在waytoagi买的算力包从哪里查看和使用？

waytoagi 的知识库问答是基于 RAG 机制实现的。具体步骤如下： 1. 创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，并通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容，然后陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时，添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说，RAG 机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息（检索），然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答（生成）。可以把它想象成这样一个场景：当问一个很复杂的问题时，RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息来给出详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确，因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息，这对于提升对话 AI 的理解力和回答质量非常有帮助。

WaytoAGI 网站是一个在 AI 领域为用户提供多种功能和服务的平台，具有以下特点： 1. 和 AI 知识库对话：用户可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，方便用户按需求找到适合的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联又各自独立，旨在成为用户学习 AI 路上的好助手。它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 此外，它还有以下相关信息： 社区小伙伴写的介绍： 公众号：通往 AGI 之路 内置知识库 AI 助手 ，以视频普及 AI 知识 ，及时传递 AI 消息 ，知识库精选内容同步

WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。其内容覆盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，包含赛事和活动促进大家动手实践，访问量超千万，展示了大家对 AI 的热情。 在这个知识库中，还有由其孵化的离谱村，这是一个千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣，参与者不分年龄层，都能通过 AI 工具创作作品。 此外，由于整个知识库内容庞大，新用户难以快速找到所需内容，传统搜索方式存在局限，所以需要采用更先进的 RAG 技术，并搭建问答机器人，在群中提供更便捷的信息检索方式。 如果您无法访问其内容，可能是网络问题、权限问题或其他技术故障，建议您检查网络连接，确认是否有相应的访问权限，或者稍后再试。

以下是使用 WaytoAGI 生成 PPT 的几种方法： 1. 文本转 PPT 方法： 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定。 得到转换后的 PPT 后可进行在线编辑。 2. Process ON 方法： 点击下载，选择导入格式为 PPT 文件。 选择模版，再点击下载。如果喜欢用 Process ON 但没有会员，可以在某宝买个一天会员。 3. 爱设计方法： 点击生成 PPT。 应用模版，等待生成。生成后，点击编辑。

以下是使用 AI 工具制作 PPT 的几种方法： 1. 先制定大纲，针对每个主题进行内容补充，例如简单介绍 Python 并限制好字数。内容完成后，使用 mindshow 工具将 markdown 内容转换成 PPT。在 https://www.mindshow.fun//login?inviteCode=6487516 注册账号登录，将内容复制到内容框后点击导入创建。 2. 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，即可得到转换后的 PPT，还可进行在线编辑。 3. 利用 WPS AI 优化 PPT 大纲，等待其生成 PPT。然后可以修改主题配色、字体，还能通过输入指令添加动画，最后修改事实性错误。

WaytoAGI 是一个 AI 开源社区。它于 2023 年 4 月 26 日诞生，在短短一年间，没有任何推广却靠着口口相传拥有了超千万的访问量和超过 70 万用户。它是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库，是很多 AI 爱好者知识的源头。其社群的口号是“让更多的人因 AI 而强大”，有很多学社和共学共建的活动。WaytoAGI 不仅是一个普通的技术社区，更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台，社区制作的优质作品多次登上央视首页，广受好评。打开“waytoagi.com”即可找到该社群，欢迎大家来玩。

H100 8 卡机算力相关信息如下： 在 GPT3（1750 亿参数）大模型基准测试中，GB200 的性能是 H100 的 7 倍，训练速度是 H100 的 4 倍。 今年英伟达总的 H100 出货量将有 15 万张，Meta 将会投入超过 90 亿美元向英伟达采购超过 34000 张 H100 显卡，到 24 年底 Meta 的 GPU 算力将达到 60 万个 H100。 与 H100 相比，对于大模型推理工作负载，GB200 超级芯片提供高达 30 倍的性能提升。一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型，此前传言称，GPT4 的参数规模达 1.8 万亿，相当于能训练近 15 个这样的模型。由 8 个系统组合在一起的就是 DGX GB200，总共有 288 个 Grace CPU、576 个 Blackwell GPU、240 TB 内存和 11.5 exaflop FP4 计算。

