我在MacBook用docker安装的dify，以app形式安装的ollama，但在dify设置ollama的api时候，总是报错。如何解决

以下是 Ollama 在 Windows 上的安装步骤： 1. 前往 下载并安装 Ollama。 2. 安装完成后，打开 Powershell 运行相关命令。 3. 编辑 Win 版的 run_win.ps1 文件，将目录中的图片路径和触发词填写，运行即可。 4. 还可以参考以下教程： 张梦飞的【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： 点击进入，根据电脑系统，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/ 。 4SeasonYou 工作流副本： 首先，下载 ollama，网站： 。 其次，在网站中，复制代码。 然后，像建议一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd ，进入到下方的命令行，右键即可粘贴刚才的代码，等待下载即可。

嵌入向量在模型后的作用主要体现在以下方面： 1. 用于文档内容的表示和检索：将文档分成块，计算嵌入向量并存储在向量存储中，在测试时通过查询向量存储获取可能与任务相关的块，填充到提示中进行生成。 2. 提升模型的检索能力：在大语言模型应用程序中，向量存储成为检索相关上下文的主要方式，嵌入向量有助于更高效地获取相关信息。 3. 支持多语言和不同粒度的检索任务：例如像 bgem3 这样的向量模型，支持超过 100 种语言的语义表示及检索任务，能实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索。 在实际应用中，如在 LangChain 中，本地向量存储使用量较大，而在计算文本片段的嵌入时，OpenAI 占据主导地位，开源提供商如 Hugging Face 等也被较多使用。

Ollama 的下载链接为：https://ollama.com/download 。 Ollama 具有以下特点： 1. 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库，用户可通过 https://ollama.com/library 查找并下载不同的模型，这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件。 4. 支持用户自定义模型，可通过简单步骤修改模型的温度参数等。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 安装完之后，确保 ollama 后台服务已启动（在 macOS 上启动 ollama 应用程序即可，在 Linux 上可以通过 ollama serve 启动）。可以通过 ollama list 进行确认。还可通过 ollama 命令下载模型。

以下是通过 Ollama 搭建本地知识库的步骤： 1. 了解背景：本文思路来源于视频号博主黄益贺，旨在分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库，让您了解相关核心技术及流程。 2. Ollama 简介：Ollama 是一个开源框架，用于简化本地运行大型语言模型的过程，是轻量级、可扩展的，提供简单 API 和预构建模型库，适合初学者和非技术人员，能推动大型语言模型的发展和应用。 3. 安装 Ollama：官方下载地址为 https://ollama.com/download ，安装完成后可通过访问特定链接判断是否安装成功。 4. 运行本地大模型：安装完成后，在命令行中运行相应命令，模型名称可通过查看，如选择 llama2 大模型，可根据机器配置选择合适参数的模型，运行时 Ollama 会自动下载大模型到本地。 此外，还有关于本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 的相关内容，包括加载所需库和模块、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。

Ollama 是一个开源框架，具有以下特点和功能： 1. 专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计，简化了部署过程，方便非专业用户管理和运行复杂模型。 2. 是一个轻量级、可扩展的框架，提供简单的 API 来创建、运行和管理模型，还有预构建模型库，降低了使用门槛，适合自然语言处理研究、产品开发以及初学者或非技术人员使用。 3. 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 4. 提供模型库，用户可从中下载不同的模型，这些模型有不同的参数和大小，以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 5. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 6. 提供 REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 7. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 官方下载地址：https://ollama.com/download 。安装完成后，可通过 ollama list 确认，未下载模型时通常显示为空。可通过 ollama 命令下载模型。

以下是关于 Dify 与 Ollama 联动部署的相关信息： Ollama 的特点和功能： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持自定义模型，可修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 Ollama 的安装和使用： 1. 访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。 2. 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。 3. 通过 ollama 命令下载模型。 Google Gemma 的本地部署： 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装（支持 Windows、Linux 和 macOS）。 2. 在命令提示符中输入 ollama v 检查版本，安装完成后版本应为 0.1.26。 3. 输入 cls 清空屏幕，然后输入 ollama run gemma 运行模型（默认是 2b），首次需要下载。若想用 7b，运行 ollama run gemma:7b 。 4. 完成后可直接对话。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出内容质量相对高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 5. 常用内部指令：/set 显示设置界面可调整的设置项；/show 显示模型信息；/load <model> 加载已有模型；/bye 退出。 整体框架设计思路： 可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现，后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。本次开发的运行环境是 Intel Mac，其他操作系统也可行。下载模型等可能需要梯子。 Langchain 简介： Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，使与 LLM 交互变简单。其核心在于“链”概念，是模块化组件系统，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，可灵活组合支持复杂应用逻辑。其生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具，帮助开发者高效管理从原型到生产的各个阶段以优化 LLM 应用。

