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如何让COMFYUI使用我的INTEL A770显卡?

Answer

要让 ComfyUI 使用您的 INTEL A770 显卡,以下是一些相关的步骤和信息供您参考:

首先,ComfyUI 本地安装的方法主要有以下几种:

  1. 命令行安装:
    • 如果您已经安装过 SD WebUI,可以跳到第二步。首先需要打开系统 Terminal,不同系统的 Terminal 可能有所不同。
    • Windows 用户:建议在有 NVIDIA 显卡的电脑上使用。需要下载 Miniconda3,输入相关命令进行安装,然后安装 pytorch 的 nightly 版本。
    • Mac 用户:安装需要根据电脑芯片不同输入不同代码。下载 Miniconda3 并输入相关命令进行安装,最后安装 pytorch。
  2. 安装包安装:仅支持 Windows 系统且显卡必须是 Nivida。下载地址是这里,下载最新版本解压即可使用。

关于 ComfyUI 的硬件配置: 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 SD-webui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡,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。

需要注意的是,目前 ComfyUI 对于 INTEL A770 显卡的支持情况可能不太明确,您可能需要根据实际情况进行尝试和调整。

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References

问:如何在本地安装 ComfyUI

如果你已经安装过SD WebUI,那你可以跳到第二步。首先你需要打开系统Terminal,一般可以通过系统搜索即可找到。Mac和Windows上是长这样的。Windows上因为版本不同,有可能跟我的截图不一样,只要名字对就可以了:然后打开Terminal,不管是什么系统,你应该都会看到类似的界面,可能UI颜色不一样,但一定是一串字符后有一个闪烁的光标:此时不同的系统需要输入不同的命令。[heading4]Windows用户[content]Windows用户我建议你在有NVIDIA显卡的电脑上使用。[heading5]下载Miniconda3[content]第一步输入以下命令:[heading5]安装Miniconda3[content]下载完后,继续输入以下代码,安装Miniconda3:[heading5]安装pytorch[content]安装pytorch的nightly版本即可。输入以下命令:[heading4]Mac用户[content]Mac的安装需要根据你电脑的芯片不同,输入不同的代码。[heading5]下载Miniconda3[content]第一步输入以下命令:[heading5]安装Miniconda3[content]下载完后,继续输入以下代码,安装Miniconda3:在安装Miniconda 3的时候,你会看到「Please,press ENTER to continue」,此时你需要按下回车键。然后会进入阅读协议环节,此时你需要一直按回车,直到显示「Do you accept the license terms?」,然后输入yes,并按下回车。最后会让你确认安装的目录,基本可以不用改,按下回车即可。如果显示「Thank you for installing Miniconda3!」就意味着你完成了安装。[heading5]安装pytorch[content]最后不管是M芯片还是x86都复制以下代码到Terminal:这一步因为需要下载安装一些东西,所以可能会比较久,请耐心等待。当显示「Successfully installed XXXXX」,或者一连串的「Requirement already satisfied」就意味着你完成了所有的安装。

阿澄:小白comfyui学习日记-01解决篇线上部署,和线下部署配置需求

[title]阿澄:小白comfyui学习日记-01解决篇线上部署,和线下部署配置需求[heading2]2现在我们来打个小怪:[heading3]2.2 comfyui本地部署的硬件配置comfyui相比webui:comfyui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,缺点是速度极慢。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SD-webui和comfyui建议使用6GB以上的显存的NVIDIA显卡,也就是N卡,内存在16G以上。硬盘会影响加载模型的速度,所以最好把软件和模型部署在SSD(固态硬盘)上,这样速度更快。我之前的电脑2060N系8G显存,16g内存。把webui和模型装在2t固态硬盘上,打开速度极快,出图速度也还可以,4张512x768的图不到一分钟就可出来。如果你的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。以我为例,新需求:做AIGC视频+建模渲染+炼丹(lora)预算2W。起先用2060生图,后发现做AIGC视频比较费时间,且还有做建模渲染的需求。后来向朋友请教,搞了一套次顶配的组装机,加上一个护眼的4K显示器共2W出头。

