火出圈了，开发者工具配合AI 打造低代码平台，多款大模型任你玩！
上次是谁要的系统项目啊，猿哥帮你找到了。
📚 项目介绍
最近猿哥在逛网站的时候发现一个不错的开源项目，这个项目目前收获了 6.4K Star，猿哥觉得不错，值得拿出来和大家分享下。
ILLA 是一个强大的开源低代码平台，供开发人员构建内部工具。通过使用 ILLA 的组件和操作库，开发人员可以节省大量构建工具的时间。
✨ 特色功能
- ⚽
实时协作： 我们可以一起实时创建内容。
- 🛠
自定义插件： 构建自定义插件来完成你的任务。
- 🤖
自动化支持： 连接一切组件，并在 5 秒内实现自动化。
- 🖥
本地部署： 支持Docker和k8s
- 📝
Page支持： 创建内容丰富且 UI 友好的工具的基础。
- 🎨
由 ILLA Design 提供支持： 组件不应限制您的想象力。
最近基于大模型的二创有很多，比如最近爆火的AutoGPT等等，虽然说能力固然强大但是依然需要一些技术门槛。所以猿哥最近在网上冲浪的时候，就在看有没有什么可以接入大模型的软件但是上手难度极低的产品呢？
于是最近在Hugging Face相关介绍里发现了ILLA Cloud这个产品。虽然是一个低代码开发者工具，但是云端软件的难度上手及其简单。接入Hugging Face上诸多好玩的大模型并把它应用你实际的工作场景中，只需要简单的几步，就可以玩的明白。当然，最基础的还是需要有Hugging Face和ILLA Cloud的账号。
需要注意的是，HF的Endpoints针对一些大模型是收费的，所以需要配信用卡。剩下的只需要按照下面的教程，就可以完成一个简单的Demo构建了。
ILLA Cloud的GitHub地址我放在这里了：https://github.com/illacloud/illa-builder
第1步：用组件搭建前端界面
首先，使用 ILLA Cloud 的组件（如文件上传和按钮）设计一个直观的界面。这个界面将使用户能够轻松地上传音频文件并启动转录过程。
确保界面用户友好且视觉吸引力强。考虑加入清晰的说明，以便用户了解如何有效地使用应用程序。
第2步：添加 Hugging Face 资源
为了添加 Hugging Face 资源，请按如下要求填写必填字段：
Endpoint URL：通过在 Hugging Face 平台 上创建 Endpoints 来获取；
Token: 在您的 Hugging Face 个人设置 中找到；
这一步建立了您的 ILLA Cloud 应用程序与 Hugging Face 模型之间的连接，实现无缝集成和执行。
第3步：配置操作
接下来，配置操作以执行 Hugging Face 模型：
选择适当的参数类型。对于
openai/whisper-base模型，请选择Binary，因为它需要二进制文件输入；将前端界面的输入文件映射到操作参数。
仔细配置操作可确保您的应用程序正确且高效地处理音频输入。
第4步：连接组件和操作
现在，在 ILLA Cloud 中建立组件和操作之间的连接：
为按钮添加事件处理程序，单击时触发操作运行；
将文本组件的值设置为
{{whisper.data[0].text}}。这将在文本组件上显示转录结果。
通过连接组件和操作，您为用户提供了无缝的体验，让他们亲身感受 Hugging Face 的 NLP 模型的威力。
用例与应用
您使用 ILLA Cloud 和 Hugging Face Hub上 的 openai/whisper-base 模型创建的音频转文字应用具有许多潜在的用例和应用，包括：
会议记录： 自动转录会议录音，节省时间和精力，确保准确记录；
播客转录： 将播客剧集转换为文本，使其更易访问和搜索；
访谈转录： 为定性研究转录访谈，使研究人员能够分析和编码基于文本的数据；
语音助手： 通过将用户的口头命令转换为文本进行进一步处理，提高语音助手的功能。
这些用例只是许多可能性的一部分，这得益于这一强大合作。
扩展应用
为了进一步增强您的音频转文字应用，可以考虑加入以下附加功能：
语言翻译： 整合机器翻译模型，自动将转录文本翻译成不同的语言，使您的应用更具多功能性，更适应全球受众；
情感分析： 分析转录文本的情感，帮助用户了解音频内容的整体基调；
关键词提取： 实施关键词提取模型，从转录文本中识别关键主题和概念，让用户快速了解音频内容的主要焦点；
文本摘要： 使用抽象或提取摘要模型对转录文本进行总结，为用户提供内容的精简版本。
通过添加这些功能，您可以创建一个更全面且强大的应用，满足各种用户需求和要求。
以上，就是这次教程的全部内容了。喜欢的话别忘了点击阅读原文，了解更多哦。
https://github.com/illacloud/illa-builder