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我要在自己的应用中接入AI大模型能力,请问有什么工具或lib可以简化这个过程

Answer

以下是一些可以简化在应用中接入 AI 大模型能力的工具和库:

  1. 您可以搭建 OneAPI,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型。
  2. 搭建 FastGpt,这是一个知识库问答系统,您可以将知识文件放入,并接入大模型作为分析知识库的大脑,它也有问答界面。
  3. 搭建 chatgpt-on-wechat接入微信,配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。但建议先用小号以防封禁风险。若想拓展功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程Yaki:GPT /MJ 接入微信,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。

另外,基于 LangChain 平台提供的 LLM 基础模型,也能完成任意模型接口的封装。LLM(语言逻辑模型)是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型,是一个抽象概念,可理解为处理语言输入和输出的黑盒。其输入是字符串表示的用户请求或问题,输出也是字符串表示的模型回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型完成不同语言任务,具有无需关心大模型细节和复杂性、灵活选择切换大模型、可自行封装实现语言逻辑和功能等优势。

在基础通识课中,还提到了一些相关内容,如流式训练方式提升训练速度和质量,多种 AI 生成工具(如 so no 音频生成工具、能创建个人 AI 智能体的豆包、输入文本可生成播客的 Notebook LN),端侧大模型的特点,AI 工程平台(如 define、coach 等),模型社区(如魔搭社区)等。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

DIN:全程白嫖 - 拥有一个AI大模型的微信助手

[title]DIN:全程白嫖-拥有一个AI大模型的微信助手1.搭建[OneAPI](https://github.com/songquanpeng/one-api),这东西是为了汇聚整合多种大模型接口,方便你后面更换使用各种大模型。下面会告诉你怎么去白嫖大模型接口。2.搭建[FastGpt](https://fastgpt.in/),这东西就是个知识库问答系统,你把知识文件放进去,再把上面的大模型接进来,作为分析知识库的大脑,最后回答你问题,这么个系统。如果你不想接到微信去,自己用用,其实到这里搭建完就OK了,他也有问答界面。3.搭建[chatgpt-on-wechat](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat),接入微信,配置FastGpt把知识库问答系统接入到微信。这里建议先用个小号,以防有封禁的风险。搭建完后想拓展Cow的功能,我推荐Yaki.eth同学这篇教程[Yaki:GPT /MJ接入微信](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh),里面的cow插件能进行文件总结、MJ绘画的能力。完成上面3步就算OK了,那我们正式开始。

开发:LangChain大模型应用开发指南-封装自己的LLM

LLM(语言逻辑模型)是LangChain平台与各种大模型进行交互的核心模型,它是一个抽象的概念,可以理解为一个能够处理语言输入和输出的黑盒。LLM的输入是一个字符串,表示用户的请求或问题,LLM的输出也是一个字符串,表示模型的回答或结果。LLM可以根据不同的输入,调用不同的大模型,来完成不同的语言任务,如文本生成、文本理解、文本翻译等。LLM的优势在于,它可以让开发者无需关心大模型的细节和复杂性,只需要关注语言的逻辑和意义,就可以利用大模型的能力来构建自己的应用。LLM也可以让开发者灵活地选择和切换不同的大模型,而无需修改代码或适配接口。LLM还可以让开发者自己封装自己的LLM,来实现自己的语言逻辑和功能。

02-基础通识课

[title]02-基础通识课[heading1]智能纪要[heading2]总结AI技术的发展与应用流式训练方式提升训练速度和质量:将孔明灯换成泡泡,通过流式训练方式提高了整体训练的过程速度和质量,基于Transformer模型进行流匹配,这种方式优于扩大模型。多种AI生成工具:如输入简单提示词就能创作音乐的so no音频生成工具,能创建个人AI智能体的豆包,输入文本可生成播客的Notebook LN。端侧大模型的特点:端侧大模型能部署在手机端等设备,参数量小,可利用手机自带芯片或处理器运算,主要通过压缩来解决存储和性能问题,如减少模型参数量和计算复杂度,知识蒸馏模型有教师模型和学生模型。AI工程平台:AI工程平台对模型和应用有要求,像define是典型的工程平台,涉及数据清洗管道、数据存储和检索、编辑生成平台、构建prompt技巧、智能体概念、插件调用、运维平台、模型层和缓存机制等,还能接入多家大模型。AI工程平台coach的应用:coach平台新版本有很多模板,如名画照相馆,有众多插件工具,包括必应搜索、链接读取、代码执行器等,还有工作流,可创建应用APP。AI相关工具与平台的介绍及应用coach平台的使用:介绍了coach平台的新手教程和文档,可创建智能体,通过工作流节点调用和prompt构建提示词,还能调用插件、图像流、知识库等,商城中有各种智能体和插件模板,知识库可添加多种格式内容。模型社区介绍:提到魔搭社区等几个为大模型提供数据、企业模型和算力服务的平台,有按任务划分的模型库、数据集和在线应用供体验。AI建站预告:为后续AI建站做预告,需要在今明两天安装vs code等基础软件,以简单步骤帮助文科生和无基础人员完成建站,获得正反馈。

