蛟龙16pro配置可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗

很抱歉，暂时没有关于将 16 进制转换为字符串的代码内容。但通常来说，在大多数编程语言中，您可以使用相应的函数或方法来实现这个功能。以下是一个使用 Python 语言实现的示例代码： ```python def hex_to_str: return bytes.fromhex hex_value = "48656c6c6f" 这是 "Hello" 的 16 进制表示 print ``` 您可以根据您使用的具体编程语言，查找相关的文档和函数来完成这个转换。

蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。

以下是关于 Runway 官方镜头提示词的相关内容： Prompt Structures 提示结构： 使用这种结构，提示一个女人站在热带雨林可能是这样的。 在提示的不同部分重复或强调关键思想可提高输出一致性。例如在超高速拍摄中，相机会快速飞过场景。应将提示集中在场景中应出现的内容上，比如输入晴朗的天空，而非没有云的天空。 协助镜头画面描述的提示词： 样品说明： 1. Seamless Transitions 无缝转换 1. Camera Movement 相机移动 1. Text Title Cards 文本标题卡 1. Prompt Keywords 提示关键词 关键字有助于在输出中实现特定样式。确保关键字与整个提示符保持一致，会使其在输出中更明显。例如，包括关于皮肤纹理的关键字对于相机未紧密聚焦在面部的广角拍摄没有好处，广角镜头可能受益于环境的其他细节。在保持这种凝聚力的同时，可尝试不同的关键字。

Prompts 是在不同的 AI 应用场景中的一种指令或语言模板。 在 Midjourney Bot 中，它用于启动新任务或创建一组图像，可以是简单的单词或短语，也可以是更详细的指令和参数，Midjourney Bot 会根据提供的 Prompt 生成图像网格，用户可选择并进行修改和操作。您可以通过进一步了解。 从原理层面看，简单来说，它是一套与大模型交互的语言模板。通过这个模板，可以输出对大模型响应的指令，明确大模型应该做什么、完成什么任务、如何处理具体任务，并最终获得期望的结果。虽然大模型能理解大部分输入的话，但为了获得更好的回答效果，需要使用 Prompt 来提升模型返回的准确性。可以认为在大模型时代，人机交互的主要方式是 Prompt，而非过去通过代码。 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。它在 AI 视频生成中作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述解释过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。

Prompt 简单来说是一套与大模型交互的语言模板。它是给大模型输入的一段原始输入，能帮助模型更好地理解用户需求，并按照特定模式或规则进行响应。 在大模型时代，它类似于过去人机交互中的代码，成为主要的交互语言。通过 Prompt，能提升模型返回的准确性，比如可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续对话会按此设定展开。 在 AI 视频生成中，Prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，借此控制和指导生成内容，作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量，您可以理解为将输入的文字变成对应的画面和运动形式。 这里的玩法很多，比如可以在 Prompt 的设定中，要求模型按照一定的思路逻辑去回答，像最近比较火的思维链（cot），就是在 Prompt 环节对模型的输出进行指导，还可以让模型按照特定格式（如 json）输出，使模型变成一个输出器来使用。甚至一度还出现过 Prompt 优化师这样的角色。

Prompt 是一套与大模型交互的语言模板。简单来说，它是您向大模型输出的用于指示其响应的指令，明确大模型应做什么、完成何种任务、如何处理具体任务，并最终输出您期望的结果。尽管大模型具备基础的文字理解能力，能理解您的大部分表述，但为获得更好的回答效果，需要借助 Prompt 来提高模型返回的准确性。在大模型时代，Prompt 成为人机交互的主要方式之一。 在 AI 领域，Prompt 是给到大模型输入的一段原始输入，能帮助模型更好地理解用户需求，并按照特定模式或规则进行响应。例如，可以设定“假设您是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续与大模型的对话将基于此原始设定展开。此外，还有很多有趣的玩法，如在 Prompt 的设定中要求模型按照一定的思路逻辑回答，像最近较火的思维链（cot）就是在这个环节对模型的输出进行指导。还可以让模型按照特定格式（如 json）输出，使模型成为一个输出器。 在 AI 视频生成中，Prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似于给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要，是表达需求的方式，会影响视频的内容和质量。如果上述解释过于抽象，您可以将 Prompt 理解为：把您输入的文字变成对应的画面和运动形式。

Prompt 简单来说是一套与大模型交互的语言模板。它能输出对大模型响应的指令，明确大模型应做的具体事项、完成的任务、处理任务的方式，并最终获得期望的结果。大模型虽有基础文字能力能理解大部分话语，但为提升回答准确性，需要借助 Prompt。在大模型时代，Prompt 成为人机交互的主要方式之一。 Prompt 是给大模型输入的一段原始输入，能帮助模型更好理解用户需求并按特定模式或规则响应。例如，可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续对话会按此设定展开。还有很多有趣玩法，如要求模型按一定思路逻辑回答，像最近较火的思维链（cot）就在此环节指导模型输出，还能让模型按特定格式（如 json）输出，使模型成为输出器。 在 AI 视频生成中，Prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，借此控制和指导生成内容，作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果觉得抽象，可以理解为将输入的文字变成对应的画面和运动形式。

对于审计人员利用大模型本地化部署进行数据分析的电脑配置，以下是相关建议： 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（如果要跑 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 需要注意的是，最低配置运行速度可能非常慢。另外，对于 SDXL 的大模型，分为两个部分： 第一部分，base + refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。 第二部分，还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。接下来，将模型放入对应的文件夹中，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后，启动 webUI，就可以在模型中看到 SDXL 的模型。

