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如何在微信中私有化部署开源模型

Answer

在微信中私有化部署开源模型通常指的是将开源的人工智能模型部署到微信服务或微信小程序中,以便在微信环境中使用这些模型的功能。以下是一些基本步骤和考虑因素:

  1. 选择合适的模型:根据你的需求选择合适的开源模型。例如,如果你需要一个文本处理模型,可能可以选择GPT系列模型。
  2. 模型转换:一些模型可能需要转换为适合移动设备的格式,如使用TensorFlow Lite或Core ML等格式。
  3. 微信小程序开发:如果你想在微信小程序中使用模型,需要使用微信小程序的开发框架进行开发。小程序提供了云开发功能,可以部署一些后端服务。
  4. 服务器部署:对于需要较高计算能力的模型,可能需要在服务器上部署。你可以选择自己的服务器或使用云服务提供商的服务器。
  5. API开发:将模型包装成API服务,这样微信小程序可以通过HTTP请求与模型交互。
  6. 微信小程序与API集成:在小程序中使用微信提供的API接口与后端模型服务通信。
  7. 安全性:确保你的API服务是安全的,使用HTTPS协议,并考虑使用微信的OAuth2.0进行用户认证。
  8. 性能优化:根据需要对模型进行优化,以适应移动设备的计算能力限制。
  9. 测试:在微信环境中对模型进行充分的测试,确保它在小程序中的性能和准确性。
  10. 遵守微信政策:确保你的部署遵守微信的相关政策和法规,尤其是关于用户数据和隐私的部分。
  11. 用户界面:为微信小程序设计用户界面,使用户能够方便地与模型交互。
  12. 部署上线:完成开发和测试后,将你的小程序提交给微信审核,审核通过后即可上线。

请注意,私有化部署涉及到后端服务的搭建和前端的集成,可能需要一定的技术背景。如果你不熟悉服务器管理和API开发,可能需要寻求专业的开发人员帮助。同时,微信平台对于小程序有特定的技术要求和政策限制,需要在开发过程中严格遵守。

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将Agent应用到微信公众号、企业客服
将 Agent 应用到微信公众号和企业客服可以参考以下内容: Dify 接入企业微信的步骤: 1. 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 3. 在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信,可选择源码部署或 Docker 部署,进行快速启动测试,扫码登录并进行对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信,包括创建知识库、导入知识库文件、创建工作流编排聊天助手应用、设置知识检索节点和 LLM 节点、发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信,创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 一些 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 基于 COW 框架的 ChatBot 在企业微信的实现步骤: 1. 准备:企微的接入方式是通过企业微信应用完成,只能企业内部人员使用,暂时无法在外部群中使用。需要的资源包括一台服务器(海外服务器,有国内代理接口的话可使用国内服务器)、注册一个企业微信(个人也可注册,只是无法认证),如果是认证的企业微信,还需要一个对应主体备案的域名。 2. 创建企业微信应用:首先在说明。
2025-01-07
微信机器人
以下是关于微信机器人的相关内容: 测试和重新配置: 登录成功后,找另一个人私聊或者在群中@您,就可以看到机器人的正常回复。若未成功,可检查 config.json 文件中的配置或跳到“第四章,第 3 步”重启服务。 可为 AI 赋予不一样的提示词,返回“第三章,第 7 步”更改设置。 进行任何更改后,需“返回首页 右上角 点击重启,重启一下服务器”。熟悉 Linux 操作也可通过重启进程的方式重启服务。然后在“文件”的【终端】里,输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out”重新扫码登录。 若想退出机器人,在手机微信上找到桌面版已登录的信息,点击退出桌面版即可。 帮助:若遇到问题,可先查询社区知识库,或加“通往 AGI 之路”群,社区小伙伴们会尽力帮助。也可加 Stuart 个人微信询问。 机器人制作安装问题及解答汇总: 微信机器人无法正常画图,错误提示可能是点击链接时多了一个小括号。 扫码后手机登录无机器人反应,可能是配置错误或安装不对,需逐一检查或重装。 机器人回答问题时,按照设计输入特定数字后应出现相应内容,若在微信中只显示“内容加速生成中,请稍等”,可能是 COW 本身处理限制,有代码能力可调整代码实现。 宝塔登录不上去,可按下图所示重启服务器,重启时间可能较久,请耐心等待。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人: 重点是在复制的 dockercompose.yml 文件中修改配置串联微信号和已创建好的 AI 机器人,配置参考来源为 https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数解释中,名称全大写描述对应编排模板,如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY 等。 私聊或群交流时最好加上前缀触发机器人回复,如配置的,即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX,在群组里对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX,机器人只会回复群里包含@bot 的消息。GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。