算力指的是计算能力（Computing Power）。可以简单粗暴地理解为 GPU 就是算力，电脑里的显卡就是 GPU，哪怕购买云服务，也是服务商买显卡“租”给用户用。一张显卡除了 GPU 外，还有一个重要参数是显存，显存用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据，如同计算机的内存一样，是存储要处理的图形信息的部件。 GPU 的诞生源自对 CPU 的减负，使显卡减少了对 CPU 的依赖，并进行部分原本 CPU 的工作，尤其是在 3D 图形处理时，GPU 所采用的核心技术有硬件 T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素 256 位渲染引擎等，而硬件 T&L 技术可以说是 GPU 的标志。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。 算力对于 AI 的价值更加直接，NVIDIA 的股价可能就是最直接的例子。算力的提升目前还在性能上（而不是硅片栅漏极间隔的物理尺寸上）继续延续着摩尔定律，但量子隧穿效应普朗克长度的理论限制是 AGI 也无法突破的，因此需要除了工艺尺寸缩小的其他方案。从分析上能看到的几条路可能会有： 1. 继续在硅基上发展：3D 堆叠形态等（需要更好散热）。 2. 材料创新：硅基掺杂、石墨烯片等。 3. 如果再跳脱一些到计算原理的层次，就是量子计算。量子计算目前距离商用可能比可控核聚变还更远，目前的应用方向主要还在量子加密传输上，在“计算”上需要突破的理论和技术都还有不少。 4. 除了计算速度之外，另一个阻碍算力进展的是传输速度：可以想见高速网络会进一步进化、片间链接、片上内存等技术都会有明显的进展。 5. 最后，是能耗和散热问题。这里的明珠是高温超导技术。去年已经有好几篇半造假的“高温超导突破”，今年加上了 AI 或许就会有真的突破。广义机器人也与算力相关。

以下是一些售卖 AGI 资源、算力、AI 产品的平台或网站： 在 WaytoAGI 图像工具中，您可以购买“AI 算力”点用于进行人工智能任务和应用，包括图像生成、编辑、下载以及参与社区等操作。 对于希望自行部署 AIGC 服务的用户，以下云服务平台可供选择： AWS（亚马逊云服务）：提供多种 AI 服务，如 SageMaker、Rekognition、Polly 等。资源丰富，灵活性强，但费用相对较高，适合需求复杂、要求高可用的企业用户。 Google Cloud Platform：推出 Vertex AI 和多款预训练模型供使用，支持多种编程语言和框架，具有领先的计算机视觉和语音识别能力。 Microsoft Azure：Azure 机器学习服务涵盖多种 AI 工作负载，与微软其他产品融合度高，提供硬件加速等优化方案。 Huawei Cloud：提供 ModelArts 等 AI 开发和推理平台，融合 Ascend AI 处理器实现硬件加速，针对本地化部署和行业应用进行了优化。 阿里云：提供 PAI 和机器学习平台等 AI 产品，支持主流深度学习框架部署，与阿里云其他产品生态集成度高。 部署 AIGC 服务通常需要大量算力和存储资源，利用云平台是便捷的选择。建议先评估实际业务场景和需求，再对比不同供应商的产品特性和价格，以选择最合适的部署方案。

算力租赁是一种将计算机硬件资源出租给他人使用的服务。在算力租赁中，出租方提供计算设备，如服务器、GPU 等，而承租方则可以在一定时间内使用这些设备进行计算任务。这种服务通常用于需要大量计算资源的场景，如科学计算、机器学习、深度学习等。 算力的字面意思就是计算能力，它是随着区块链、AI 等概念被反复提及的。在计算机中，GPU 是一种专门用于图像和图形相关运算的微处理器，而显存则是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据的部件。此外，CPU 作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。 总的来说，算力租赁是一种方便、高效的计算资源共享方式，可以帮助承租方节省成本，提高计算效率。

计算一个企业需要的推理算力是一个比较复杂的过程,需要考虑多个因素。以下是一些关键步骤: 1. 确定应用场景和需求 首先需要明确企业想要使用推理算力来解决哪些具体的应用场景和任务,比如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。不同场景对算力的需求是不同的。 2. 评估计算复杂度 对于每个应用场景,评估完成相关任务所需的计算复杂度,比如输入数据的规模、模型大小、推理需要的算力FLOPS等。这通常需要对任务进行分析和建模。 3. 确定响应时间需求 一些场景可能需要实时或近实时的响应,如自动驾驶,这对算力需求更高;而一些离线计算的场景对延迟要求不高。 4. 预估推理请求流量 根据企业的业务规模和并发用户数估算每秒/分钟需要处理的推理请求量,这直接影响所需的总算力规模。 5. 选择硬件平台和框架 不同硬件平台和深度学习框架在推理效率上有很大差异,如CPU、GPU、TPU、其他加速器等,需要评估它们的性能和成本。 6. 计算整体算力需求 结合以上因素,计算整个系统所需的总算力规模,有可能需要数百到数万个TFLOPS的推理算力。 7. 考虑冗余和弹性 为应对突发流量和硬件故障,还需要预留一定的冗余算力,保证系统的高可用性和弹性。 总的来说,准确评估企业推理算力需求是一个需要多方数据和深入分析的过程,通常需要AI系统架构师和算力规划专家的参与。随着业务发展,算力需求也需要持续评估和扩展。

