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

在 Macbook 中配置“DeepSeekR1”模型的 API key 及添加模型的操作步骤如下： 1. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥： 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。若提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通（免费）。 确认无误后，点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面，复制多出的接入点名称“DeepSeekR1”。 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】，若没有则点击【创建 API key】，复制并保存。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key： 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，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 API key：基础 URL：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。 3. 环境配置指南： 首先到 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。若没有赠送余额，可选择充值，支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式，并创建一个 API key（注意及时保存，只会出现一次）。 以 cursor 作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline 。安装完后，打开三角箭头，选中 RooCline 并点击齿轮，进入设置，依次设置： API Provider：选择 DeepSeek 。 API Key：填入已创建的 key 。 模型：选择 DeepSeekreasoner 。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开，最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击星星优化提示词，最终得到想要的结果。

如果您在使用 DeepSeek 网页端时总是出现“服务器繁忙，请稍后再试”的提示（使用的是 Macbook），可以尝试以下方法： 1. 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，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 。然后打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：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。 3. 如果上述方法不行，还可以尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1

在 MacBook 上部署 AI 工具的方法如下： 方法一：接入微信 1. 打开菜单中的“终端”。 2. 按照以下步骤依次粘贴代码并回车： 第一步：cd/root||exit 1 第二步：粘贴下方两行代码，等待下载完成。若有卡点，可能是服务器网络问题，可手动下载文件并上传至 root 文件夹。 第三步：rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 第四步：/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 第五步：依次粘贴并回车：echo'source /root/anaconda/bin/activate AI'>>~/.bashrc 3. 执行完成后，刷新重新进入终端，若最左侧出现“（AI）”字符，则部署成功。 方法二：安装 Trae 1. 科学上网，因为 Trae AI 官网部署在海外，且需要使用海外的大模型。 2. 在官网直接点击下载，Trae 会自动识别电脑芯片。 3. 对于 Mac，将下载完后的左侧 Trae 应用拖动到右侧文件夹内；对于 Windows，双击 Trae 图标完成安装。 4. 安装完成后，点击图标启动，进行简单设置，如选择主题背景和默认语言为中文，根据情况选择“Skip”选项等。 5. 选择合适的登录方式，如 Google 账号或 Github 账号（推荐注册 Github 账号：https://github.com/ ）。 方法三：选择合适的平台 目前市面上有线上和线下本地部署的两种 AI： 线上的优势为出图速度快，不吃本地显卡配置，无需下载大模型，能看其他创作者的作品，但出图分辨率有限。 线下部署的优势为可添加插件，不卡算力，出图质量高，但使用时电脑基本宕机，配置不高可能出问题。 可充分发挥线上和线下平台的优势，线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。例如，在线上绘图网站的绘图广场上发现想要的画风，点击创作获取模型和标签，截取游戏人物底图，多次尝试不同画风得出合适的模型和组合，最后在 C 站（https://civitai.com/ ）下载对应模型到本地加载部署后开始生图。

以下是在 MacBook 上搭建机器人进行日常事务操作的详细步骤： 搭建前准备： 硬件准备： MacBook（需能科学上网） 一部 iPhone 手机 主板 Arduino UNO R4 Wifi（200RMB） 舵机 9g（32RMB） 杜邦线，公对公 7 条（手残党可多备） （可选）八爪鱼支架（10RMB） （二选一）usbtypeC 转接头，或一根两头 typeC 的线 Arduino UNO R4 WIFI 开发板 MG90s/SG90 舵机 9g 云台支架 可选八爪鱼手机支架 杜邦线公对公 搭建步骤： 完成代码： 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件： 【必改】在 head.py 中找到填写主板串口的地方，改成串口地址（可通过主板写入的第 3 步里的小字或 Tools>Get Board Info 重新查询，复制 sn 号替换 usbmodem 后面的编码）。 【必改】查询 iPhone 的 ip 地址，填到 talk.py 里（iPhone 设置>无线局域网>点击当前 wifi 旁的感叹号>找到 ipv4 地址里写的 ip 地址）。 【必改】把 open ai key 填到 talk.py 里。 【可选】在 talk.py 里，可以修改： Openai 调用的 model。 system prompt（机器人的人设）。 机器人的音色。 录音的设置。 【可选】在 head.py 里，可以修改不对话后，等待多久恢复人脸追踪。 运行程序： 1. 在 MacBook 上按下 command+space（空格）打开一个新的终端，依次输入如下代码（每一次代码运行完以后再输入下一个），全部完成后，关闭端口。 2. 将 iPhone 的屏幕关闭时间设置为 5 分钟或永不。 3. 打开 iPhone 的 pythonista 并复制 face.py 的代码进去，运行。注意：每一次如果需要重新运行 pythonista，请先杀后台再运行，否则会因为端口已经被占用而无法播放声音。 4. 找到下载下来的 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”。 5. 将 arduino R4 与 MacBook 相连，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次摄像头权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。这个程序一旦运行，无法自然退出，建议直接拔掉 R4 的线或者终端输入 control+c 或者直接关闭终端，但多强制退出几次以后运行就会卡住需要重启或清进程。 6. 再次在 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次录音权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。如果运行中出现任何报错，将本文档，代码，报错信息给到 GPT4，让他帮助你就好~可能是有一些库没有预装。 7. 把 talk.py 的终端放在最前面你能看到，出现 recording...的时候就可以说话了。 8. 三个程序同时运行、iPhone 和 MacBook 在同一 wifi，iPhone 没有调静音的情况下，就可以正常对话啦。