2025-01-05
coze上的智能体发布到微信公众号后,支持语音聊天吗
Coze 上的智能体发布到微信公众号后,支持语音聊天。 chatgptonwechat(简称 CoW)项目是基于大模型的智能对话机器人,支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入,可选择多种模型,能处理文本、语音和图片,通过插件访问操作系统和互联网等外部资源,支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 登录宝塔面板后,在宝塔面板当中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 CoW 项目与微信取得关联。具体操作包括点击“Docker”中的“编排模板”或“项目模板”中的“添加”按钮,复制编译好的内容,在“容器编排”中“添加容器编排”等步骤。成功将 Bot 接入微信中后,点击容器可以看到运行的服务,需要手动刷新查看相关日志。 需要注意的是,之前 Coze AI 平台不支持直接与个人微信和微信群进行功能对接,但国内版正式发布 API 接口功能后,直接对接个人微信甚至微信群已成为可能。
2025-01-03
Coze Agent接入个人微信
Coze 是一个 AI 智能体创作平台,可以根据需求构建多个 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信作为多功能社交平台,其不同功能与 Coze 平台的对接情况有所不同。个人微信和微信群是日常常用的聊天工具,但此前 Coze 平台不支持直接对接。不过,Coze 国内版已正式发布 API 接口功能,使得对接个人微信甚至微信群成为可能。作者安仔分享了如何使用 Coze AI 机器人对接微信群,以回复个人或群组小伙伴的信息,解决社群运营问题。此外,如果对学习 Coze 和 AI Agent 有兴趣,可以加入作者的免费 AI Agent 共学群,通过搜索微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信,备注 AI 共学即可。
2025-01-02
如何在fastgpt里做企业微信搭建
在 FastGPT 里搭建企业微信可以按照以下步骤进行: 1. 搭建 OneAPI:这是为了汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 FastGpt:这是一个知识库问答系统,将知识文件放入,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,最后回答问题。如果不想接到微信,搭建到这里就可以,它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 接入微信: 克隆项目代码,如遇网络问题,可把链接替换为国内镜像。 安装 Python 3 和 pip。 安装核心依赖(必选)和拓展依赖(可选,建议安装)。 复制一份 config 文件,方便后续配置。 用公网 ip:3000 打开 FastGpt,在应用中获取对外的 API 接口(操作:应用>发布应用>Api 访问),点击“新建”API 秘钥,复制 API KEY 和新建按钮旁边的 API 根地址 2 个内容,用于配置接入微信。 回到宝塔,在【文件】菜单中找到 root 下的 chatgptonwechat 文件夹中的 config.json 文件,双击文件,复制下方的配置全部替换掉并保存文件。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】,运行程序,返回扫描执行命令后的“终端”内的二维码,完成登录。 4. 搭建完后想拓展功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程,里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画的能力。 此外,还有以下补充内容: 第四天教程:FastGPT 教学中的部署项目: 1. 使用特定版本的微信,点击下载进行替换安装。若下载不了,可去 https://f.ws59.cn/f/egjbgm2p565 复制链接到浏览器打开。若过期,去公众号回复:Hook,自动获取下载地址。 2. 下载 NGCbot 机器人项目,解压缩。 3. 解压后,在空白处 shift+鼠标右键,点击“在此处打开 Powershell 窗口”,打开 shell 窗口后粘贴代码并回车。 4. 在当前的 NGCbot 文件夹下,找到 Config 文件中的 config.yaml,右键选择用记事本方式打开。
2025-01-02
打造 微信 助手
