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如何在Mac上部署AI

Answer

以下是在 Mac 上部署 AI 的详细步骤:

  1. 执行以下命令:
    • cd /root || exit 1
    • 下方两行粘贴进入,然后点击回车,等待下载完成。(如果这里有了卡点,进行不下去,可能是因为服务器网络问题,去拉取的时候下载不全,可以复制网址,手动去下载到电脑上。然后进入文件夹,找到 root 文件夹,把下载的文件上传进去就好了。)
    • 再粘贴下方代码,出现下图,就代表在执行中了。
    • 然后把下边这行粘贴进去,点击回车。rm -f Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
    • 继续粘贴:/root/anaconda/bin/conda create -y --name AI python=3.8
    • 继续,一行一行依次粘贴,依次回车:
    • echo 'source /root/anaconda/bin/activate AI' >> ~/.bashrc
  2. 执行完成后。刷新一下,重新进入终端,你会看到,最左侧出现了(AI)的字符。如果出现了,那么恭喜你。
  3. 继续,一行一行依次粘贴,依次回车:
    • cd /root
    • git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
    • 出现下方的样子,就是成功了。如果失败,或者没反应,刷新一下,重新再试一次
    • 继续一行一行,依次输入:
    • cd chatgpt-on-wechat/
    • pip install -r requirements.txt
    • 等待执行完成,如上图后,继续粘贴:
    • pip install -r requirements-optional.txt
    • 继续输入
    • pip3 install zhipuai
  4. 上边的都执行完成后。现在我们到“文件”菜单中去执行,点击文件-找到 root,进入 root 文件夹,找到 chatgpt-on-wechat 文件夹,并进入。
  5. 点击文件夹上方功能栏中的【终端】(注意,不是左侧一级菜单里的终端,是文件夹上方那一行的终端电脑)
  6. 粘贴进入,点击回车。点击后,关闭此弹窗。
    • cp config-template.json config.json
  7. 刷新页面。在当前目录下,找到 config.json 文件。
  8. 对于部署 dify:
    • 参考 https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose ,这些命令都是在宝塔面板的终端安装。
    • 检查一下一共有 7 个在运行。docker compose ps 如果 nginx 这个容器无法运行。把终端里输出的代码粘贴给 AI,可能是 80 端口被占用了。按照 AI 的方法,检查谁占用的,都停止掉就可以了。
    • 现在可以在浏览器的地址栏里,输入你的公网 ip 就可以。可以上腾讯云服务器上查,你的宝塔面板上的地址栏也有显示,去掉后面的:8888 就是。进去以后邮箱密码随便填一下。随便建立一个知识库,知识库中选择设置。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

张梦飞:【保姆级】一步一图,手把手教你把AI接入微信

6、执行完成后。刷新一下,重新进入终端,你会看到,最左侧出现了(AI)的字符。如果出现了,那么恭喜你。7、继续,一行一行依次粘贴,依次回车:cd /root8、第八步:这个注意一定要粘贴完整,这里容易粘贴不全。git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat9、出现下方的样子,就是成功了。如果失败,或者没反应,刷新一下,重新再试一次10、继续一行一行,依次输入:cd chatgpt-on-wechat/pip install -r requirements.txt11、等待执行完成,如上图后,继续粘贴:pip install -r requirements-optional.txt12、继续输入pip3 install zhipuai13、上边的都执行完成后。现在我们到“文件”菜单中去执行,点击文件-找到root,进入root文件夹,找到chatgpt-on-wechat文件夹,并进入。14、点击文件夹上方功能栏中的【终端】(注意,不是左侧一级菜单里的终端,是文件夹上方那一行的终端电脑)15、粘贴进入,点击回车。点击后,关闭此弹窗。cp config-template.json config.json16、刷新页面。在当前目录下,找到config.json文件。如下图:17、双击这个文件,我画红框的地方是需要修改的地方。

