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如何在Mac上部署AI

回答

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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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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小白该从哪里开始学习AI
对于小白学习 AI,建议如下: 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的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、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,了解它们的工作原理和交互方式。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-03
搭建一个数据解读的ai工具,文字描述要有逻辑性,符合金字塔原则
很抱歉,目前知识库中没有关于搭建一个数据解读的 AI 工具且文字描述要符合金字塔原则的相关内容。但一般来说,搭建这样一个工具需要以下几个关键步骤: 1. 明确数据来源和类型:确定您要处理的数据是来自数据库、文件、网络等,以及数据的格式和特点,例如结构化数据、非结构化数据等。 2. 选择合适的技术框架:根据需求和技术能力,选择适合的 AI 框架和工具,如 TensorFlow、PyTorch 等。 3. 数据预处理:对原始数据进行清洗、转换、归一化等操作,以提高数据质量和模型的训练效果。 4. 特征工程:提取有意义的特征,以便模型能够更好地理解和处理数据。 5. 选择模型:根据数据特点和任务需求,选择合适的 AI 模型,如决策树、神经网络等。 6. 训练模型:使用预处理后的数据对模型进行训练,并不断调整参数以优化性能。 7. 评估模型:使用合适的指标对训练好的模型进行评估,如准确率、召回率等。 8. 优化和改进:根据评估结果对模型进行优化和改进。 9. 设计文字描述逻辑:按照金字塔原则,先给出结论或主要观点,然后逐步展开支持性的细节和论据。 需要注意的是,这只是一个大致的框架,实际搭建过程中可能会遇到各种技术和业务上的挑战,需要不断探索和优化。
2024-11-03
如何用ai工具构建某一课程的知识图谱
以下是用 AI 工具构建某一课程知识图谱的方法: 一键知识图谱方法: 用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 Markdown 产出内容: Prompt:帮我拆解《爱的五种语言》,生成全书内容的思维导图,要求每个章节后面有三级展开,下一级是主要知识点,下下一级是知识点的论述。先输出对应的 Markdown。 访问地址: 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中,一键生成思维导图,还可以自定义微调内容,并免费导出图片: 访问地址: 推导知识图谱方法(可以参考下面 prompt 自己构建): 问题生成:使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题。 探索性学习:将每个问题作为一个学习起点,利用 AI 搜索引擎和大模型进行深入探索。 知识图谱构建:随着学习的深入,使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。 创造性应用:基于新获得的知识,尝试解决原问题或创造新的作品。 反思与迭代:定期反思学习过程,调整方向,并生成新的问题,形成持续学习和创作的循环。 此外,利用 AI 写课题的步骤和建议如下: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成课题大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-11-03
AI的英文是
AI 的英文是 Artificial Intelligence 。人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学,例如做一些人类所擅长的事情。最初由查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按照明确程序运算,现代计算机仍遵循相同受控计算理念,但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这类任务正是人工智能感兴趣的。在健身领域,有 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等利用 AI 技术的产品。此外,2023 年 10 月 30 日,拜登签署了关于 AI 的行政命令,旨在确保美国在引领利用 AI 机遇和管理风险方面发挥主导作用,并建立了新的 AI 安全和保障标准等。
2024-11-03
怎么打造属于自己的AI