以下是打造微信助手的相关内容: 1. 全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手: 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并可白嫖大模型接口。 搭建,这是一个知识库问答系统,可放入知识文件并接入大模型作为分析知识库的大脑,若不想接入微信,自身也有问答界面。 搭建,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 2. 智谱 BigModel 共学营第二期:把你的微信变成超级 AI 助理: 本期共学应用为人人可打造的微信助手。 第二课:智谱清流助手接入个人微信,课后作业包括完成机器人搭建,将制作好的助手拉入微信群并提交表单;课程完结三天后,在群内进行“最有趣的灵魂 Agent”比赛,包括回答问题、绘画和视频创作,并进行匿名投票,前三名可获得资源奖励;鼓励大家分享做机器人的感想和探索的有趣玩法。 第一课:创建助手工作流,教程文档包括文章总结功能使用到代码模块、分支判断模块、网页解析插件;文件总结功能使用到自动 Prompt;网页总结功能使用到网页读取插件;生图、生成视频使用到 Agent 功能和意图调用;文字版日报生成使用到联网插件。工作流难易度适中,0 基础也能完成,包括版本的创建和发布,发布后分享链接给他人使用会消耗 Token 额度,还需保存智能体 ID 和申请 API key。
2025-01-02
中外开源模型概览与分类
以下是关于中外开源模型的概览与分类: 国内方面: 国内模型在 Agent 核心基础能力上已较为接近或部分超过 GPT3.5 水平。 如 ChatGLM3Turbo 在任务分解、多文档问答和检索 API 能力上表现出色。 国内开源模型如 Baichuan213BChat 具备较强竞争力,在某些方面超过一些闭源模型。 国外方面: OpenAI 发布了开源模型,包括 PointE、Whisper、Jukebox 和 CLIP。可访问供研究人员的模型索引详细了解其研究论文中介绍的模型以及 InstructGPT 和 GPT3.5 等模型系列之间的差异。 智谱·AI 开源模型: 多模态模型方面,推出了具有视觉和语言双模态的模型,如 CogAgent18B、CogVLM17B、Visualglm6B 等。 详情可访问:【新基准】SuperCLUEAgent:首个 AI 智能体中文测评基准发布 www.CLUEbenchmarks.com/superclue_agent.html 。
2025-01-06
中外开源模型概览与分类
以下是关于中外开源模型的概览与分类: 国内方面: 国内模型在 Agent 核心基础能力上已较为接近或部分超过 GPT3.5 水平。 如 ChatGLM3Turbo 在任务分解、多文档问答和检索 API 能力上表现出色。 国内开源模型如 Baichuan213BChat 具备较强竞争力,在某些方面超过一些闭源模型。 国外方面: OpenAI 发布了开源模型,包括 PointE、Whisper、Jukebox 和 CLIP。可访问供研究人员的模型索引详细了解其研究论文中介绍的模型以及 InstructGPT 和 GPT3.5 等模型系列之间的差异。 智谱·AI 开源模型: 多模态模型方面,推出了具有视觉和语言双模态的模型,如 CogAgent18B、CogVLM17B、Visualglm6B 等。 详情可访问:【新基准】SuperCLUEAgent:首个 AI 智能体中文测评基准发布 www.CLUEbenchmarks.com/superclue_agent.html
2025-01-06
开源模型与闭源模型调用
以下是关于开源模型与闭源模型调用的相关信息: 1. 通义千问自 2023 年 8 月起密集推出 Qwen、Qwen1.5、Qwen2 三代开源模型,Qwen 系列的 72B、110B 模型多次登顶 HuggingFace 的 Open LLM Leaderboard 开源模型榜单。Qwen2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台,开发者可在魔搭社区体验、下载模型,或通过阿里云百炼平台调用模型 API。同时,Qwen272binstruct 模型已上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena,所有人都可登录体验其性能或进行对比测评,测评地址为。Compass Arena 集齐了国内主流的 20 多款大模型,用户可在平台选择大模型的两两“对战”。 2. 部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品,如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品,其团队承认在训练过程中沿用了开源架构,但坚称发布的模型从零开始训练并进行了大量原创优化和突破。此外,字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API,并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型,此行为触犯了 OpenAI 使用协议中禁止的条款。 3. 在 LLM 应用程序中,OpenAI 已成为语言模型领域领导者,开发者通常使用 OpenAI API 启动新的 LLM 应用,如 gpt4 或 gpt432k 模型。项目投入生产并规模化时,有更多选择,如切换到 gpt3.5turbo,其比 GPT4 便宜约 50 倍且速度更快;与其他专有供应商如 Anthropic 的 Claude 模型进行实验;将一些请求分流到开源模型,这通常与微调开源基础模型结合更有意义。开源模型有多种推理选项,包括 Hugging Face 和 Replicate 的简单 API 接口、主要云提供商的原始计算资源等。