问:如何在本地安装 ComfyUI

本地安装有两种方法。第一种方法是普适性最强的方法——命令行安装,且安装后二次遇到问题的概率相对较低。但是对于不熟悉命令行以及代码的用户来说,可能会有一定的门槛。另外,ComfyUI的源码地址在[这里](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI),安装方法写在了Readme中。你也可以按照Readme文档进行操作,并不一定要参照我的教程。[heading3]安装包安装[content]第二种方法是安装包安装。这种方法安装比较简单,下载就能用。ComfyUI的官方安装包:需要注意,目前仅支持Windows系统,且显卡必须是Nivida。下载地址是[这里](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases),你只想需要下载最新的版本,解压就能使用。

Others are asking
我是一位程序开发小白,不会用代码开发程序。我现在有一台安装Window 11操作系统的笔记本电脑,配置为14代i7CPU、32G内存、1TB硬盘、1张RTX4070显卡。我想部署一套本地的大模型+智能体+知识库。我要怎么样才能实现无代码部署,请列出详细的安装步骤。
以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤: 1. 硬件评估:您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡,基本满足部署要求。但需要注意,运行内存最低 32GB,越高越好,最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD(固态硬盘)上,以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具:ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以,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。 3. 安装准备:如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求:根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如,如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹(lora)的需求,可能需要更高的配置。 请注意,以上步骤仅为参考,实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。
2025-03-26
Nvidia 显卡算力天梯图
以下是为您提供的关于 Nvidia 显卡算力天梯图的相关信息: 算力是指计算能力,可直接理解为显卡的性能。在电脑中,显卡就是 GPU,一张显卡的重要参数包括 GPU 和显存。 GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器,其生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 的强大主要决定了生图和训练的效率,越强大的算力在生图(推理)和训练上消耗的时间就越短。显存在生图过程决定了直接推理的图片大小,在训练时受制于训练工具的要求,显存容量是门槛。 在选择算力时,需要综合 GPU 性能和显存大小两个参考维度。由于需要使用到 CUDA 加速,显卡大概率只能选择 NVIDIA 的。 以下为您提供一些可能不太具备时效性的参考资料: 1. 各种显卡的稳定扩散性能测试报告(需要科学🕸️):https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Zlv4UFiciSgmJZncCujuXKHwc4BcxbjbSBg71SdeNk/editgid=0 2. GPU 测评结果方便大家选购:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=reciB9KZtj&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1
2025-03-02
如果不是英伟达显卡,可以本地部署SD吗?
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。
2025-02-27
我的电脑显卡是1060 5g,可以使用ai软件吗
1060 5G 显卡可以使用一些 AI 软件,但性能可能会受到一定限制。对于一些对显卡性能要求不太高的 AI 应用,例如简单的图像识别、文本处理等,您的显卡能够满足基本需求。然而,对于较为复杂的 AI 任务,如大规模的深度学习模型训练、高质量的 AI 绘画生成等,可能会出现运行速度较慢、效果不理想的情况。 如果您只是初步尝试使用 AI 软件,或者进行一些轻度的应用,您的显卡或许可以胜任。但如果您有更专业、高强度的使用需求,可能需要考虑升级显卡以获得更好的性能体验。
2024-11-10
本地安装大模型使用4060显卡和4060TI显卡有什么区别
在本地安装大模型时,4060 显卡和 4060TI 显卡主要有以下区别: 显存方面:显存是选择显卡的重要因素。4060 显卡的显存通常小于 4060TI 显卡。对于一些对显存要求较高的任务,如生成更大分辨率的超清图片、使用更高的参数进行 Dream booth 微调等,4060TI 显卡的大显存更具优势。 生成速度方面:4060TI 显卡的速度比 4060 显卡快。但在某些情况下,如果显存不足导致无法执行任务,速度稍慢就显得不那么重要了。 总体而言,在预算允许的情况下,16GB 的 4060TI 显卡由于其较大的显存,可以执行更多样的 AI 生成任务。但如果预算有限,4060 显卡也是一个可行的选择。
2024-11-06
a800 ,H100,a10,H800这4个显卡能力有啥差异