以下是关于 Dify 的相关教程： 接入企业微信： 创建聊天助手应用：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。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：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。 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 部署自己的 Dify 网站： Dify 有两种使用方式：云服务版本，直接在官网 dify.ai 上注册账号使用；部署社区版，开源，可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用完全无限制。 部署前提条件：2 核 4G 云服务器一台 = 159 元。

以下是关于 Dify 的一些实践教程和相关信息： 接入企业微信： 创建聊天助手应用：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。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：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。 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 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 Dify 介绍：Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。该平台具备强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，提供了一个功能丰富的提示词 IDE，以及一个全面的 RAG Pipeline，用于文档处理和检索。此外，Dify 还允许用户定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户的需求，并且通过其开源特性，确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实，无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力，还是技术爱好者探索 LLM 的潜力，Dify 都提供了相应的支持和工具。Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般地，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify，如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合，效果更好。

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供直观界面，能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点和优势： 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 提供功能丰富的提示词 IDE。 4. 具备全面的 RAG Pipeline，用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 Dify 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求。其开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。设计理念注重简单性、克制和快速迭代，能帮助用户将 AI 应用创意快速转化为现实。对于个人研究，推荐单独使用；对于企业级落地项目，推荐多种框架结合，效果更佳。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans

以下是为您介绍的一些类似语聚 AI、扣子、Dify.AI、腾讯元器、客悦等的智能体创建平台： 智能体是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词，简单理解就是 AI 机器人小助手，类似移动互联网中的 APP 应用。目前有很多公司关注智能体在 AI 应用层的产品机会，比如在 C 端有社交方向的应用，用户注册后先捏一个自己的智能体，然后让其与他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入；在 B 端，有帮助商家搭建智能体的机会。 国内有不少智能体开发平台，如字节的扣子，2 月 1 日字节正式推出其国内版，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。此外，还有 Dify.AI 等平台。像阿里的魔搭社区也属于此类平台。 扣子（Coze）是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。创建智能体通常包括起名称、写介绍、使用 AI 创建头像等简单步骤。

以下为您介绍一些类似扣子、Dify.AI 的智能体创建平台： 腾讯元器：是一个智能体开发平台。 kimi：在智能体领域有所涉及。 需要注意的是，目前提示词攻击在业内是一个公开的秘密，国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免，其系统提示存在泄露的风险。

Dify 的使用教程如下： 使用方式： 云服务版本：直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 部署社区版：开源，可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用无限制。 部署前提条件：2 核 4G 云服务器一台（约 159 元），腾讯云提供一键部署。 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的数据，并编写良好描述。 配置索引方式：提供三种索引方式（高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式），根据需求选择。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化：收集用户反馈，优化和迭代知识库内容及索引方式，定期更新增加新内容。 特点： 开源的大模型应用开发平台，结合后端即服务和 LLMOps 理念。 提供直观界面快速构建和部署生产级别生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline，可定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用性能。 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求，开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为个人研究、创业团队、企业等提供支持和工具。 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，个人研究推荐单独使用 Dify，企业级落地项目推荐多种框架结合。

