开源项目地址：
在版本1.3.0更新了两大特性，一个是纯python的安装，另一个是混合检索。让QAnything达到了可投产的地步。
纯python的轻量级的版本，可以在mac等笔记本上跑起来，可以不依赖gpu。
这一重大更新，对初学者来说，大大减低了入门门槛
so，mac 来咯...
我的目的是在pycharm中部署并debug调试，我的流程是基于官网的部署文档步骤演化而来的
环境：pycharm，python3.10，Anaconda3
- clone源码
git clone -b qanything-python https://github.com/netease-youdao/QAnything.git
使用的是qanything-python分支
- 创建虚拟环境并拉取包
下一步执行安装命令
pip install -e .
- 使用脚本启动
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- 如果使用本地模型3B LLM（(MiniChat-2-3B-INT8-GGUF）作为llm模型
去魔搭仓库下载模型（大文件下载不了，需自己用浏览器单独下载替换），放在项目的assets/custom_models下
git clone https://www.modelscope.cn/netease-youdao/MiniChat-2-3B-INT8-GGUF.git
执行启动命令（需xcode环境，在appstore下载安装）
bash scripts/run_for_3B_in_M1_mac.sh
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- 如果使用的是的openai 的api
修改scripts/run_for_openai_api_in_M1_mac.sh文件中的key，需要有openai的接口调用token，这个自己去度娘一下怎么申请
嫌弃申请比较麻烦，这里可以使用国内的代理服务API 聚合服务
修改完成后执行
bash scripts/run_for_openai_api_in_M1_mac.sh
直到看到控制台输出即为成功（实际的项目地址为http://127.0.0.1:8777/qanything/#/home）
- 使用pycharm启动
使用脚本启动肯定不是我的目的，我希望能在pycharm中进行调试，所以需要替换为debug configurations启动，分析一下脚本可以看到启动命令是
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 -m qanything_kernel.qanything_server.sanic_api --host 0.0.0.0 --port 8777 --model_size 7B --use_openai_api --openai_api_base https://api.f2gpt.com/v1 --openai_api_key sk-xxxx --openai_api_model_name gpt-3.5-turbo-1106 --openai_api_context_length 4096 --workers 4
可以看到是在 Python 3 环境中执行 qanything_kernel.qanything_server.sanic_api 模块，后面的--host 0.0.0.0 --port 8777 --model_size 7B --use_openai_api --openai_api_base api.f2gpt.com/v1 --openai_api_key sk-xxxx --openai_api_model_name gpt-3.5-turbo-1106 --openai_api_context_length 4096 --workers 4 都是配置参数。所以我们添加启动配置如下
启动后报错
UnboundLocalError: local variable 'loop' referenced before assignment
错误是因为 Sanic框架 试图使用 uvloop 作为其事件循环，那么禁用uvloop即可，使用原生的asyncio
app.config.USE_UVLOOP = False
再次启动，完美运行成功，可以快乐地debug了。