2025-01-06
国内开源AI绘图软件,适合新手的推荐
以下是为您推荐的适合新手的国内开源 AI 绘图软件: 1. Midjourney:是目前较容易上手的工具,对于完全不懂 AI 绘图、想尝试的新手来说是不错的入门选择。现阶段的 AI 能辅助进行设计,视觉效果相当吸睛。在 Midjourney 中生成 UI 设计图,如果没想好输入哪些指令,可以先用指令模板:「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」,把里面的“类型”替换成您想设计的产品的关键词描述(英文)。 2. Creately:在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程,适合绘制流程图、组织图、思维导图等。具有智能绘图功能,可自动连接和排列图形,有丰富的模板库和预定义形状,实时协作功能适合团队使用。官网:https://creately.com/ 3. Whimsical:专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建线框图、流程图、思维导图等。具有直观的用户界面,易于上手,支持拖放操作,快速绘制和修改图表,提供多种协作功能,适合团队工作。官网:https://whimsical.com/ 4. Miro:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制,如思维导图、用户流程图等。具有无缝协作,支持远程团队实时编辑,丰富的图表模板和工具,支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成。官网:https://miro.com/ 5. Lucidchart:强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。具有拖放界面,易于使用,支持团队协作和实时编辑,丰富的模板库和自动布局功能。官网:https://www.lucidchart.com/ 6. Microsoft Visio:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作,有丰富的图表类型和模板,支持自动化和数据驱动的图表更新。官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 7. Diagrams.net:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox),有多种图形和模板,易于创建和分享图表,可与多种第三方工具集成。官网:https://www.diagrams.net/
2025-01-06
AI开源软件
以下是为您整理的关于 AI 开源软件的相关信息: 10 月 AI 行业大事记中的开源软件部分: 智谱:开源文生图模型 CogView3Plus3B 上海交大:开源 F5TTS 英伟达:开源 Llama3.1Nemotron70BInstruct TeleAI:正式开源 TeleChat2115B OpenAI:开源多智能体协作框架 Swarm 100 个 AI 应用中涉及的开源软件未在提供的内容中有明确提及。 如果您想了解更多关于特定 AI 开源软件的详细信息或有其他需求,请进一步向我提问。
2025-01-06
AI开源软件
以下是为您整理的关于 AI 开源软件的相关信息: 10 月 AI 行业大事记中的开源软件: 智谱:开源文生图模型 CogView3Plus3B 上海交大:开源 F5TTS 英伟达:开源 Llama3.1Nemotron70BInstruct TeleAI:正式开源 TeleChat2115B OpenAI:开源多智能体协作框架 Swarm 100 个 AI 应用中的开源软件相关信息暂未提及。 希望以上内容对您有所帮助!如果您需要更详细准确的信息,请进一步明确您的需求。
2025-01-06
dify私有化部署
以下是关于 Dify 私有化部署的相关信息: 1. 部署步骤: 通过云服务器进行部署,相关命令在宝塔面板的终端安装,例如在/root/dify/docker 目录下的 dockercompose 文件。 检查运行情况,若 nginx 容器无法运行,可能是 80 端口被占用,可将终端输出的代码粘贴给 AI 以解决。 在浏览器地址栏输入公网 IP(去掉宝塔面板地址栏后的:8888),随便填写邮箱密码建立知识库并进行设置。 2. 模型选择与配置: 可以选择国内有免费额度的模型,如智谱 AI。 以智谱 AI 为例,在其官网用手机号注册,添加 API keys 并查看免费额度,将钥匙复制保存。 随便创建应用,可先选择智谱 glm4 测试,然后点发布。 创建并复制 api 秘钥。 3. Dify 特点: 作为开源应用,易用性出色且功能强大,安装过程简单快捷,熟练用户约 5 分钟可在本地完成部署。 支持本地部署和云端应用,能应对工作流、智能体、知识库等。 本地部署需自行处理模型接入等问题,包括购买 API、接入不同类型模型,构建个人知识库时还需考虑数据量、嵌入质量和 API 费用等因素。