以下是关于 SD 安装包的相关内容： 一、Roop 插件安装 1. 安装时间较长，需耐心等待。安装好后，打开 SD 文件目录下的特定文件夹，在地址栏输入“cmd”并回车。 2. 在打开的 dos 界面中，粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码，自动安装 insightface。若此阶段出错，建议下载最新的秋叶 4.2 整合包（6 月 23 号更新），后台回复【SD】可在云盘下载。 3. 安装完成后，重新打开启动器，后台会继续下载模型，全程需科学上网。 4. 选用真实系模型“realisticVisionV20”，启用 ROOP 插件，选择要替换的人物照片，面部修复选择“GFPGAN”，根据需求设置右边参数和放大算法，点击生成。若人脸像素偏低，可发送到“图生图”并使用 controlnet 中的 tile 模型重绘。 5. 想要插件可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。 二、SD 云端部署 1. 部署流程 浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到购买的实例，点击启动，输入购买时设置的密码进入远程的 Windows 系统环境，安装显卡驱动、配置环境变量。 2. 安装显卡驱动 用内置的 IE 或下载 Chrome，打开英伟达网站，根据购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号下载对应的驱动并安装。 3. 配置环境变量 驱动安装完成后，复制驱动所在目录（一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」），找到环境变量配置入口（控制面板>系统和安全>系统），选择「高级系统设置」，在「系统变量」里的 Path 环境变量中新建并粘贴驱动安装地址保存。 4. 下载安装 SD 整合包 以秋叶的 SD 整合包为例，下载地址为：https://pan.baidu.com/s/1uavAJJdYYWhpnfjwQQDviQ?pwd=a123 ，提取码：a123。建议在服务器上安装提高下载速度的工具或有百度会员。安装后打开安装包一级目录，双击启动器运行依赖，安装完成后即可启动 SD。 三、Roop 换脸插件安装的其他步骤 1. 将 inswapper_128.onnx 文件移动到“sdwebuiakiv4\\models\\roop ”目录下（若没有该目录则创建）。 2. 将.ifnude 和.insightface 目录移动到 C:\\Users\\您的用户名目录下（用户名因人而异）。 3. 启动 webui，它会同步内部组件，可能需 5 30 分钟，耐心等待。加载完成后在浏览器打开，可在图生图、文生图中下面列表标签看到 roop V0.0.2。 特别提醒：此插件谨慎使用，切勿触犯法律。

以下是 ComfyUI 的安装教程： 1. 电脑硬件要求： 系统：Windows 7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可以安装使用，但功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验，个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 2. 下载并安装所需要环境（安装过 WebUI 的同学请忽略本步骤）： 依次下载并安装 python、VSCode、Git，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 Python 版本 3.10 以上，下载地址： VSCode 下载地址： Git 下载地址： 安装 Python 时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network ，下载文件：cuda_12.2.0_536.25_windows.exe 3. 安装 ComfyUI： 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 或者下载安装包 下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 4. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 5. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 6. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到你已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 7. 快捷键（未提及具体快捷键内容）

以下是关于 SD 安装的详细步骤： 1. 系统要求：系统需为 Win10 或 Win11。 2. Win 系统查看配置： 查看电脑系统：在桌面上找到“我的电脑”，鼠标右键点击，点击“属性”，查看 Windows 规格。 查看电脑配置：检查自己的电脑配置能否带动 SD的显卡，显卡内存 4GB 以上。 打开任务管理器：同时按下 ctrl+shift+esc。 查看电脑运行内存，8GB 运行内存可以勉强运行 SD，推荐 16GB 以上运行内存。 查看电脑显卡内存（显存），4GB 显存可运行 SD，推荐 8GB 以上显存。 3. 配置达标跳转至对应安装教程页：。 4. 配置不够可选择云端部署（Mac 也推荐云端部署）：。 5. 备选：SD 好难，先试试简单的无界 AI：。 补充说明： 如果在以上使用过程中发生错误，那么你可能需要部署一下使用环境，我们再次开启最傻瓜安装教学模式。 1. 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 2. 安装 VisualStudioSetup.exe，选择 C++的桌面开发安装。以上步骤，我们在安装 roop 的时候也做过，如果安装过 roop 的可以跳过。 3. 拷贝 ninja，打开 ninja 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 4. 拷贝 python，打开 python 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 5. 拷贝模型，SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了，放到对应的文件夹即可。 6. 重启，装好了，重启电脑，即可运行。 关于【SD】无需 Lora，一键换脸插件 Roop 的安装： 安装时间比较长，要耐心等待。安装好之后，打开 SD 文件目录下的这个文件夹。在地址栏输入“cmd”，然后回车。在打开的 dos 界面里面，将“python m pip install insightface==0.7.3 user”粘贴进来，就会自动开始安装 insightface。如果这个阶段出现错误，建议去下载使用最新的秋叶 4.2 整合包（6 月 23 号更新），下载包我已经更新到了云盘里，后台回复【SD】就可以下载。安装完成后，重新打开我们的启动器，后台会继续下载一些模型，此时一定要保证全程科学上网。完成这些后，Roop 插件就可以正常使用了。这个插件主要适用于真实的人脸替换，所以对二次元之类的人物作用不大。我们选用一个真实系模型“realisticVisionV20”，关键词描述的是一个老人举着气球。得到了一张如下的照片。接下来启用 ROOP 插件，选择你想要替换的人物照片，面部修复选择“GFPGAN”。右边的参数数值越低，人物会越像，但是图像会很模糊；数值越高人物越不像，但是图像会很清晰。这个就取决于你的需求了，我使用 0.5 测试一下。最下面还有一个放大算法，可以使用一个模型放大你的图像，基本就相当于高清修复。设置好后，点击生成。可以看到，人脸部分的像素是偏低的，有点模糊。但是没有关系，我们可以将这张图发送到“图生图”，开一个比较小的重绘幅度。然后使用 controlnet 中的 tile 模型进行重绘。换脸完成。如果想要这个插件的话，可以添加公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。推荐使用最新的秋叶整合包，出错概率最小，另外，科学上网很重要。特别提醒，此插件谨慎使用，切勿触犯法律。