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。

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。

如果不是英伟达显卡，一般不建议本地部署 SD。 SD 的安装要求如下： 1. 系统需为 Win10 或 Win11。 2. 查看电脑配置： 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（Stable Diffusion），需要满足 3 个要求（推荐）：电脑运行内存 8GB 以上，是英伟达（NVIDA）的显卡，显卡内存 4GB 以上。 查看电脑运行内存：打开任务管理器（同时按下 ctrl+shift+esc），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. 配置达标可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： 。 另外，Fooocus 是 SD 的相关产品，其使用的是最新推出的 SDXL 1.0 模型，对 stable diffusion 和 Midjourney 做了结合升级。Fooocus 本地部署的配置要求为：需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。Fooocus 介绍/安装包下载：https://github.com/lllyasviel/Fooocus（文末领取软件+模型整合包：16G） ，使用指南：https://github.com/lllyasviel/Fooocus/discussions/117 ，大模型（base 和 Refiner）默认放在这里：\\Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\checkpoints 。 SD 云端部署的流程如下： 1. 安装和配置基础环境：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、配置环境变量即可。 2. 安装显卡驱动：用内置的 IE（也可下载 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，然后安装上。 3. 配置环境变量：驱动安装完成后，开始配置环境变量。首先找到驱动安装所在的目录，如果没有特殊设定，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」，将刚才复制的 nvidia 驱动安装地址粘贴进去，保存即可。

以下是关于 SD（Stable Diffusion）的相关信息： AIGC 中的 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，于 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，主要用于根据文本描述产生详细图像，是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。其代码模型权重已公开发布，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion。 在使用 SD 进行图片生成时，如制作专属 AI 二维码，需要下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。二维码做好后进入 SD 版块，相关文件需放置在特定路径下。例如，在【QR ControlNET】的文件夹中，后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”这个路径下，后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”这个路径下。同时，在生成过程中，关键词非常重要，还需设置迭代步数、采样和图像大小等参数。 对于不熟悉 SD 的小伙伴，可以查看入门教程：。在 SD 绘画学社中，无论绘画新手还是资深画匠，都能一同探索 SD 绘画的无限可能。

以下是关于 SD（Stable Diffusion）的相关信息： AIGC 中的 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，于 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，主要用于根据文本描述产生详细图像，是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。其代码模型权重已公开发布，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion。 在使用 SD 进行图片生成时，如制作专属 AI 二维码，需要下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。二维码做好后进入 SD 版块，相关文件需放置在特定路径下。例如，在【QR ControlNET】的文件夹中，后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”这个路径下，后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”这个路径下。同时，在生成过程中，关键词非常重要，还需设置迭代步数、采样和图像大小等参数。 对于不熟悉 SD 的小伙伴，可以查看入门教程：。在 SD 绘画学社中，无论绘画新手还是资深画匠，都能一同探索 SD 绘画的无限可能。

目前开源模型的 MIT 模式、Apache、GPL、BSD 模式的具体案例众多且不断更新。MIT 模式的开源模型如 TensorFlow Lite；Apache 模式的有 MXNet；GPL 模式的像 Gnuplot；BSD 模式的例如 OpenCV 等。但请注意，这只是其中的一部分，实际情况可能会有所变化。

MIT 模式：这是一种相对宽松的开源许可模式。允许使用者对软件进行修改、再发布，并且几乎没有限制，只要求在再发布时保留原版权声明和许可声明。 Apache 模式：提供了较为宽松的使用条件，允许修改和再发布代码，但要求在修改后的文件中明确注明修改信息。同时，还包含一些专利相关的条款。 GPL 模式：具有较强的传染性和约束性。如果基于 GPL 许可的代码进行修改和再发布，修改后的代码也必须以 GPL 许可发布，以保证代码的开源性和可共享性。 BSD 模式：也是一种较为宽松的许可模式，允许使用者自由地修改和再发布代码，通常只要求保留原版权声明。 总的来说，这些开源许可模式在对使用者的限制和要求上有所不同，您在选择使用开源模型时，需要根据具体需求和项目情况来确定适合的许可模式。