张梦飞:【保姆级】一步一图,手把手教你把AI接入微信

下边将出现代码,复制的时候,注意复制全。代码我已经分好步骤,每次只需要粘贴一行,然后点击一次回车。回车后,只有最左边显示[]中括号时,才是上一个命令执行完毕了。没有出现[]中括号对话前缀时,不要操作。如果你发现ctrl+v粘贴不进去,试试shift+ctrl+v粘贴。点击菜单中,下边的“终端”,然后开始把代码粘贴进入。1、第一步:cd /root || exit 12、第二步:下方两行粘贴进入,然后点击回车,等待下载完成。(如果这里有了卡点,进行不下去,可能是因为服务器网络问题,去拉取的时候下载不全,可以复制网址,手动去下载到电脑上。然后进入文件夹,找到root文件夹,把下载的文件上传进去就好了。)2.2、再粘贴下方代码,出现下图,就代表在执行中了。3、然后把下边这行粘贴进去,点击回车。rm -f Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh4、继续粘贴:/root/anaconda/bin/conda create -y --name AI python=3.85、继续,一行一行依次粘贴,依次回车:echo 'source /root/anaconda/bin/activate AI' >> ~/.bashrc

马上观看看:通过云服务器,dify,智能微秘书来免费搭建微信机器人

https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose这些命令都是在宝塔面板的终端安装。如果你想学习这些命令是什么就还是直接给AI就可以。比如cd dify/docker是啥意思。这个docker-compose文件就是在这个/root/dify/docker目录下。这里边以后可以修改,可以学习里边的文件是什么意思。检查一下一共有7个在运行。docker compose ps如果nginx这个容器无法运行。把终端里输出的代码粘贴给AI,可能是80端口被占用了。按照AI的方法,检查谁占用的,都停止掉就可以了。也可以用别的方法,我是用这种方法。记住要一步步来,确保前一步成功再下一步,怎么确保就是把代码复制问AI。现在可以在浏览器的地址栏里,输入你的公网ip就可以。可以上腾讯云服务器上查,你的宝塔面板上的地址栏也有显示,去掉后面的:8888就是。进去以后邮箱密码随便填一下。随便建立一个知识库,知识库中选择设置。