2024-09-20
私有化部署大模型的教材
以下是为您提供的私有化部署大模型的相关教材: 张梦飞:【全网最细】从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 点击进入,根据您的电脑系统,下载 Ollama:https://ollama.com/download 下载完成后,双击打开,点击“Install” 安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 2. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型) 如果您是 windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车。 如果您是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+ Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制以下命令行,粘贴进入,点击回车。 回车后,会开始自动下载,等待完成(这里下载久了,可能会发现卡着不动,不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口,键盘点空格,就会刷新了) 下载完成后您会发现,大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。 【SD】向未来而生,关于 SDXL 您要知道事儿 SDXL 的大模型分为两个部分: 1. 第一部分,base+refiner 是必须下载的,base 是基础模型,我们使用它进行文生图的操作;refiner 是精炼模型,我们使用它对文生图中生成的模型进行细化,生成细节更丰富的图片。 2. 第二部分,是 SDXL 还有一个配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 这三个模型,您可以关注我的公众号【白马与少年】,然后回复【SDXL】获取下载链接。 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型,首先我们要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。接下来,将模型放入对应的文件夹中,base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下;vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后,我们启动 webUI,就可以在模型中看到 SDXL 的模型了。我们正常的使用方法是这样的:先在文生图中使用 base 模型,填写提示词和常规参数,尺寸可以设置为 10241024,进行生成。 基于多模态大模型给现实世界加一本说明书 大模型应用的利弊: 优点: 适应性极好,通过提示词工程,方便「适应各种奇葩需求」。 对算法的要求降低了不少,大部分功能由大模型提供,特别是非结构化信息的处理。 大模型的 API 访问方式简化了边缘设备的要求,无论在 Android、iOS、HarmonyOS或各种嵌入式设备上都能方便适配。「AGI 终将到来,拥抱未来,虽然路途艰难但相信方向是正确的。」 缺点: 大模型的推理时长目前仍是最大的障碍,传统目标检测或人脸识别优化后能达到 100~300ms,而大模型动则需要 10 秒的延时,限制了许多场景。 模型的幻象和错误率仍然较高,导致上述推理时长问题,在多链路的复杂应用中迅速变得不可行。 在大多数生产模式下,仍然需要使用云服务数据中心,提交的画面不可避免地涉及到隐私问题。 商业私有化部署是刚需,当下的开源模型离 GPT4 代差在半年以上,技术人员任重道远的。
2024-09-03
如何使用LLM分析企业的私有化数据,是否有工具推荐?
以下是关于使用 LLM 分析企业私有化数据及工具推荐的相关内容: RAG 加速器提供了数据抽取服务,这是基于 LLM 的解决方案。在利用 LLM 进行信息抽取时,需要了解构建抽取服务的基本组件和要点。 实现过程中,有两个简单但强大的思路可以提升性能: 1. 确保 LLM 以正确的格式回应。函数调用已成为确保 LLM 严格输出特定格式的新且相对靠谱的方法,可参考结构化输出文档,其中高层次的 LangChain API 展示了不同 LLM 如何调用工具和函数。 2. 使用参考样例。尽管没有样例也能设置抽取问题,但实际操作中,将输入和对应输出的样例纳入其中通常大有裨益,有时这些样例比指示本身更能有效指导 LLM 处理特定情况。在提取用例文档中,可以找到更多细节,助您从 LLMs 中提取更好的性能。
2024-09-02
私有化部署的大模型工具