Others are asking
ai小说推文
如果您想用 AI 把小说做成视频,可以参考以下内容: 工具与网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。 网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。 网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。 网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。 网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。 网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 制作流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外,还有作者分享的经验,比如让 AI 一段一段进行细节描写,先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按自己的审美略做修改。用让 AI 以表格的形式输出细节描述的重要技巧,这样做有打破 AI 原本叙事习惯、便于局部调整、确保内容都是具体细节等好处。之后把生成的表格依次复制粘贴,让 AI 照着写文章。但在修改过程中可能会遇到一些问题,如 GPT4 记性不好,Claude 改丢关键情节等。
2025-02-03
如何使用ai
使用 AI 可以通过以下方式实现不同的任务: 在阿里巴巴营销技巧和产品页面优化方面: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据以获取关键信息。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:依靠 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,展示产品特点。 6. 价格策略:利用 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:借助 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:依靠 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 营销活动分析:利用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:借助 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:依靠 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:使用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 安装灵码 AI 编程助手: 在配置 AI 插件之前,需要先安装 python 的运行环境。具体操作是点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace。安装完成插件会提示登录,按要求注册登录即可。使用上和 Fitten 差不多。 利用 AI 写课题方面: 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。
2025-02-03
如何学习AI知识
以下是新手学习 AI 知识的方法: 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,如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享。 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,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,无论是新手还是中学生,学习 AI 可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能。
2025-02-03
一个人如何开发ai应用
以下是关于一个人如何开发 AI 应用的指导: 首先,进行规划 POC 和开发路径。设计 POC 的小项目,比如“我是技术小白。我想要开发的项目功能如下。这里有哪些技术点?能否为我一一列举。请尽可能细化,帮我选择合适的技术方案,并为我设计 POC 项目。每个 POC 都应该是一个独立的项目,我好先通过完成 POC 来学会相关技术。”POC 即实验性小项目,其优点是足够小,AI 能直接生成。通过研究小项目、搞明白特定技术点的工作方式,便于后续在大项目中添加功能。这一步中,AI 可能会选取不合适的技术栈、拆分粒度不够细、开发路径设计不合理、没有循序渐进。如有可能,请老师傅把关。 接下来就是真正的实践。按照项目规划,学习一个 POC,并将其应用到大项目中;再学一个 POC,再运用。当遇到错误时,复制错误信息、相关代码,扔给 AI 让其找错误并修复。若使用可以识图的 claude 或 GPT4o,截图+错误信息+代码三件套会很好用。但可能会遇到一些问题,如开发 chrome 插件时,即便强调要用 manifest v3 的版本,AI 仍可能给出 v2 的代码及错误修复方案。此时,更有效的方式是找文档(可让 GPT 提供文档链接,或问 perplexity),或去 stackoverflow 上找答案(注意回答和评论的日期),然后把文档或找到的答案提供给 AI,让其基于这些信息修复,此时它给的指引会更正确且详细。当然,这一步如有老师傅支援更好。 另外,以证件照为例的 90 分钟从 0 开始打造第一个 Coze 应用的教学中,提到了 Code AI 应用的背景、现状以及学习过程,包括创建 AI 应用,学习操作界面、业务逻辑和用户界面,重点熟悉桌面网页版的用户界面等。