以下是关于 SD 安装包的详细步骤： 1. SD 云端部署 部署流程 安装和配置基础环境 在浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到购买的实例，点击启动，会新开一个远程访问的窗口，输入购买时设置的密码进入，这样就有了一个远程的 Windows 系统环境，接下来安装显卡驱动、配置环境变量。 安装显卡驱动：用内置的 IE 或下载 Chrome，打开英伟达的网站，找到驱动下载，选择购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号，下载对应的驱动并安装。 配置环境变量：驱动安装完成后，先找到驱动所在的目录（一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」），复制这个路径。找到环境变量配置入口（控制面板>系统和安全>系统），选择「高级系统设置」，弹窗设置环境变量。找到「系统变量」里的 Path 环境变量，点击「编辑...」，然后「新建」，粘贴刚才复制的 nvidia 驱动安装地址，保存即可。 下载安装 SD 整合包 整合包也就是打包了 SD 和 Web UI 方便大家更好的使用的集合，以秋叶的 SD 整合包举例讲解。 下载 SD 整合包：秋叶 SD 整合包下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uavAJJdYYWhpnfjwQQDviQ?pwd=a123 ，提取码：a123 。建议在服务器上装个百度网盘或者其他能够提高下载速度的工具，有百度会员则无所谓。 安装 SD 整合包：安装之后，打开安装包一级目录，双击启动器运行依赖（安装一些 SD 运行所必要的基础环境，比如 Microsoft Desktop Runtime 等），安装完成后就可以启动 SD 了。 2. 补充说明 如果在以上使用过程中发生错误，那么可能需要部署一下使用环境，再次开启最傻瓜安装教学模式。 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 安装 VisualStudioSetup.exe，选择 C++的桌面开发安装。（如果安装过 roop 的可以跳过） 拷贝 ninja，打开 ninja 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 拷贝 python，打开 python 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 拷贝模型，SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了，放到对应的文件夹即可。 重启，装好了，重启电脑，即可运行。 请注意，如果想要获取插件安装包，可以添加公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。

很抱歉，目前知识库中没有关于“python 安装后文本文档改为‘.py’后跳转不到 IDLE”这一问题的相关内容。但通常情况下，出现这种情况可能是以下原因导致的： 1. 文件关联设置问题：您的系统可能没有正确将.py 文件与 IDLE 关联，您可以检查系统的文件关联设置。 2. IDLE 配置问题：IDLE 的配置可能存在异常，您可以尝试重新安装或配置 IDLE。 3. 环境变量问题：Python 的环境变量设置不正确也可能导致此问题，您需要确认环境变量是否正确配置。 建议您逐一排查以上可能的原因，以解决该问题。

关于您提到的 Coze 代码测试成功但运行示例时报错的问题，以下是相关的信息和可能的解决办法： 图片生成方面：理想生成图片只实现了一次，其他几次生成文字加链接，链接需点进去查看且图片需渲染或加载，无互动趣味性，增加等待时间。因为默认返回的是 markdown 格式，微信不支持 markdown 格式，可在 github 上搜索 nicecoze 插件，基于 cow，把 markdown 转换为图片消息。 模型配置方面：Coze 里面模型配置用的 GPT4o，程序运行调用的是 GPT3.5 Turno。这是因为没有查询到 4o 的 token 计算方式，所以采用 3.5 的，但依然使用的是 GPT4o，只是 token 计算方式用的 3.5。 插件功能方面：Coze 加入了插件 Data Analysia（数据分析）、Browser 和 GPT4v 互动过程无法实现功能。这需要在 coze 里进行鼓捣，和 cow 的 config 无关。 外层 bot 方面：在外层 bot 进行运行时容易出现报错，暂时无法确定原因，猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定，不如直接在工作流编辑面板中获取精度结果。如果自行实验时多次报错且无法定位问题原因，不要急着怪自己，相关 bug 已提交给 Coze 团队，希望能加紧优化。