以下是打造属于自己的 AI 的方法: 对于新手,可通过 Coze 快速创建 AI Bot: 1. 访问官网首页 https://www.coze.cn/home 。 2. 在中间的对话框里直接和“Coze 扣子 AI”对话,按照提示操作。 3. 发出需求后,扣子 AI 会根据需求创建新的 AI Bot,创建成功后点击回答的链接进入配置页面。 4. 一个最简单的 AI Bot 就创建好了,可以在页面上进行对话测试,也能分享到微信、飞书等平台。 此外,还有更深入的设计步骤: 1. 确定功能范围,编写 prompt 提示词设定 Bot 的身份和目标。 2. 创建知识库,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系。创建路径为:个人空间 知识库 创建知识库。支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等类型,本次使用本地文档。上传文档时注意内容切分粒度,可添加特殊分割符如“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。 3. 创建工作流,告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建路径为:个人空间 工作流 创建工作流。工作流设计好后先试运行,无误后发布。如果任务和逻辑复杂,可结合左边“节点”工具,如调用大模型、数据库、代码等。在设计 Bot 前确定目的和功能范围很重要。
2024-11-03
ai真的有那么厉害吗
AI 的能力具有两面性。一方面,2023 年大众对 AI 的看法经历了从好奇到认为没那么厉害再到觉得与自身关系不大的过程,但目前尚未发现阻止 AGI 出现的硬性限制,且距离 AGI 可能仅有几年之遥。大模型的“想象力”和“取悦能力”比“逻辑能力”更早成熟,多模态大爆发也证明了 AGI 相对“窄 AI”的代际优越性,深度压缩是大模型的核心能力,端上智能越来越近,中美 AI 生态各自发展,2023 年技术差距未缩小。 在应用方面,AI 可以用于写东西,如草拟初稿,包括博客文章、论文等,还能改进写作内容、提供不同风格的草稿、帮助完成任务等。例如,像实习生一样写邮件、创建销售模板等。 然而,尽管 GPT4 能在美国医学执照考试中超过及格分数 20 分,但 AI 仍存在不足,如在各方面表现优秀但未在特定方面极其出色。
2024-11-03
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
MacBook如何做一些AIGC软件布置
很抱歉,目前知识库中没有关于“MacBook 如何做一些 AIGC 软件布置”的相关内容。但一般来说,您可以通过以下步骤尝试在 MacBook 上进行 AIGC 软件的布置: 1. 确定您想要安装的 AIGC 软件,并在其官方网站上查找适用于 macOS 系统的版本。 2. 检查您的 MacBook 系统版本是否满足软件的要求,如果不满足,可能需要进行系统更新。 3. 下载软件安装包,通常可以在官方网站上找到下载链接。 4. 打开下载的安装包,按照安装向导的指示进行操作,可能需要您同意许可协议、选择安装位置等。 5. 安装完成后,在应用程序文件夹中找到并打开该软件,进行必要的设置和配置。 请注意,不同的 AIGC 软件可能会有略微不同的安装和配置步骤,具体还需根据您选择的软件来操作。
2024-09-25
stable diffusion可以用macbook 13来运行吗?配置够吗
Stable Diffusion(简称“SD”)的运行对电脑配置有一定要求。对于 Windows 系统: 显卡:必须是 NVIDIA(俗称 N 卡)。 专用 GPU 内存:4GB 勉强可以跑动 SD,出图时间较长;6GB 出一张图时间为 20 50 秒,大部分功能可用;8GB 5 20 秒出一张图,所有功能基本开放。 电脑运行内存:8GB 以上。 电脑系统:Win10 或者 Win11。 对于 Mac 系统,可以查看以下视频进行一键安装:https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761 但具体 MacBook 13 是否能运行及配置是否足够,还需根据上述标准进行对照检查。
2024-09-16
mac怎么使用Chat GPT
以下是在 Mac 上使用 Chat GPT 的方法: 1. 下载地址: persistent.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 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 2. 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 3. 操作步骤(需要有 ChatGPT 付费账号,以及网络技术基础): 使用 Proxyman、Charles 或您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,您就应该能顺利登录了 详细版图文教程: 官方介绍:https://openai.com/index/hellogpt4o/ 如何访问 GPT4、GPT4 Turbo 和 GPT4o?https://help.openai.com/en/articles/7102672howcaniaccessgpt4gpt4turboandgpt4o Sam 的博文:https://blog.samaltman.com/gpt4o 音频主管 Alexis Conneau:https://twitter.com/alex_conneau
2024-09-04
MAC笔记本电脑,有哪个网址可以下载SD的安装包?或者说MAC电脑可以使用SD吗