以下是关于私有化部署的大模型工具的相关内容: Fooocus 部署: 大模型(base 和 Refiner)默认放在:Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\checkpoints LoRA 模型默认放在:Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\loras Fooocus 程序默认用到 3 个 SDXL 的模型,包括一个 base、一个 Refiner 和一个 LoRA。若单独安装,需下载三个模型: SDXL 基础模型:https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors refiner 模型:https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors LoRA 模型:https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors 若部署了 SD 秋叶包,可共用模型(大模型和 LoRA),在 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\modules\\path.py 中用 text 记事本打开,修改路径为秋叶包模型对应的路径,如大模型路径:sdwebui\\models\\Stablediffusion\\SDXL;LoRA 模型路径:sdwebui\\models\\lora。配置好后点击 run.bat 文件启动。 SDXL 本地部署: 大模型分为两个部分:第一部分,base + refiner 必须下载,base 用于文生图操作,refiner 用于对生成的模型细化以生成细节更丰富的图片;第二部分是配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 可关注公众号【白马与少年】,回复【SDXL】获取模型下载链接。 在 webUI 中使用 SDXL 大模型,需在秋叶启动器中将 webUI 版本升级到 1.5 以上,将模型放入对应文件夹,base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下,vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下,启动 webUI 后可在模型中看到 SDXL 模型。 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 部署: 安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 可通过 ollama 命令下载模型,如 Gemma(Google 推出的轻量级模型)、Mistral(欧洲法国 Mistral AI 团队推出的大模型)、Mixtral(Mistral AI 团队推出的 87B 的 MoE 模型)、Qwen(阿里巴巴推出的大模型)。
2024-08-16
agent一般是私有化部署,还是公有化部署
AI助手或智能代理(Agent)的部署可以是私有化部署,也可以是公有化部署,具体取决于应用场景、需求、安全考虑以及成本效益等因素。 1. 私有化部署: 在企业或组织的内部网络中部署,通常用于处理敏感数据或需要高度定制化的服务。 提供更高的安全性和隐私保护,因为系统不公开于互联网。 允许更精细的控制和管理,适合有特定业务流程和需求的企业。 2. 公有化部署: 在云服务提供商的基础设施上部署,通过互联网提供服务。 易于扩展,维护成本较低,因为云服务商负责大部分的维护工作。 适用于面向公众的服务,如在线客服机器人、开放平台的API服务等。 选择哪种部署方式取决于以下因素: 数据敏感性:如果处理的数据非常敏感,私有化部署更有利于保护数据安全。 成本:私有化部署可能需要更多的初始投资,而公有化部署可能带来更高的灵活性和可扩展性。 维护能力:如果企业有足够的技术力量来维护私有化部署的系统,这可能是一个更好的选择。 定制化需求:私有化部署更容易根据企业的特定需求进行定制。 法规遵从性:某些行业或地区的法律法规可能要求企业必须进行私有化部署。 在实际应用中,一些企业可能会选择混合部署模式,即在私有云中部署核心的、敏感的业务组件,同时将一些非核心或较不敏感的组件部署在公有云上,以此来平衡安全性、成本和灵活性。
2024-05-11
是不是可以跟任何大模型进行对话
一般来说,可以跟很多大模型进行对话。以下是一些常见的方式: 1. 对于 Llama3 大模型: 下载大模型主要是为了与之对话,或者称为使用其进行推理。 有两种对话方式,可使用 API 或部署简单界面。面向小白,这里主要介绍部署界面的方式。 例如,在 /root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相关内容,然后启动 Webdemo 服务,按照指示映射端口,在浏览器中打开相应链接即可看到聊天界面。 2. 对于 Llama 大模型: 首先编译,为利用 Metal 的 GPU 可用特定命令编译。 去指定网址下载模型。 llama.cpp 还提供了 WebUI 供用户使用,启动 server 后默认监听 8080 端口,打开浏览器就可以对话。 3. 对于通过 Open WebUI 使用大模型: 访问指定网址,使用邮箱注册账号。 登陆成功后,Open WebUI 一般有聊天对话和 RAG 能力(让模型根据文档内容回答问题)两种使用方式。如果要求不高,已实现通过 Web UI 与本地大模型对话的功能。 需要注意的是,不同大模型的访问速度和回答效果可能存在差异,例如 ChatGPT 访问速度快是因为其服务器配置高,回答效果好是因为训练参数多、数据更优以及训练算法更好。
2025-01-07
我想在dify里按照一个reranker模型,推荐哪个