学习 ComfyUI 而不先学习 SD 是可行的。ComfyUI 具有一些独特的优势，例如更接近 SD 的底层工作原理，能够实现自动化工作流以消灭重复性工作，作为强大的可视化后端工具还能实现 SD 之外的功能，如调用 API 等，并且可根据定制需求开发节点或模块。 比如，有人基于 ComfyUI 中的创建了工作流，不仅能用于绿幕素材的抠图，还能自动生成定制需求的抠图素材，全程只需几秒。 在电脑硬件方面，使用 ComfyUI 时，系统要求 Windows7 以上，显卡要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步，硬盘需留有至少 100G 空间（包括模型）。但 mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也能安装使用，只是功能不全、出错率偏高，严重影响使用体验，建议升级设备或采用云服务器。

以下是关于 AnythingLLM 安装包的相关信息： 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。配置流程包括： 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式和 Query 模式。Chat 模式大模型会根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案，Query 模式大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中， 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT，能将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，在对话中引用其中内容。

以下是关于 COMFYui 安装包的相关信息： 1. 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。 安装包文件：ComfyUI.zip 、 2. 安装步骤： 下载安装包并解压至本地除 C 盘外的任意盘。 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。 3. 相关环境安装（安装过 WebUI 的同学请忽略）： 依次下载并安装 python（版本 3.10 以上）、VSCode、Git，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python： 安装 VSCode： 安装 Git： 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。 目前安装 ComfyUI 的方法有在本地安装和在云端安装两种，本部分主要介绍本地安装方法，包括命令行安装和安装包安装。命令行安装普适性最强但有一定门槛，ComfyUI 的源码地址在 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。安装包安装比较简单，下载就能用。ComfyUI 的官方安装包下载地址是 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。

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。

以下是在安卓系统上安装 ChatGPT 的方法： 1. 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，注意别下错了。 2. 此步骤可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。经过测试，可按以下路径解决：在 google play 点按右上角的个人资料图标，依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。如果账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡就行，填写信息时地区记得选美，最后的结果可参考相关红款标识信息。 3. 如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt，可以卸载重装 google play，操作过程保持梯子的 IP 一直是美，多试几次即可。 4. 建议把谷歌邮箱也安装上，平时接收验证码比较方便。如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，可跳转到第 4 步第 6 小步进行登录使用，如果想直接订阅 GPT4 Plus 版本，请接着往下看。

以下是关于使用开源大模型本地化部署所需电脑配置及笔记本电脑推荐的相关信息： 运行大模型需要较高的机器配置，个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求： 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 对于本地化部署，不建议使用最低配置，因为速度会非常慢。例如，用 8G 的 Mac 电脑尝试过，效果不佳。 由于本地化部署对电脑配置要求较高，不太推荐本地化安装实现。如果想使用开源大模型，可选择利用云厂商已提供好的大模型运行环境和计算能力，比如阿里云的 PAI 和 AutoDL。 在笔记本电脑选择方面，建议选择具备以下配置的机型： 1. 内存：16GB 及以上的 RAM。 2. 显卡：具有 8GB 及以上 VRAM 的独立显卡。 但具体的笔记本电脑型号还需根据您的预算和其他需求来确定。

以下是为您生成的插画提示词：一位刚结束高考、神情专注的大学生，坐在电脑桌前，面前的屏幕上显示着各种笔记本电脑的信息，他眉头微皱，手中拿着笔在本子上记录着，身旁放着几本电脑杂志。A college student who has just finished the college entrance examination, with a focused expression, is sitting at a computer desk. The screen in front of him shows information about various laptops. He frowns slightly and holds a pen in his hand, recording in a notebook. There are several computer magazines beside him.

目前，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。这类笔记本通常配备了强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存和高速固态硬盘，以满足 AI 模型训练和推理的计算需求。一些知名品牌的 AI 笔记本包括： 1. 微软（Microsoft）第11代 Surface Pro 2. 微星（MSI） Creator/Workstation 系列 3. 技嘉（GIGABYTE） Aero/Aorus 系列 4. 戴尔（Dell） Precision 移动工作站 5. 惠普（HP） ZBook 移动工作站 6. 联想（Lenovo） ThinkPad P 系列 这些笔记本一般采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU，配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。同时也提供了大容量内存（32GB 以上）和高速 NVMe SSD 存储选配。除了硬件配置，这些 AI 笔记本还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具，为用户提供了开箱即用的 AI 开发环境。 当然，这类高端 AI 笔记本价格也相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可以根据自身的 AI 应用需求和预算情况，选择合适的型号。同时也要关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。