在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型时，出现“f"NaN detected in latents: {info.absolute_path}"的报错，可能有以下原因： 1. 数据方面：图像必须放在以“”命名的文件夹中，数字应较小，如 5，且必须有下划线。对于 data_path，需写入包含数据库文件夹的文件夹路径。 2. 参数方面：在第一行可从 checkpoint 文件夹中选择任何模型，但据说进行 LoRA 训练最好选择一个基本模型。可选择一个名称为 LoRA 的模型，若默认值不合适可更改，epochs 数应接近 40。 3. 环境方面：按 Enter 键安装所有所需依赖项使其与 ComfyUI 兼容。若为 Comfy 使用了虚拟环境，必须首先激活它。Python 中需要斜杠，但节点会自动将反斜杠转换为斜杠，文件夹名称中的空格不是问题。 您可以根据上述情况检查和调整您的训练设置，以解决报错问题。

以下是关于 ComfyUI 报错提示的一些常见情况及解决方法： 1. 如果报错提示“图片里面没有检查到面部”，这可能是在第一次运行时比较慢，也可能是网络环境没有下载 insightface。 2. 若节点报错显示“ERROR: Could not install packages due to an OSError: 拒绝访问。”，在命令后面输入“user”即可。 3. 本地安装 ComfyUI 时，如果终端显示某个模块下载失败或无法下载，可能是因为网络没有做到终端 FanQiang，需要配置好代理。具体端口要根据自己的 FanQiang 服务来看，最好把配置添加到默认的终端启动项里，如：export https_proxy=http://127.0.0.1:7890 http_proxy=http://127.0.0.1:7890 all_proxy=socks5://127.0.0.1:7890。或者考虑使用第三方镜像站下载，如 TUNA（https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）、网易（https://mirrors.163.com/pypi/）。 4. 终端显示“ERROR:Could not find a version that satisfies the requirement pyyaml”，这是因为缺少 pyyaml，可以运行相关命令完成安装后，再继续安装 ComfyUI。

在 ComfyUI 中执行 K 值采样器报错，可能由多种原因导致。但仅根据您提供的“”内容，难以确切判断具体原因。常见的可能因素包括： 1. 模型配置问题：模型的参数设置不正确，或者与 K 值采样器的要求不匹配。 2. 输入数据格式错误：输入给采样器的数据格式不符合要求，例如数据类型、维度等。 3. 软件版本不兼容：ComfyUI 本身的版本与 K 值采样器存在兼容性问题。 4. 计算资源不足：系统的内存、GPU 等计算资源不足以支持 K 值采样器的运行。 要准确诊断问题，还需要更多的错误提示信息、相关配置和操作的详细描述。

在 ComfyUI 中执行 K 值采样器报错可能有多种原因。以下是一些常见的情况及相关设置步骤： 1. 首先，在“K 采样器”处，可通过点击“右键”“新建节点”“采样器”，选择“K 采样器（高级）”，其会有更多调整参数。 2. 对于 SDXL，由于需要用到 base 和 refiner 两套模型，所以要将模型节点和采样器节点分别复制一份。 对于第一个 base 模型的采样器，参数设置如下： 添加噪波：enable，确保打开以添加噪声。 步数：30，即迭代的总步数。 结束降噪步数：20，代表前面 20 步采用 base 模型进行运算。 返回噪波：enable，以便将剩下的噪声传递给下一个 refiner 模型。 3. 建立第一个工作流时，可按以下步骤操作： 清空所有节点，从零开始。先加载一个模型选择器的节点，右键点击空白处，选择【add node】——【loaders】——【load checkpoint】，生成节点后可选择安装好的大模型，且后面有三个连接点可指向下一个模块。 按住 clip 后面的点进行拖拽，点击【CLIPTextEncode】，得到提示词输入框。同理可再加一个提示词框，形成正向和负向提示架构。 为方便管理，可添加组，将相关节点放在组里一起移动。 从提示词节点后面再次拉出一根线，选择【KSampler】，其中有熟悉的参数如种子数、迭代步数、CFG、采样器等。 最后，设置输出图片尺寸，从【latent image】中拉出一个节点，选择【EmptyLatentImage】。 如果您能提供更具体的报错信息，将更有助于准确判断报错原因。