在 Dify 中安装 reranker 模型,推荐使用中转服务商。Dify 的部署版本中,模型需自行配置,官方和中转的都支持,但中转服务商从性价比角度更优,充点小钱就能用上各种模型,价格通常有较大折扣,20 刀普通用户能用很久,还能在不同地方使用。若没有合适的中转服务商,可使用我自用的,点击原文即可。模型设置方面,在 Dify 右上角点击设置模型供应商,填入中转服务商提供的信息(一般包括 API base 或 Base URL 以及 key)并保存。若保存成功,回到主页面创建一个 Agent 测试,正常则大功告成。比如我填的 API base 是‘https://one.glbai.com’。
2025-01-07
文生图有哪些大模型
以下是一些常见的文生图大模型: 1. SD(StableDiffusion):如 majicmixRealistic_v6.safetensors 模型,可通过设置相关提示词、参数等生成图像。 2. 快手 Kolors:这是一个基于潜在扩散的大规模文本生成图像模型,在视觉质量、复杂语义准确性以及中英文字符的文本渲染方面有显著优势,支持中文和英文输入。其相关资源包括工作流与模型地址、文档说明、项目地址等。 开源代码:https://github.com/KwaiKolors/Kolors 模型权重:https://huggingface.co/KwaiKolors/Kolors 官方页面:https://kwaikolors.github.io/ 企业页面:https://kolors.kuaishou.com/
2025-01-07
文生图模型打分的排行榜
以下是关于文生图模型打分的排行榜相关信息: SuperCLUEImage 测评基准首次公布,DALLE 3 以 76.94 分高居榜首,显示其在图像生成质量、多样性和文本一致性方面的卓越表现。百度文心一格和 vivo 的 BlueLMArt 位列国内前列,但与国际领先模型仍有差距。 在包含人工评估、机器评估的全面评测中,Kolors 具有非常有竞争力的表现,达到业界领先水平。构建了包含 14 种垂类、12 个挑战项、总数量为一千多个 prompt 的文生图评估集 KolorsPrompts。 人工评测方面,邀请了 50 个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型的生成结果进行对比评估,衡量维度为画面质量、图文相关性、整体满意度三个方面。Kolors 在整体满意度方面处于最优水平,其中画面质量显著领先其他模型。具体平均分如下: AdobeFirefly:整体满意度平均分 3.03,画面质量平均分 3.46,图文相关性平均分 3.84。 Stable Diffusion 3:整体满意度平均分 3.26,画面质量平均分 3.5,图文相关性平均分 4.2。 DALLE 3:整体满意度平均分 3.32,画面质量平均分 3.54,图文相关性平均分 4.22。 Midjourneyv5:整体满意度平均分 3.32,画面质量平均分 3.68,图文相关性平均分 4.02。 Playgroundv2.5:整体满意度平均分 3.37,画面质量平均分 3.73,图文相关性平均分 4.04。 Midjourneyv6:整体满意度平均分 3.58,画面质量平均分 3.92,图文相关性平均分 4.18。 Kolors:整体满意度平均分 3.59,画面质量平均分 3.99,图文相关性平均分 4.17。所有模型结果取自 2024.04 的产品版本。
2025-01-07
目前主流的AI大模型有哪些
目前主流的 AI 大模型主要有以下几种: 1. OpenAI 系列:包括 GPT3.5 和 GPT4 等。GPT3.5 在 11 月启动了当前的 AI 热潮,GPT4 功能更强大。ChatGPT 也属于 OpenAI 系列。 2. 微软 Bing:使用 GPT4 和 GPT3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,能创建和查看图像,还能在网页浏览器中阅读文档,并连接到互联网。 3. 谷歌 Bard:由各种基础模型驱动,最近是 PaLM 2 模型。 4. Anthropic Claude 2:其特点是有非常大的上下文窗口,不太可能恶意行事。 此外,大模型的架构也有所不同,如 encoderonly 模型(代表模型是 BERT)、encoderdecoder 模型(代表是 google 的 T5)、decoderonly 模型(适用于自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,众多 AI 助手包括 ChatGPT 都属于此类)。大模型的“大”体现在预训练数据量大(往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练)和参数多(如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数)。
2025-01-07
用于训练销售助手类型业务的私有模型
以下是关于训练销售助手类型业务私有模型的相关信息: 1. 提示词方面:设计了一套模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板,并将其应用于国内的豆包角色扮演模型,生成吸引人的广告词。若与语音技术结合用于宣传,能创造出有趣且有效的销售助手,吸引顾客注意。拟人化提示词母体可通过关注作者微信领取。 2. 增加私有知识方面:通过前面步骤拥有可与客户对话的 AI 助手后,若想让其像公司员工一样精准专业回答商品相关问题,需为大模型应用配置知识库。例如在售卖智能手机的公司,网站上有很多相关信息,不同机型的详细配置清单可参考相关文档。
2025-01-07