首先克隆具体的代码仓库。
# 仓库下载git clone https://github.com/volcengine/ai-app-lab.git# 进入对应具体目录cd demohouse/chat2cartoon
接着打开 .env 文件，对环境变量进行配置，添加文生图、语音合成、视频生成、视频理解等模型。
# 大模型接入点ID，用于脚本创作、分镜、角色 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/openManagement?LLM=%7B%7D&OpenTokenDrawer=falseLLM_ENDPOINT_ID='ep-xxx'# 视觉理解大模型接入点ID，用于最终视频影片交互VLM_ENDPOINT_ID='ep-2025xxx'# 火山引擎TOS储存桶名，用于存储模型产物 https://console.volcengine.com/tos/bucket/TOS_BUCKET='chat2'# 语音技术API Access Key https://console.volcengine.com/speech/service/TTS_ACCESS_KEY='7naxxx'# 语音技术API Resource ID https://console.volcengine.com/speech/service/TTS_API_RESOURCE_ID='volc.service_type.10029'# 语音技术App Key https://console.volcengine.com/speech/service/TTS_APP_KEY='113xxx'# 生视频大模型接入点ID（暂时只支持Doubao-视频生成模型）CGT_ENDPOINT_ID='ep-20250306153842-pg2b4'# 火山方舟API Key，用于方舟模型接入点推理时做鉴权 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKeyARK_API_KEY='99831b24-55xxxx'# 火山引擎账号Access Key，用于访问TOS API，上传模型产物 https://console.volcengine.com/iam/keymanage/VOLC_ACCESSKEY='AKLTYxxxx'# 火山引擎账号Secret Key，用于访问TOS API，上传模型产物 https://console.volcengine.com/iam/keymanage/VOLC_SECRETKEY='Tmprexxxx'
为了方便大家寻找，我们进行稍微详细的说明。首先开通火山方舟的相关服务（各种 AI 模型都在这里），进入火山方舟，然后左下角往下滑，点集开通管理，分别对大语言模型和视觉大模型进行服务开通。
在开通了具体模型服务之后，我们需要创建接入点，也就是我们具体使用的模型。
点击左侧在线推理，然后点击自定义推理接入点，创建推理接入点。
根据要求填写信息，并添加具体模型后，确认接入。
而后即可复制接入点 ID。
具体的模型大家可以按自己喜好和场景选择，我们选择为
1. LLM_ENDPOINT_ID 选择 Doubao-1.5-pro-32k；
2. VLM_ENDPOINT_ID 选择 Doubao-vision-pro-32k；
3. CGT_ENDPOINT_ID 选择 Doubao-视频生成-Seaweed。
访问这些模型的 Key（也就是 ARK_API_KEY），点击查看 API Key，即可查看与选择（若要创建新的，则可在左下角进行管理）。
点击进入我们刚刚具体的桶，配置跨域访问。
具体参数根据大伙实际情况配置，这里为了方便，仅供参考（生产环境请谨慎）。
再接下来进入火山引擎的访问控制：
https://console.volcengine.com/iam/keymanage/
获取火山引擎的 Access Key 和 Secret Key 用于访问 TOS API。
依次对应 VOLC_ACCESSKEY 和 VOLC_SECRETKEY。
https://console.volcengine.com/tos
点击桶列表，再点击创建桶，填写相关信息之后，就创建好了，这里我们创建的名称为 chat2，那么对应 TOS_BUCKET=’chat2’。
最后是语音技术部分，访问火山引擎语音技术：
https://console.volcengine.com/speech/app
创建应用，然后选择大模型语音合成和流式语音识别大模型。
接着点击左侧任意一栏，下方可以找到 APP ID 和 Access Token。
然后根据文档说明，
TTS_ACCESS_KEY 对应 Access Token，
TTS_APP_KEY 对应 APP ID。
https://www.volcengine.com/docs/6561/1329505
那么到这 .env 文件就完全准备好了，接下来就是安装各种依赖并运行。
后端部分：
# 进入后端cd backend# 安装 poetrypip install poetry==1.6.1# 用 poetry 安装依赖库poetry install# 后端启动！poetry run python index.py
运行成功则看到如下类似内容。
前端部分：
# 进入前端cd frontend# 安装 pnpmnpm install -g pnpm@8# 利用 pnpm 安装依赖包pnpm install# 复制环境变量 .env 文件cp ../.env ./# 前端启动！pnpm dev
运行成功则看到如下类似内容。
接着我们访问 http://localhost:8080/ 即可使用！
可以看到，用户一键即可生成分钟级视频，操作简便高效。无需繁琐设置，只需输入需求，即可快速获得符合要求的长视频作品，大幅提升创作效率。
整一个视频质量还是很高的，清晰流畅，故事情节也流畅自然，还支持对整个故事进行互动问答。
从 Coze 的模板到 AI 应用开源实验室，不仅是解决方案从低代码到高代码的覆盖，更是从通用场景到深度定制的演进。
在大模型落地的浪潮中，应用开源的战略意义比模型本身的开源会更大。模型固然是强大的引擎，但如何高效地将模型能力融入实际业务场景，才是应用落地、提升业务能力的关键所在。
火山引擎开源 AI 实验室，开源提供的高代码 SDK 和原型 AI 应用，正是辅助 AI 应用落地的最后一公里开源的 AI 应用提供了一个冷启动的最佳方案。
虽然很多企业虽然清楚大模型的潜力，也明白在理论上如何将其应用到自身业务场景中，但若是初次实践，还是会有诸多障碍。而开源 AI 原型应用，企业开发者无需再从头摸索复杂的模型对接和应用开发流程，可以迅速上手，快速学习并构建和扩展符合自身业务的 AI 应用，试错成本、时间成本、人力成本大大降低。
对于广大 AI 技术爱好者及开发者而言，刚入门 AI 应用开发时，自然会接触到类似 LangChain 等高度封装且抽象层次较高的框架。LangChain 虽然在熟悉之后开发效率极高，但其大量的语法糖和抽象概念对初期学习曲线提出了较高的挑战。相比之下，火山引擎提供的 Python SDK Arkitect ，上手更容易，工具链和开发流程更加直观，并且在 Demo 里也提供了技术架构图和实现细节。
额外补充，利用 trae 跟项目对话能大大提高学习速度～
归根结底，模型的价值需要通过应用来释放，而开源应用，提供解决方案，让价值进一步放大。
从 Coze 免费模板到 AI 开源实验室，覆盖低代码和高代码，字节的战略布局不仅仅是为行业提供一套工具，更是在推动整个生态系统的成熟，为企业和开发者创造更大的想象空间与价值。
‼️目前火山引擎还在免费送代金券，参与入口：
https://volcengine.com/L/i5x8THBj/
（文：特工宇宙）