2025-02-03
部署ai有哪些步骤?
部署 AI 通常包括以下步骤: 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 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。 此外,还有一种将 AI 接入微信的具体部署步骤: 1. 点击菜单中的“终端”。 2. 依次粘贴以下代码并回车: 第一步:cd/root||exit 1 第二步:下方两行粘贴进入,等待下载完成。(若有卡点,可手动下载文件并上传至指定文件夹) 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:依次粘贴以下代码并回车: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,则成功。 想要成功构建和部署人工智能,还需要一个复杂的流程,涉及多个独立的系统。首先,需要对数据进行采集、清理和标记;然后,必须确定预测所依据的特征;最后,开发人员必须训练模型,并对其进行验证和持续优化。从开始到结束,这个过程可能需要几个月或者是数年,好在除了算法和模型本身之外,组装智能架构中每个环节的效率都在提升,更高的算力和分布式计算框架,更快的网络和更强大的工具。在每一层技术栈,我们都开始看到新的平台和工具出现,它们针对 Machine Learning 的范式进行了优化,这里面机会丰富。
2025-02-03
分析一下目前国内的ai浏览器有哪些,给我推荐一款简洁、高效、实用的ai浏览器
目前国内的 AI 浏览器有以下几种: 1. AI Share Card 插件: 安装方式: 在 Chrome、Edge 等浏览器中安装插件,下载地址:https://aicard.eze.is 。 Chrome 应用商店安装,也可以在 Chrome 应用商店直接搜索 AI Share Card(需要正确网络环境访问,安装后支持自动更新)。 下载最新安装包,访问官网下载最新安装包,适用于无法访问应用商店的用户,本地安装指南详见《AI Share Card 插件本地安装指南》。 2. Dia:Arc 浏览器抓住了最近两年 AI 爆发提供的机会,增加了多项 AI 功能。但 The Browser Company 公司宣布重新做一款 AI 浏览器 Dia,团队决定将其打造成更前瞻、更强大、更 AI 的浏览器,把浏览器变成每个人的应用程序平台。 如果您想要一款简洁、高效、实用的 AI 浏览器,Arc 浏览器可能是一个不错的选择,它增加了网页摘要、问答、搜索、自动管理等多项 AI 功能。
2025-02-03
liblib教程
以下是关于 liblib 的教程: 线稿提取教程: 1. 出两张彩色的稍连贯的图片。 2. 提取第一张的线稿图: 用 liblib 提取,进入 https://www.liblib.art/ 。 点击【在线生图】。 滑到下面找出【ControlNet】并点击右侧。 点击上传图片。 勾选【启用】、【允许预览】、【Lineart】,预处理器选择【写实线稿提取】,并点击【运行&预览】。 把右侧的黑白图拉到左侧栏,预处理器改为【invert(白底黑线反色)】,并点击【运行&预览】,线稿提取大功告成!右键图片另存即可。 文生图简明操作流程: 1. 定主题:确定要生成的图片主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint:根据主题选择贴近的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. 设置 VAE:选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层:设成 2。 6. Prompt 提示词:用英文写需求,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 7. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词、短语组合,中间用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,在 30 40 之间。 10. 尺寸:根据喜好和需求选择。 11. 生成批次:默认 1 批。 此外,还有 Liblibai 简易上手教程,包含概念与功能说明、简明操作流程、prompt 简易技巧三部分。可通过进入免费在线生图。若有不明白之处,可在评论区交流或添加微信:designurlife1st 沟通。
2025-01-28
liblib 使用
Liblib 的使用方式如下: 1. 在线生图: 2. 本地 ComfyUI Flux+Lora 工作流: 。 Liblibai 简易上手教程中的概念与功能说明: 1. 迭代步数:AI 调整图片内容的次数。步骤越多,调整越精密,出图效果理论上更好,但生图耗时越长,且并非越多越好,效果的提升非线性,多了以后效果的增长曲线就放平并开始震荡。 2. 尺寸:图片生成的尺寸大小。太小了 AI 生成不了什么内容,太大了 AI 开始放飞自我。如需高清图,可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次:用本次设置重复生成几批图。 4. 每批数量:每批次同时生成的图片数量。 5. 提示词引导系数:指图像与 prompt 的匹配程度。数字增大将导致图像更接近提示,但过高会让图像质量下降。 6. 