对于 MAC 电脑安装 Stable Diffusion(SD),推荐云端部署,相关链接为:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd 。 如果您选择本地部署,以下是一些相关步骤供您参考: 1. 进入安装页面,等待安装好。 2. 勾选如下项目,要确保包含 Python 和 C++包。 3. 更改到您想要安装的位置,然后点击右下角的安装就行。 4. 安装时间比较长,要耐心等待。 5. 安装好之后,打开 SD 文件目录下的这个文件夹。 6. 在地址栏输入“cmd”,然后回车。 7. 在打开的 dos 界面里面,将这行代码“python m pip install insightface==0.7.3 user”粘贴进来,就会自动开始安装 insightface。 8. 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),下载包已更新到云盘里,后台回复【SD】就可以下载。 9. 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。 另外,对于电脑配置能支持 SD 运行的朋友,也可以使用 B 站秋叶分享的整合包进行本地部署,具体步骤如下: 1. 打开链接 https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru 下载《1.整合包安装》,存放到电脑本地。 2. 打开保存到电脑里的文件夹。 3. 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》——鼠标右击文件——点击“解压文件”。 4. 选择解压到 D 盘或者 E 盘,小心 C 盘被占满!点击确定。 5. 解压完成后,来到第二个文件夹,双击里面的文件点击安装。 6. 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录,找到启动器,鼠标右击启动器——点击“发送到”——桌面快捷方式。这样下次进入就可以直接在桌面双击进入,不用每次都到文件夹里面找啦! 7. 双击启动器,等待更新,接着点击左边第二个“高级选项”。 8. 在显存优化里,根据自己电脑的显存选择(就是上面查看的专用 GPU 内存),自己电脑是多少就选多少。 9. 回到第一个一键启动,点击右下角的一键启动。
2024-08-29
apple Mac 有360AI 浏览器的下载吗?
360AI 浏览器功能强大,安全高效且好看好用。它不只是搜索,而是对标 Arc 的 AI 原生浏览器。您可以在官网 ai.se.360.cn 进行下载。我们可以让 360AI 搜索来总结其功能,搜索“360AI 浏览器的功能拆解”,能看到 AI 通过搜索多篇资讯给出详细回答,包含追问、相关内容、延伸阅读、参考资料等部分,右侧还有相关图片和视频资料,下方还有思维导图。希望 360 的 AI 越来越强,国产 AI 越来越繁荣。所以,抛弃成见,尝试下载一个 360AI 浏览器吧。 需要注意的是,目前不太清楚 360AI 浏览器是否有适用于苹果 Mac 系统的版本,您可以前往官网查看确认。
2024-08-25
如何做大模型的云端部署与微调
做大模型的云端部署与微调,主要包括以下步骤: 1. 选择合适的部署方式: 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源: 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。 准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础: 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练: 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型: 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护: 大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 例如,对于 SDXL 的大模型,本地部署时要注意模型分为 base+refiner 以及配套的 VAE 模型,需将其放入对应文件夹,并在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。而对于 Llama3 的部署和微调,实操分两部分,包括本地部署并通过 webdemo 对话,以及使用特定数据集进行微调,具体流程为购买服务器、安装代码环境、下载通用模型和数据集、挑选微调框架、编写微调程序和验证结果。 总的来说,部署和微调大模型需要综合考虑多方面因素,根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2024-10-26
docker部署qwen
以下是关于 Docker 部署相关问题的综合回答: 容器编排模板: 容器编排模板是一种配置文件,用于在 Docker 中部署和管理多个容器,可一键部署复杂环境,无需手动配置细节,如配置 COW 组件与微信和极简未来平台交互。 使用 Docker 部署 COW 组件的原因: Docker 提供隔离运行环境,确保应用在任何环境稳定运行,简化安装和配置过程,保证环境一致,便于管理和维护。 配置多个前缀触发机器人回复的原因: 配置如“bot”、“@bot”等多个前缀,能确保机器人只在特定情况回复,避免群聊或私聊中频繁干扰,提高响应准确性和用户体验。 扫码登录失败的解决办法: 1. 重启 Docker 容器:在宝塔面板中找到对应容器,点击“重启”。 2. 检查网络连接:确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 3. 重新扫描二维码:等待容器重启后,重新扫描日志中生成的二维码。 费用相关: 使用 AI 微信聊天机器人的费用实际上不高,极简未来平台按使用量收费,对一般用户费用相对低廉,充值少量费用通常可用很长时间,且平台提供每天签到免费领积分福利,进一步降低使用成本。使用极简未来平台创建 AI 机器人的具体费用未明确给出。
2024-10-20
我想在云服务器部署使用 dify 和 comfyui ,云服务器机器配置需要什么要求呢