由于篇幅限制，我无法直接给出一份 10000 字左右的报告，但我可以为你提供一个简要的大纲： 开源大模型的算力、存储要求和部署方案报告 一、引言 （一）背景介绍 （二）目的和意义 二、大模型的算力要求 （一）训练算力需求 1. 数据预处理 2. 模型训练 3. 超参数调整 （二）推理算力需求 1. 数据加载 2. 模型推理 3. 结果输出 三、大模型的存储要求 （一）训练数据存储 1. 数据集大小 2. 数据格式 3. 数据存储方式 （二）模型参数存储 1. 模型大小 2. 模型格式 3. 模型存储方式 （三）推理结果存储 1. 结果大小 2. 结果格式 3. 结果存储方式 四、大模型的部署方案 （一）云平台部署 1. 云计算服务提供商 2. 云计算资源配置 3. 云计算成本估算 （二）本地部署 1. 硬件设备需求 2. 软件环境配置 3. 网络连接要求 五、大模型的优化方案 （一）数据预处理优化 1. 数据清洗 2. 数据增强 3. 数据压缩 （二）模型架构优化 1. 模型压缩 2. 模型剪枝 3. 模型量化 （三）训练算法优化 1. 优化器选择 2. 学习率调整 3. 训练轮数控制 （四）推理加速优化 1. 硬件加速 2. 软件优化 3. 模型编译优化 六、结论与展望 （一）总结大模型的算力、存储要求和部署方案 （二）提出未来研究和发展方向的建议 请注意，以上只是一个简要的大纲，具体内容需要根据实际情况进行详细调研和分析。如果你需要更详细的报告，请提供更多相关信息，我将尽力为你提供帮助。

在 Coze 中查看插件的 API 可以按照以下步骤进行： 1. 点击个人空间，选择插件，然后点击创建插件。 2. 创建插件时，需要注意以下几点： 插件名称：使用中文，根据插件需求起名。 插件描述：向观众说明插件的用途和使用方法等。 插件工具创建方式： 云侧插件 基于已有服务创建：使用现成的 API 来创建插件，选择此方式后，会有一个必填项，即要填入所使用 API 的 URL。 云侧插件 在 Coze IDE 中创建：使用 Coze 的服务器写代码来直接搭建 API（支持 Python 和 Node.JS）。

目前没有直接查看自己是否处于网络信息茧房的明确方法。但您可以通过以下一些方式进行自我评估和反思： 1. 观察自己获取信息的渠道是否过于单一，是否总是倾向于从固定的几个来源获取信息。 2. 思考自己对不同观点和意见的接受程度，是否容易排斥与自己固有认知不符的信息。 3. 留意自己在讨论问题时，观点是否较为狭隘和局限，缺乏多元化的视角。 4. 检查自己的社交圈子，是否与具有相似观点和背景的人交流过多，而缺乏与不同类型人群的沟通。 需要注意的是，网络信息茧房是一个相对复杂的概念，自我评估可能存在一定的局限性。

以下为您提供两份快速入门 AI 的教程： 《写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI》 在深入学习 AI 时，许多朋友因需要编程而感到困难，且各类教程默认会打命令行，导致入门不易。此教程旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，在接下来的 20 分钟内，您将循序渐进地完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 《AI 线上绘画教程》 如果您在工作中需要大量图片，AI 生图是高效的解决办法。主流工具如 midjourney（MJ）付费成本高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低，但还有像这样的免费在线 SD 工具网站。此教程就是解决不会使用这些工具的问题，从开始探索到写完前两篇教程仅 10 天，说明入门不难。

