用户体验,提高用户满意度。
- 数据驱动决策:模型部署能够为企业提供数据驱动的决策支持,优化业务流程。
1.2 部署的挑战
- 技术复杂性:模型部署涉及多种技术栈,需要开发者具备跨领域的知识。
- 环境适配:不同的运行环境可能需要不同的配置和优化,确保模型在各种环境中的兼容性。
- 性能瓶颈:模型推理可能面临计算资源不足、延迟高等问题,需要通过优化解决。
二、模型准备与转换
在部署AI模型之前,首先需要确保模型已经完成训练,并且达到了预期的性能指标。此外,模型转换也是部署过程中的关键步骤之一。
2.1 模型训练与评估
- 数据准备:确保训练数据的质量和多样性,避免数据偏差。
- 模型训练:选择合适的算法和框架进行模型训练,如TensorFlow、PyTorch等。
- 模型评估:通过交叉验证、混淆矩阵等方法评估模型的性能,确保模型具有良好的泛化能力。
2.2 模型转换
模型转换是指将训练好的模型转换为适合部署的格式。常见的模型转换工具包括ONNX(Open Neural Network Exchange)、TensorFlow Lite等。
2.2.1 ONNX转换
ONNX是一种开放的模型交换格式,支持多种深度学习框架之间的模型转换。使用ONNX可以方便地将TensorFlow、PyTorch等框架的模型转换为通用格式,提高模型的兼容性。
python
import onnx
import torch
假设有一个PyTorch模型
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
将模型转换为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")
2.2.2 TensorFlow Lite转换
TensorFlow Lite是TensorFlow的轻量级版本,专为移动和嵌入式设备设计。使用TensorFlow Lite可以显著降低模型的推理延迟,提高运行效率。
python
import tensorflow as tf
假设有一个TensorFlow模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
将模型转换为TensorFlow Lite格式
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
with open('model.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
三、部署环境配置
部署环境配置是指为AI模型准备运行所需的软硬件资源。一个良好的部署环境能够确保模型的稳定性和高效性。
3.1 硬件环境
- CPU/GPU:根据模型的需求选择合适的计算设备,GPU能够显著提高模型的推理速度。
- 内存与存储:确保系统有足够的内存和存储空间,避免因资源不足导致模型运行失败。
3.2 软件环境
- 操作系统:选择适合的操作系统,如Linux、Windows等。
- 依赖库:安装模型运行所需的依赖库,如TensorFlow、PyTorch、ONNX Runtime等。
3.2.1 Python环境配置
bash
创建虚拟环境
python -m venv ai_env
激活虚拟环境
source ai_env/bin/activate Linux/Mac
.ai_envScriptsactivate Windows
安装依赖库
pip install tensorflow onnxruntime
四、API接口设计
API接口设计是AI模型部署的重要组成部分,它能够将模型封装成服务,方便其他系统或应用调用。
4.1 RESTful API
RESTful API是一种常用的API设计风格,通过HTTP请求进行数据交互。使用Flask或FastAPI等框架可以方便地搭建RESTful API。
4.1.1 Flask示例
python
from flask import Flask, request, jsonify
import onnxruntime as ort
app = Flask(__name__)
model = ort.InferenceSession("model.onnx")
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.json
input_data = np.array(data['input'])
result = model.run(None, {'input': input_data})
return jsonify({'output': result[0].tolist()})
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
4.2 gRPC
gRPC是一种高性能的RPC框架,适用于微服务架构。使用gRPC可以显著提高API的调用效率。
4.2.1 gRPC示例
python
from concurrent import futures
import grpc
import numpy as np
import onnxruntime as ort
import ai_pb2
import ai_pb2_grpc
class AIPredictServicer(ai_pb2_grpc.AIPredictServicer):
def Predict(self, request, context):
input_data = np.array(request.input)
result = self.model.run(None, {'input': input_data})
return ai_pb2.PredictResponse(output=result[0].tolist())
def serve():
server = grpc.aio.server()
ai_pb2_grpc.add_AIPredictServicer_to_server(AIPredictServicer(), server)
server.add_insecure_port('[::]:50051')
server.start()
server.wait_for_termination()
if __name__ == '__main__':
model = ort.InferenceSession("model.onnx")
serve()
五、性能优化
性能优化是AI模型部署的重要环节,通过优化可以显著提高模型的推理速度和资源利用率。
5.1 模型量化
模型量化是指将模型的权重和输入数据从高精度(如FP32)转换为低精度(如INT8),以减少模型的计算量和存储需求。
5.1.1 TensorFlow Lite量化
python
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_model = converter.convert()
with open('model_quant.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
5.2 硬件加速
硬件加速是指利用GPU、TPU等专用硬件加速模型的推理过程。TensorFlow和PyTorch都支持硬件加速,可以通过配置使用GPU或TPU。
5.2.1 TensorFlow GPU加速
python
import tensorflow as tf
检查GPU是否可用
if tf.config.list_physical_devices('GPU'):
print("GPU is available")
tf.config.experimental.set_visible_devices(tf.config.list_physical_devices('GPU')[0], 'GPU')
六、监控与维护
模型部署后,需要持续监控模型的运行状态,并进行必要的维护,以确保模型的高效稳定运行。
6.1 日志记录
通过日志记录模型的输入、输出和运行状态,方便后续分析和调试。
python
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("Model received input: %s", input_data)
logging.info("Model output: %s", model_output)
6.2 性能监控
使用Prometheus、Grafana等监控工具,实时监控模型的性能指标,如推理延迟、资源利用率等。
七、安全与隐私
模型部署过程中,安全与隐私问题不容忽视。需要采取必要的安全措施,保护模型和数据的安全。
7.1 数据加密
对输入数据进行加密,防止数据在传输过程中被窃取。
7.2 访问控制
通过API密钥、身份验证等手段,控制对模型的访问,防止未授权访问。
八、总结
AI模型部署是一个复杂但至关重要的过程,涉及模型准备、环境配置、API设计、性能优化、监控维护等多个环节。本文提供的AI模型部署文档教程,涵盖了从理论到实践的各个方面,希望能帮助您顺利完成AI模型的实际应用。通过不断优化和改进,您可以构建出高效、稳定、安全的AI应用,为企业和用户提供更多价值。
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