对于审计人员利用大模型本地化部署在电脑上进行数据分析，电脑配置需要考虑以下方面： 模型选择与下载： SDXL 大模型分为 base+refiner 两个必须下载的部分，base 是基础模型用于文生图操作，refiner 是精炼模型用于细化生成的模型，还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片效果和色彩。您可以关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取下载链接。 除了上述模型，还可在 Civitai（C 站）https://civitai.com/ 寻找更多模型。使用 C 站时需科学上网，点击右上角筛选按钮找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora，看到感兴趣的模型点击下载保存到电脑本地。 模型存放路径与使用： 将下载的模型放入对应文件夹，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下，vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。启动 webUI 后可在模型中看到 SDXL 模型。 硬件配置需求： ChatGLM6B 模型：模型文件下载至本地需要 15 GB 存储空间。量化等级不同，对 GPU 显存要求不同，如 FP16（无量化）最低 GPU 显存（推理）需 13 GB，高效参数微调需 14 GB；INT8 推理需 8 GB，高效参数微调需 9 GB；INT4 推理需 6 GB，高效参数微调需 7 GB。 MOSS 模型：模型文件下载至本地需要 70 GB 存储空间。FP16（无量化）最低 GPU 显存（推理）需 68 GB。 Embedding 模型：默认选用的约占用显存 3GB，也可修改为在 CPU 中运行。

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。

以下是关于本地化部署的相关内容： SDXL 的本地化部署： SDXL 的大模型分为两个部分： 1. 第一部分，base+refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对文生图生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。 2. 第二部分，SDXL 还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 这三个模型的下载链接可关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取。 在 webUI 中使用 SDXL 大模型，需先在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将模型放入对应的文件夹中，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成后启动 webUI，即可在模型中看到 SDXL 的模型。 正常使用方法：先在文生图中使用 base 模型，填写提示词和常规参数，尺寸可设为 10241024 进行生成。生成图片后，可将其发送到图生图中，大模型切换为“refiner”，重绘幅度开小一点，再次点击生成。 对于配置较高的电脑，如显卡为 4080ti，生成时间约在十秒左右。配置较低的需自行测试。 还可安装 refine 插件，在扩展列表中搜索 refine 并安装，重启后可在文生图界面直接使用 refine 模型进行绘画。 Google Gemma 的本地化部署： Google 发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。 部署环境准备： 1. 首先提一下 Ollama，它是一个开源的大型语言模型服务，可方便地部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，无需重新启动即可切换不同的模型。 2. 进入 ollama.com，下载程序并安装（支持 windows，linux 和 macos）。 3. 查找 cmd 进入命令提示符，输入 ollama v 检查版本，安装完成后版本应显示 0.1.26。 4. 输入 cls 清空屏幕，然后直接输入 ollama run gemma 运行模型（默认是 2b），首次需下载，等待一段时间。若想用 7b，运行 ollama run gemma:7b。完成后即可直接对话，2 个模型都安装后，可重复上述指令切换。

以下是一些用于视频剪辑的 AI 应用： 1. MMVid：这是一个集成的视频理解系统，由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具。能够处理和理解长视频内容，应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频和快速诊断等。其核心功能是将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，以便大语言模型理解视频内容。 2. 在前 Sora 时代，使用的 AI 视频工具包括 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等。视频剪辑流程包括粗剪、定剪、音效/音乐、特效和包装等环节。 3. 来来的 AI 视频短片工作流中涉及的工具包括：概念设定使用 MJ，剧本+分镜使用 ChatGPT，AI 出图使用 MJ、SD、D3，AI 视频使用 Runway、pika、PixVerse、Morph Studio，对白+旁白使用 11labs、睿声，音效+音乐使用 SUNO、UDIO、AUDIOGEN，视频高清化使用 Topaz Video，字幕+剪辑使用 CapCut、剪映。

目前在中学地理教学方面，专门的 AI 工具可能相对较少。但您可以考虑一些具有辅助教学功能的通用教育类 AI 工具，例如一些智能辅导系统，它们能够根据学生的学习情况提供个性化的学习建议和练习。另外，某些在线教育平台可能也融入了一定的 AI 技术，比如能够智能推荐相关地理课程和学习资源。您还可以关注一些教育科技公司的最新产品发布，以获取更针对性的中学地理教学 AI 工具信息。

以下是一些可以用于工业厂房施工图设计的 AI 产品： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：这是一款基于 AI 的设计软件，可以帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：这是一款基于 AI 的 CAD 软件，可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具，这些工具可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

创建用于 AI 的个人知识库可以参考以下方法： 1. 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库，需给 GPT 输入定制化知识。但需注意 GPT3.5（即当前免费版的 ChatGPT）一次交互支持的 Token 有限，约 4096 个，可参考 OpenAI embedding API 解决方案，如 OpenAI embedding documents。 2. 以用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人为例，要实现相关功能，准备工作包括： 根据 Bot 的目的和核心能力编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 等形式。 创建一个自己的知识库，用于回答 AI 相关知识。 创建工作流，控制 AI 按要求处理信息。 准备好自己的微信公众号，以便发布机器人。

以下是一个用于命名实体识别的 Prompt 模板示例： “请从以下文本中准确识别出所有的命名实体，并按照人物、地点、组织、时间等类别进行分类：” 通过这样明确的指令，能够引导模型更有针对性地进行命名实体的抽取，从而提高抽取结果的准确性。