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零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
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以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名(比如《生日快乐歌》),他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具: 1. Suno AI: 地址:https://www.suno.ai/ 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数(大约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数(大约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 操作模式: 默认模式:包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载:生成后可下载。 2. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址:https://www.udio.com/ 3. YuE:支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐(含人声与伴奏),多语言支持(中、英、日、韩),覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如,在“1204|微信超级 AI 知识助手教学(上)—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中,王大仙表示分享有回放,可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
macmini本地部署Stable Diffusion
以下是关于在 Mac mini 本地部署 Stable Diffusion 的相关信息: 目前市面上主流的 AI 绘图软件有 Stable Diffusion 和 Midjourney。Stable Diffusion 开源免费、可本地化部署、创作自由度高,但对电脑配置尤其是显卡有要求。其工作原理涉及到一系列核心组件,如将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding 的 CLIP、VAE EncoderDecoder、进行迭代降噪和在文本引导下进行多轮预测的 UNET 等。 在环境部署方面,对于觉得麻烦的同学,可以使用整合包,解压即用。比如独立研究员的空间下经常更新整合包,秋叶的启动器也非常好用,将启动器复制到下载仓库的目录下即可,更新管理更方便。打开启动器后,可一键启动。显存优化需根据显卡实际显存选择,不要超过当前显卡显存,xFormers 能极大改善内存消耗和速度,建议开启。准备工作完毕后,点击一键启动,等待浏览器自动跳出或控制台弹出本地 URL 说明启动成功。若报错提示缺少 Pytorch,需在启动器中点击配置。Stable Diffusion webui 更新频繁,可根据需求在“版本管理”目录下更新,同时注意插件的更新。Stable Diffusion 可配置大量插件扩展,在 webui 的“扩展”选项卡下,点击“加载自”后,目录会刷新,选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装,安装完毕后需重新启动用户界面。 关于具体的安装方法可以去看看 B 站的【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频。
2025-02-11
用macbook M3 Pro芯片,comfyUI 跑工作流,结果黑屏,没有输出图像,是为什么呢
很抱歉,目前没有关于使用 Macbook M3 Pro 芯片运行 ComfyUI 工作流出现黑屏且无输出图像的具体原因的相关知识。可能的原因有多种,比如软件与芯片的兼容性问题、显卡驱动异常、工作流设置错误、系统资源不足等。建议您检查软件的版本是否与您的系统兼容,更新显卡驱动,确认工作流的设置是否正确,以及关闭其他占用大量资源的程序以释放系统资源。
2025-01-03
国内mac如何注册登陆chat gpt
以下是在国内 Mac 上注册登录 ChatGPT 的步骤: 1. 注册一个苹果的美区 ID: 电脑上打开 Apple ID 的注册页面:。 填写验证码后点继续。 到谷歌邮箱接收邮箱验证码。 接着验证手机号码。 验证完后会出现页面,此时美区 ID 已注册但未激活,切换到手机操作。 打开 App Store,点击右上角人形头像。 拉到最底下,点击退出登录,先退出国内的 ID。 之后再点击右上角人形头像。 手动输入美区 ID。 接着会收到短信进行双重验证。 现在随便找个软件下载。 此时会弹出提示,因为是新注册的 ID,需要点击“检查”进行激活。 点击同意,进入下一页填写美国地址。 最关键的一步:付款方式中没有选项“无”或者“none”时,只需要输入街道地址和电话。 至此,通过中国 IP、中国手机号、免信用卡成功注册一个美区 ID,就可以用这个美区 ID 下载例如小火箭(科学上网必备)、ChatGPT 等软件。 2. 下载 ChatGPT Mac 客户端(需要有 ChatGPT 付费账号,以及网络技术基础): 下载地址:persistent.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg。 使用 Proxyman、Charles 或喜欢的网络代理来进行以下操作:以 ProxyMan 为例。 登录一次以触发 API 调用。 对 ChatGPT 的 App 启用 SSL 代理(需要配置好 ProxyMan 证书)。 再登录一次以触发 API 调用。 然后右键点击 ab.chatgpt.com/v1/initialize 选择本地映射,并将所有的 false 替换为 true。 再尝试一次,应该能顺利登录。
2024-12-23
如何在Mac上运行comfyUI