以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异: 在训练与推理方面: 对于大型模型的训练,许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难,且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练,但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型(LLM)的参数数量众多,通常需要分布到多个卡中,即使进行 LLM 推理,可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型(例如 Stable Diffusion)需要的 VRAM 要少得多,初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面: 大型 LLM 的参数数量太多,任何单卡都无法容纳,需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型,A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是,决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策,需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。
2024-10-16
如何学习comfyui
以下是关于学习 ComfyUI 的相关内容: 学习资料网站: ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户,网站为 https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 优设网:有详细的入门教程,适合初学者,介绍了特点、安装方法及生成图像等内容,地址为 https://www.uisdc.com/comfyui3 。 知乎:有用户分享部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户,地址为 https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 Bilibili:有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程,地址为 https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 飞书学习群的共学内容:包括王蓉的基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴的基础教程、工作流开发和实际应用场景等众多成员分享的基础教程、工作流搭建思路、各版本模型使用的优缺点、报错解决方式、模型训练等方面的内容。 学习 ComfyUI 的原因: 更接近 SD 的底层工作原理。 实现自动化工作流,消灭重复性工作。 作为强大的可视化后端工具,可实现 SD 之外的功能,如调用 api 等。 可根据定制需求开发节点或模块。 例如,有人为解决工作室抠图素材需求,基于相关项目创建了工作流,不仅能用于绿幕素材抠图,还能自动生成定制需求的抠图素材。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-29
comfyui 与 SD 功能上有啥区别
ComfyUI 与 SD 在功能上主要有以下区别: 1. 工作原理:ComfyUI 更接近 SD 的底层工作原理。 2. 自动化工作流:ComfyUI 具有更出色的自动化工作流,能够消灭重复性工作。 3. 后端工具:ComfyUI 作为强大的可视化后端工具,可实现 SD 之外的功能,如调用 API 等。 4. 定制开发:可根据定制需求开发节点或模块。 5. 应用场景:例如在抠图素材方面,ComfyUI 能根据需求自动生成定制的抠图素材。 6. 与其他软件的结合:如与 Blender 整合,从工作流程上天然适配。 7. 工作流搭建:ComfyUI 以连线方式搭建工作流,可通过改变节点实现不同功能,具有更高的自由和拓展性,能根据自身需求搭建和改造工作流。
2025-03-28
comfyui能做广告平面设计吗
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI。它具有一些优势,如对显存要求相对较低、启动和出图速度快、生成自由度更高、可与 webui 共享环境和模型、能搭建自己的工作流程并导出分享、拖入生成的图片会还原工作流程且自动选择模型等;但也存在操作门槛高、生态不如 webui 丰富等劣势。 ComfyUI 可以应用于多种场景,包括但不限于解决日常工作中的大部分平面设计需求、生成各种类型的图像(如风景画、肖像画、概念艺术等)、用于电商、自媒体、副业等领域的图片生成和视频创作等。 如果您想在本地安装 ComfyUI,需要按照一定的命令行安装步骤进行操作,在完成安装后还需要下载关键的模型才能运行 Stable DIffusion 生图。 综上所述,ComfyUI 能够用于广告平面设计,但需要考虑其操作门槛较高的特点。
2025-03-28
comfyui能做什么
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,具有以下特点和功能: 简介:可以将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优势: 对显存要求相对较低,启动和出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程,能导出流程并分享给别人,报错时能清晰发现错误所在步骤。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势: 操作门槛高,需要有清晰的逻辑。 生态没有 webui 多(但常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 应用场景: 建筑设计师兼职做 copy UI 生态建设。 作为强大的可视化后端工具,实现 SD 之外的功能,如调用 api 等。 工作室用于生成抠图素材,如绿幕素材的抠图,还能自动生成定制需求的抠图素材。 有人学习使用 ComfyUI 是因为它更接近 SD 的底层工作原理,能实现自动化工作流,消灭重复性工作,还可根据定制需求开发节点或模块。
2025-03-28
comfyui视频