AI 绘画的版权问题一直存在争议。在 Midjourney 流行后，用户无需自己搭模型就能获取大量 AI 生成的图像，但关于其是否道德或合法尚无定论。有观点认为 AI 只是从现有素材库中拼接和重塑内容，真正的创意来自原始艺术家；也有观点认为 AI 绘画需要创意，prompt 能体现这一点，因此在艺术社区和 AI 图片分享评论区常有相关争执。 目前旧的法律法规未覆盖 AI 相关场景，包括国内著作权内容也未对 AI 相关进行说明。在新的法律法规出台前，使用 AI 制作的图版权可能是公版，不能保证著作权。为确保版权，建议将机器生产的内容作为原始素材，在后期多下工夫突出“人类创作”部分。 AI 绘画在个体方面的应用包括成为自媒体博主、个体商户应用、实体印刷（如 T 恤、杯子实物等）、AI 摄影、设计接单、AI 定制萌娃头像、电商商品、自媒体素材、AI 服装预售、AI 视频接单、培训老师等。在公司方面，包括设计质量和效率提升、AI 绘画相关应用开发、CV 方面算法应用等。 在工作中出图方面，不同人员有不同的应用，如 harry 用于兴趣学习、自媒体素材、自定义节点开发；古戈尔用于视频、动画；二师兄用于图像流制作、装修工程和建筑工程等。

在 Coze 工作流中，开始节点的输入参数使用方式如下： 开始节点就像生产线的入口，负责定义启动工作流所需的输入参数，收集用户的输入。可以为每种输入取变量名并说明类型，以便后续分类识别与加工。 其中，{{BOT_USER_INPUT}}是默认变量，用于接收用户在外层 Bot 中的输入文本。在工作流模式下，通常应只保留 BOT_USER_INPUT 节点。 例如在记账案例中，开始节点定义一个{{prompt}}，把用户在 bot 输入的记账内容传入进来。在本案例中，不需要在开始节点配置额外变量，用户初始输入将通过{{BOT_USER_INPUT}}直接传入工作流启动后续环节。

以下是关于 Coze 的使用教程及相关信息： Coze 概述：字节的官方解释为，Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可在该平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单问答到处理复杂逻辑对话，并能将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上与用户互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（访问需要突破网络限制的工具） 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html 相关基础教程：

个人使用大模型保护隐私需要注意以下几点： 1. 隐私泄露类型： 记忆隐私泄露：自回归语言模型在训练中可能会记住一些数据，即使查询无恶意，模型也可能返回他人隐私信息。模型的记忆形式类似人类，减少模型见数据的次数可降低记忆能力。 系统隐私泄露：如“骗取 GPTs 的 System Prompt”。 上下文隐私泄露。 2. 应对措施： 针对记忆隐私泄露，可通过减少模型见数据的次数来缓解。 对于系统隐私泄露和上下文隐私泄露，目前尚未有明确的统一应对方法。 此外，部署和训练自己的大模型时也需注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，要重视安全性和合规性。部署和训练自己的大模型的主要步骤包括： 1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，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，并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，可使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可自行训练基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，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，并进行在线调试和性能优化。

在 ComfyUI 中使用 FLUX 大模型让多次生成的人物一致的方法如下： 控制人物在多场景、多个姿势下的一致性有很多方法，课程后期会介绍。 对于多张图输出的显示问题，一次产出多张图在预览窗口目前不能并排显示。 Lora 的刷新：将 Lora 丢到文件夹后，多点几次刷新即可，Web UI 中 Lora 库有刷新按钮。 另外，在 Midjourney 中，人物一致性已上线，其操作如下： DavidH 介绍：Hey @everyone @here we're testing a new "Character Reference" feature today This is similar to the "Style Reference" feature, except instead of matching a reference style it tries to make the character match a "Character Reference" image. 具体操作：Type cref URL after your prompt with a URL to an image of a character. You can use cw to modify reference 'strength' from 100 to 0. strength 100 . 适用范围：This feature works best when using characters made from Midjourney images. It's not designed for real people / photos . 网页端操作：How does it work on the web alpha? Drag or paste an image into the imagine bar, it now has three icons. Selecting these sets whether it is an image prompt, a style reference, or a character reference. Shift + select an option to use an image for multiple categories. 在 ComfyUI 中处理模型连接和提示词相关问题，如让两个模型同时起作用的操作： 加入一个新节点，右键点击 【新建节点】 【实用工具】 【Primitive 元节点】。 在文本节点上单击右键，选择【转换文本为输入】，此时文本节点上就多了一个文本的连接点。 将元节点与文本节点相连接，元节点就变成了正向提示词的输入框。同理，可以将负向提示词框也用元节点代替。 再复制出一套正负提示词节点，一套给 base 模型，一套给 refiner 模型。然后，base 模型的那一套输出给第一个采样器节点，refiner 模型的那一套输出给第二个采样器节点。