在 Mac 上运行 ComfyUI 的步骤如下: 1. 电脑配置:MacBook Pro,M1 芯片,16G 内存,Sonoma 14.6.1 系统版本。 2. 部署 ComfyUI: 安装依赖:在终端中输入“pip3 install r requirements.txt”安装 ComfyUI 的依赖文件。终端提示需要特定版本的 numpy 时,输入“Y”卸载当前版本,然后输入“pip3 install numpy==1.26.4”安装指定版本。 启动 ComfyUI:在终端中输入“pwd”查看 ComfyUI 的文件路径,复制文件路径,替换启动命令中的相应部分,然后将命令“source cf/bin/activate && cd /Users/vina/Documents/ComfyUI && python main.py autolaunch listen dontupcastattention outputdirectory ~/Desktop”复制到终端。启动成功后,浏览器会自动跳转,但网页地址可能不对,直接在浏览器打开“http://localhost:8188/”即可使用。 3. 管理器和资源占用插件:官方的 ComfyUI 安装包不带管理器和资源占用视图,需要从 GitHub 下载。管理器插件下载地址:https://github.com/ltdrdata/ComfyUIManager 。资源占用视图插件装不装均可,下载地址:https://github.com/crystian/ComfyUICrystools 。 此外,还有一种搭建自己第一个 ComfyUI 的方法(熟手推荐 自定义创建): 1. 创建工作空间:进入工作空间,点击自定义创建,按照以下内容配置,点击立即创建。镜像选择 lanruicomfyui 镜像;网盘默认挂载;数据集默认挂载 sdbase;启动方式默认选择手动启动。待实例状态由启动中变为运行中后,稍等一会,点击进入 JupyterLab,选择 terminal 终端。 2. 启动 ComfyUI:进入终端后,先参考配置学术加速。运行如下启动命令后按回车键,等待 1 分钟左右。(每次启动都需要输入启动命令)如果想要长时间持续运行任务,请用 nonhup 启动:启动命令“nohup bash /home/user/start.sh > comfy.log 2>&1 &”;查看启动/出图进度命令“tail fn 500 comfy.log”;停止命令“pkill 9 f '27777'”。当页面显示“To see the GUI go to:http://0.0.0.0:27777”,说明已启动成功。 3. 访问 ComfyUI 界面:返回工作空间,点击实例右侧的「打开调试地址」到浏览器,就可以使用 ComfyUI 啦。 需要注意的是,在 Mac 上使用 ComfyUI 存在一些难点: 1. 生图慢,因为 Mac M 只有 CPU,没有 GPU。 2. 生图的大模型在 CPU 环境中不一定适配、好用。 3. 用 Mac 生图的人少,能一起讨论的人也少,解决方案也少,需要自己摸索。 4. 大神们在 Windows 系统里做的一键包,在 Mac 中不能用。 5. 大神们的工作流也要做适配 Mac 的修改,需要一点点代码阅读和修改的能力。
2024-11-15
Mac部署stable diffusion
在 Mac 上部署 Stable Diffusion 存在一定限制,功能可能不全且出错率偏高,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。 如果您仍想在 Mac 上部署,可以参考以下步骤: 1. 电脑硬件要求: 系统:无明确针对 Mac 的特定系统要求。 显卡:未明确针对 Mac 的显卡要求。 硬盘:留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 2. 环境安装: 未提供 Mac 系统下的具体环境安装步骤。 由于 Mac 系统的特殊性,更推荐您采用云端部署的方式,相关教程可参考:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd
2024-11-06
Mac有Chat GPT客户端吗
Mac 有 Chat GPT 客户端,以下是相关信息: 下载地址: persistent.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 或者:https://waytoagi.feishu.cn/file/I58PbrukKoXYdVxEF0EcY9SXnBf 下载不了可以用百度云链接:https://pan.baidu.com/s/1jFZ5uBClqP0T1IOKQLW5HQ?pwd=hmbe 提取码:hmbe 或者:https://persistenNt.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 使用条件: 需要苹果芯片的 mac。 内测用户(非内测用户使用指南: )。 macOS 12.6.8 M1 芯片不兼容,系统版本 MacOS 14 及以上。 提前下载使用 ChatGPT Mac 桌面客户端的办法(需要有 ChatGPT 付费账号,以及网络技术基础): 以 ProxyMan 为例: 登录一次以触发 API 调用。 对 ChatGPT 的 App 启用 SSL 代理(需要配置好 ProxyMan 证书)。 再登录一次以触发 API 调用。 然后右键点击 ab.chatgpt.com/v1/initialize 选择本地映射,并将所有的 false 替换为 true。 再尝试一次,你就应该能顺利登录了。 详细版图文教程:
2024-11-01
deepseek 部署文档
以下是关于 DeepSeek 部署的相关内容: 《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RKK5wNbeHifSAXkAR5hcGYQmn5f?renamingWikiNode=false):来自社区伙伴 Hua 的投稿,手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1(671B)模型的完整部署流程,包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RZE9wP94tiEO6bkU5cTcyecHnnb) 《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HzHSwEwtCiBmWrkRm6fc0J0Qneh):所有用户享 50 万免费 Tokens+API 半价优惠!火山引擎上线了 DeepSeek 系列模型!咱们社区小伙伴做了零基础部署教程,5 分钟打造专属满血版 AI 助手,速度飞快!使用方法中附上了飞书多维表格的接入方法、Coze 的接入使用方法、网页插件的使用方法。 《刚刚,DeepSeek 官方发布 R1 模型推荐设置,这才是正确用法》(https://mp.weixin.qq.com/s/RA1mhAyQOoXD5XOULAGgbQ):DeepSeek 官方下场推荐了部署 DeepSeekR1 的设置。DeepSeek 强调官方部署的版本跟开源版本模型完全一致。