以下是关于 ComfyUI 视频的相关信息: ComfyUI 视频背景替换工作流: 背景部分,可以是图片或者视频,为了有前后的视觉效果,加了图像的模糊,让生成的视频有种景深的效果。 前景与背景的初步融合:图像遮罩复合用于将前景精确地与新背景合并,图像混合可微调和平滑化、协调颜色、增强细节、提供灵活性。 爆肝博主 ZHO 的更新记录: 4 月 28 日:ComfyUI 之旅一周年。 4 月 16 日:做了换钻石镜头在 ComfyUI 中的实现,包括模型选择、提示词完善、重绘、视频生成等。还提到了 cubiq IPAdapter ComfyUI 视频上新,线稿上色和风格迁移。 4 月 15 日:Mira 迈向 Sora 般的长视频生成的一小步,以及 Adobe 上了 premiere pro,日语版 GPT4 等。 关于 ComfyUI 的学习资料: ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,网址:https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 优设网:有详细的入门教程,网址:https://www.uisdc.com/comfyui3 。 知乎:有用户分享部署教程和使用说明,网址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 Bilibili:有一系列涵盖新手入门到精通阶段的视频教程,网址:https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-28
comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,以下是关于它的详细信息: 简介:可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势: 优势: 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错时能清晰发现错误所在步骤。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势:操作门槛高,需要有清晰的逻辑;生态没有 webui 多(常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档按照即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署: 电脑硬件要求: 系统:Windows7 以上。 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 注:mac 系统,AMD 显卡,低显卡的情况也可以安装使用,功能不全,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。 下载并安装所需要环境: 依次下载并安装 python、Git、VSCode,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 安装 Python:https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ,安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode:https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git:https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装步骤: 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 ,https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,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: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 。 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 。 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。
2025-03-28
1. laptop 2. artificial intelligence 3. generative 4. log in 5. AI-driven 6. bluetooth headset 7. video call 8. platform Write some interesting sentences with these words
以下是为您生成的包含这些关键词的有趣句子: 当我使用配备强大 GPU 的 AI 笔记本电脑,如戴尔 Precision 移动工作站,通过蓝牙耳机关闭了周围的噪音,登录到专门的 AI 驱动平台,与远方的朋友进行视频通话,探讨生成式人工智能的奇妙之处,感觉真是太棒了! 在微星 Creator/Workstation 系列的 AI 笔记本上,我利用预装的深度学习框架,如 NVIDIA CUDA 和 cuDNN,进行着生成式模型的训练,同时通过蓝牙连接着蓝牙耳机,享受着不受干扰的创作过程,然后登录到特定的平台分享我的成果,这一切都由 AI 驱动,借助高速的网络实现了如同面对面的视频通话交流。 联想 ThinkPad P 系列的 AI 笔记本,拥有出色的散热和续航,让我能长时间专注于生成式项目的开发。我戴上蓝牙耳机,登录 AI 平台,与团队进行视频通话,共同推动项目前进,这一切都离不开 AI 驱动的强大力量。
2025-01-20
AI 制作 business intelligence reporting 培训 PPT
以下是使用 AI 制作 business intelligence reporting 培训 PPT 的主要思路: 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 本次将以高效利用 AI 生成 PPT 的实际培训场景作为案例,并结合上述思路来完成此次 PPT 的制作。 如果您是第一次使用 AI,对原理比较好奇,或者对提示词不是很熟悉,推荐阅读以下两篇文章:
2024-10-07
给我找一些apple intelligence 的详细解读文章
以下是为您找到的关于 Apple Intelligence 的详细解读文章: 1. )。上周推出的 Apple 最新开发者测试版中包含了一些在 WWDC 上宣布的生成式 AI 功能,这些功能将在未来几个月内登陆您的 iPhone、iPad 和 Mac。在 Apple 的计算机上,可以阅读支持这些 Apple Intelligence 功能的模型中的指示,这些指示会作为默认情况下在您对聊天机器人说任何话之前的提示出现。 2. ,苹果发布了一篇 47 页的论文,详细介绍了他们 AI 系统的全部架构。Apple 为其智能功能开发了两个基础语言模型 AFMondevice(约 30 亿参数)和 AFMserver(更大的服务器模型),详细描述了模型架构、训练数据、训练过程、推理优化和评估结果。 3. 媒体报道: 赛博禅心:《》 《》 四木相对论:《》 甲子光年:《》 新硅:《》 卡兹克:《》
2024-08-12