以下是为新手设计的 **分步指南**，详细说明如何将 DeepSeek 模型应用到《魔兽世界》中，实现简单的智能攻略助手功能。我们将以“自动生成任务攻略”为例，全程使用 **Python** 和 **免费工具**，无需修改游戏文件或注入代码，确保符合游戏规则。
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### **第一步：环境准备**
#### 1.1 安装 Python
- 访问 [Python官网](
https://www.python.org/downloads/)，下载并安装 **Python 3.10+**。
- 安装时勾选 **“Add Python to PATH”**（环境变量自动配置）。
#### 1.2 安装必要库
打开命令行（Windows 搜索 `cmd` 或 Mac/Linux 打开终端），执行以下命令：
```bash
pip install transformers requests easyocr torch
```
#### 1.3 申请 Hugging Face 令牌（用于下载模型）
1. 注册 [Hugging Face 账号](https://huggingface.co/)。
2. 访问 [DeepSeek-7B 模型页面](
https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat)，点击“同意协议”。
3. 点击右上角头像 → “Settings” → “Access Tokens” → 生成一个 Token（复制保存）。
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### **第二步：获取游戏数据（以任务攻略为例）**
#### 2.1 使用 Wowhead API 获取任务信息
- **示例任务**：假设我们需要获取任务 **“失踪的使节”**（ID: 1244）的数据。
- 在浏览器访问：
```
https://www.wowhead.com/wotlk/quest=1244/json
```
将 `1244` 替换为其他任务 ID 即可获取对应 JSON 数据。
#### 2.2 解析任务关键信息
创建文件 `wow_api.py`，编写代码：
```python
import requests
def get_quest_info(quest_id):
url = f"https://www.wowhead.com/wotlk/quest={quest_id}/json"
response = requests.get(url)
data = response.json()
# 提取关键信息
quest_info = {
"title": data.get("name", "未知任务"),
"description": data.get("description", "无描述"),
"objectives": data.get("objectives", []),
"rewards": data.get("rewards", {})
}
return quest_info
# 测试获取任务数据
if __name__ == "__main__":
quest_data = get_quest_info(1244) # 示例任务ID
print(quest_data)
```
运行命令查看输出：
```bash
python wow_api.py
```
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### **第三步：本地部署 DeepSeek 模型**
#### 3.1 下载模型（需 Hugging Face Token）
创建文件 `load_model.py`：
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import os
# 设置 Hugging Face Token
os.environ["HF_TOKEN"] = "你的Token" # 替换为实际 Token
model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
device_map="auto",
torch_dtype=torch.float16,
trust_remote_code=True
)
# 测试模型
prompt = "你好，请用一句话介绍你自己。"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
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### **第四步：结合游戏数据生成攻略**
#### 4.1 创建攻略生成脚本
创建文件 `wow_assistant.py`：
```python
from wow_api import get_quest_info
from load_model import model, tokenizer
def generate_guide(quest_id):
# 获取任务数据
quest = get_quest_info(quest_id)
# 构建提示词
prompt = f"""
你是一个《魔兽世界》专家，请根据以下任务信息生成简明攻略：
任务名称：{quest['title']}
任务描述：{quest['description']}
任务目标：{', '.join(quest['objectives'])}
请分步骤说明如何完成此任务，最多3条步骤。
"""
# 生成攻略
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
guide = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return guide
# 测试生成攻略
if __name__ == "__main__":
print(generate_guide(1244)) # 输入任务ID
```
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### **第五步：实现屏幕取词（OCR 自动识别任务名）**
#### 5.1 安装 OCR 依赖
```bash
pip install easyocr opencv-python
```
#### 5.2 创建屏幕识别脚本
创建文件 `screen_ocr.py`：
```python
import easyocr
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageGrab
def capture_screen():
# 截取屏幕（可根据游戏窗口调整区域）
screen = ImageGrab.grab(bbox=(0, 0, 1920, 1080)) # 根据分辨率调整
screen_np = np.array(screen)
return cv2.cvtColor(screen_np, cv2.COLOR_RGB2BGR)
def extract_quest_name():
reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en']) # 中英文识别
image = capture_screen()
results = reader.readtext(image)
# 假设任务名在屏幕顶部中央区域
for (bbox, text, confidence) in results:
if "任务" in text or "Quest" in text:
return text.split(":")[-1].strip()
return None
# 测试识别
if __name__ == "__main__":
quest_name = extract_quest_name()
print("识别的任务名称：", quest_name)
```
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### **第六步：整合全流程（可选自动化）**
创建文件 `auto_assistant.py`：
```python
from screen_ocr import extract_quest_name
from wow_assistant import generate_guide
import time
def auto_guide():
while True:
quest_name = extract_quest_name()
if quest_name:
print(f"检测到任务：{quest_name}")
# 这里需要将任务名映射到ID（可预先构建字典）
# 示例假设已知任务ID为1244
guide = generate_guide(1244)
print("生成的攻略：\n", guide)
break
time.sleep(5) # 每5秒检测一次
if __name__ == "__main__":
auto_guide()
```
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### **第七步：运行与测试**
1. 启动《魔兽世界》并进入游戏。
2. 打开任务日志，让目标任务名称显示在屏幕上。
3. 运行自动化脚本：
```bash
python auto_assistant.py
```
4. 脚本会自动识别任务名称并生成攻略。
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### **新手常见问题解决**
#### 问题1：模型下载失败
- **方案**：在代码开头添加国内镜像加速：
```python
import os
os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"
```
#### 问题2：显存不足
- **方案**：启用 4-bit 量化（需安装 `bitsandbytes`）：
```bash
pip install bitsandbytes
```
修改模型加载代码：
```python
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
load_in_4bit=True, # 添加此行
device_map="auto",
...
)
```
#### 问题3：OCR 识别不准
- **方案**：调整截图区域，或在代码中限定识别范围：
```python
# 截取屏幕中央区域（示例坐标）
screen = ImageGrab.grab(bbox=(500, 200, 1400, 300)) # 左,上,右,下
```
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### **最终效果示例**
当玩家在游戏中打开任务“失踪的使节”时，脚本会输出：
```
检测到任务：失踪的使节
生成的攻略：
1. 前往暴风城法师区的“已宰的羔羊”旅馆。
2. 与NPC“密探吉尔妮”对话获取线索。
3. 前往湿地寻找“黑铁矮人信使”，击败他并取回密信。
```
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### **合法性与安全性**
- **完全合规**：仅通过屏幕识别和外部API获取数据，不修改游戏内存或封包。
- **推荐用途**：个人学习辅助，避免在团队副本中依赖自动化提示。
通过这个项目，你可以扩展更多功能（如装备推荐、副本战术生成），逐步掌握AI与游戏结合的核心方法！