在云服务器部署使用 Diffy 和 ComfyUI ,云服务器机器配置要求如下: 1. 系统:Windows 7 以上。 2. 显卡要求:NVIDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。但 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。 3. 硬盘:留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。硬盘会影响加载模型的速度,最好把软件和模型部署在 SSD(固态硬盘)上。 4. 内存:最低 32GB,越高越好,最低配会经常爆显存。 需要注意的是,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。如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那玩 WebUI 和 ComfyUI 通常也没问题。配置上不封顶,根据自己的需求和预算来选择即可。
2024-10-19
如何在个人电脑中部署本地RAG
在个人电脑中部署本地 RAG 可以按照以下步骤进行: 1. 加载所需的库和模块: 确保 ollama 服务已开启并下载好模型,ollama 用于在 python 程序中跑大模型。 feedparse 用于解析 RSS 订阅源。 2. 从订阅源获取内容: 函数用于从指定的 RSS 订阅 url 提取内容,如需接收多个 url 可稍作改动。 通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,如标题、发布日期和链接。最终,这些文档被合并成一个列表并返回,用于进一步的数据处理或信息提取任务。 3. 为文档内容生成向量: 使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型后放置在指定路径,如 /path/to/bgem3,通过函数利用 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 创建 Python 虚拟环境: 创建 python 虚拟环境,并安装相关库,版本如下: ollama:0.1.8 langchain:0.1.14 faisscpu:1.8.0(有 gpu 则安装 gpu 版本) gradio:4.25.0 feedparser:6.0.11 sentencetransformers:2.6.1 lxml:5.2.1 5. 导入依赖库。 6. 基于用户的问题,从向量数据库中检索相关段落,并根据设定的阈值进行过滤,最后让模型参考上下文信息回答用户的问题,从而实现 RAG。 7. 创建网页 UI:通过 gradio 创建网页 UI,并进行评测。 8. 问答测试:对于同样的问题和上下文,基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。 总结: 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人,同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性,可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题,但并不意味着可以消除。
2024-10-13
dify的部署和ollama联动
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。
2024-10-08
如在腾讯云上部署ollama
以下是在腾讯云上部署 Ollama 的详细步骤: 一、下载并安装 Ollama 1. 根据您的电脑系统,点击进入 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 2. 下载完成后,双击打开,点击“Install”。 3. 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/ 二、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) 1. 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。 2. 复制以下命令行,粘贴进入,点击回车。 3. 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) 4. 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。 三、下载 Open WebUI 1. 回到桌面,再打开一个新的终端窗口(可以放心多个窗口,不会互相影响)。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。 2. 将以下命令输入,等待下载。 3. 出现相关图示,即是下载完成。 4. 点击或复制下方地址进入浏览器:http://localhost:3000/auth/ 5. 点击进行注册即可,注册输入昵称、邮箱、密码。注册完即可登录进入。 6. 登入后,看到如下页面,点击顶部的 Model,选择“llama3:8b”。 7. 完成。您已经拥有了一个属于自己的本地大语言模型。可以开始与他对话啦! 四、部署 Google Gemma 1. 首先进入 ollama.com,下载程序并安装(支持 windows,linux 和 macos)。 2. 查找 cmd 进入命令提示符,输入 ollama v 检查版本,安装完成后版本应该显示 0.1.26。 3. 输入 cls 清空屏幕,接下来直接输入 ollama run gemma 运行模型(默认是 2b),首次需要下载,需要等待一段时间,如果想用 7b,运行 ollama run gemma:7b 。 4. 完成以后就可以直接对话了,2 个模型都安装以后,可以重复上面的指令切换。
2024-09-27