2025-02-18
为什么要本地部署
以下是关于本地部署的一些原因: 对于只有特定设备(如只有一台 Mac 设备),且想灵活学习 AI 生图的情况,本地部署是最方便的。 如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑(Intel 芯片出图速度慢不建议)或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑,可以选择本地部署,强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 本地部署测试方便,还可以尝试让其控制家里的智能家居。
2025-02-17
Deepseek老是“服务器繁忙,请稍后再试”,没有办法提升,比如说把模型部署到本地等等
如果您遇到 DeepSeek 老是显示“服务器繁忙,请稍后再试”且无法提升的情况,可以尝试以下方法: 1. 使用网页聊天: 安装插件:使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接安装浏览器插件并添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 打开聊天页面:点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key:基础 URL 为 https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3,填好之后点击保存,关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 2. 完成上述操作后,您就可以愉快玩耍,无需担心“服务器繁忙”了,打开联网功能,还可以支持联网搜索使用 R1。
2025-02-15
comfyui的本地部署安装,GPU:RX6600 8G,CPU:R5 5600,内存:DDR4 8G*2
以下是关于 ComfyUI 本地部署安装的相关信息: ComfyUI 相比 WebUI,配置更低,系统资源占用更少,出图速度更快,最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB,越高越好,最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡(N 卡),内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度,最好把软件和模型部署在 SSD 上。如果电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那玩 webui 和 ComfyUI 也没问题。配置上不封顶,根据自己的需求和预算来即可。 安装地址: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 file:ComfyUI.zip ,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。 节点存放目录:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 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 。 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。找到已安装好的 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。 您的电脑配置为 GPU:RX6600 8G,CPU:R5 5600,内存:DDR4 8G2,可能需要注意内存方面可能不太满足推荐配置,可能会影响运行效果。
2025-02-13
deepseek怎么在电脑本地部署使用
以下是在电脑本地部署 DeepSeek 的步骤: 1. 拥有扣子专业版账号:如果您还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。开通成功的样子如相关说明。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型:访问地址:https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 。打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务。添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用,具体添加过程包括添加模型和完成接入。 3. 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。 此外,您还可以参考以下文章获取更详细的教程:《张梦飞:15 分钟零基础个人电脑部署 DeepSeekR1(无限制版)智能助手保姆级教程!》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NjKBw4n8HikDZBkeyB4cDQVynKh?useEs6=0 ),该教程适用于完全没有 AI 部署经验的小白,详细介绍了如何在个人电脑上快速搭建 DeepSeekR1 本地 AI 助手,包括 Ollama 安装、DeepSeekR1 模型下载与运行、显存检查、终端指令操作、网页插件使用等环节,并提供了清晰的步骤图,确保 15 分钟内完成部署。
2025-02-12
coze 能调用用户自己部署的大模型吗
Coze 可以调用用户自己部署的大模型。例如: 在 Coze 上搭建工作流框架时,可通过“个人空间工作流创建工作流”进行操作,在编辑面板中拖入对应的大模型节点来实现各项文本内容的生成。 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时,需要更改 key 和 model 等配置。获取 key 可参考相关的视频和图文教程,同时需要完成实名认证,否则可能出现报错。 在使用 Coze 做智能报表助手的过程中,也涉及到对大模型的运用,如将用户问题转换为 SQL 等。
2025-02-12