随机数种子:生成的每张图都有随机数种子,在固定好种子以后,可对图片进行“控制变量”效果的操作,比如修改提示词、修改 clip 跳过层等。第一次生成图时没有种子,不用管,空着就行。第二次生图若用上次图的种子,且其他设置不变,会出一样的图片。 7. ADetailer:面部修复插件,治愈脸部崩坏的超强小工具,高阶技能,后面再学。 8. ControlNet:控制图片中一些特定的图像,可用于控制人物姿态,或生成特定文字、艺术化二维码等。也是高阶技能,后面再学。 9. 重绘幅度:图生图时用到,重绘幅度越大,输出的图和输入的图差别就越大。 此外,Liblib 相关辅助工具中,换脸方面有 FaceFusion 这款开源软件,可在本地运行,不仅能将源图像中的面部与目标图像或视频中的面部进行交换,还提供多种面部和帧处理器以改进或定制面部特征。FaceFusion 1.1.0 更新,增加了摄像头功能,可进行实时换脸和面部改造。其有多种选项和参数,允许用户根据需要进行定制,还内置了一些检查机制,以防止软件被用于不道德或非法的用途。GitHub: 。
2025-01-24
ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库(DLL)初始化例程失败 这个错误如何解决?
很抱歉,目前知识库中没有关于“ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库初始化例程失败”这个错误的具体解决方法。但您可以尝试以下常见的解决步骤: 1. 检查相关依赖库的安装是否完整和正确,确保没有遗漏或损坏的部分。 2. 确认您的系统环境是否满足该库的要求,包括操作系统版本、硬件架构等。 3. 尝试重新安装相关库,确保安装过程中没有出现错误。 4. 查看是否存在其他软件或进程与该库的使用产生冲突,如有,尝试关闭或卸载冲突的软件。 希望这些建议能对您有所帮助,如果问题仍未解决,建议您进一步查阅相关技术文档或向更专业的技术社区寻求帮助。
2025-01-12
那为什么使用from matplotlib报错
很抱歉,目前没有关于“使用 from matplotlib 报错”的相关内容。可能导致这种报错的原因有很多,比如 matplotlib 库未正确安装、版本不兼容、代码中其他部分的冲突等。您可以检查一下 matplotlib 库的安装情况,确认是否与您当前使用的环境和其他依赖项相匹配。同时,查看报错信息中的具体提示,这通常能为您找到问题的线索。
2024-12-05
from matplotlib import pyplot 与import matplotlib.pyplot的区别
在 Python 中,`from matplotlib import pyplot` 和 `import matplotlib.pyplot` 有一定的区别。 `from matplotlib import pyplot` 这种导入方式,只将 `matplotlib` 库中的 `pyplot` 模块导入到当前的命名空间中,您可以直接使用 `pyplot` 中的函数和对象,而无需加上模块名前缀。 `import matplotlib.pyplot` 这种导入方式,将整个 `matplotlib.pyplot` 模块导入,但在使用其中的函数和对象时,需要加上模块名前缀,即 `matplotlib.pyplot.` 。 在数据可视化方面,`matplotlib` 是用于生成静态、交互式和动画可视化的绘图库,广泛应用于生成各种图表和图形。同时,还有像 `Seaborn` 这样基于 `Matplotlib` 的高级数据可视化库,提供了更美观和更易于使用的图表绘制方法,以及 `Plotly` 这样的交互式图表库,支持多种图表类型,适合生成动态和交互式的图表。
2024-12-05
liblib的生图技巧
以下是关于 Liblib 的生图技巧: Lora 模型地址: 原作者:C 站 DucK113 在线下载地址:https://civitai.com/models/802364/flux1orlabubulora 本地下载:file:flux_labubu.safetensors 使用方式: 方式一:Liblib 在线生图 方式二:本地 ComfyUI Flux + Lora 工作流,相关介绍可参考之前的作业:,工作流中涉及的主要模型网盘:https://pan.quark.cn/s/2797ea47f691 ,包括 FLUX.1schnell:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1schnell/blob/main/flux1schnell.safetensors ,file:ae.safetensors ,file:clip_l.safetensors ,t5xxl_fp8_e4m3fn:https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors Lora 效果提示词: Labubu,monkey Labubu,Chinese style 1cowboy,Labubu 简易上手教程: 简明操作流程: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint:根据主题选择贴近的模型,如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 设置 VAE:选择 840000 那一串。 CLIP 跳过层:设成 2。 Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样方法:一般选 DPM++ 2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数:选 DPM++ 2M Karras 时,在 30 40 之间。 尺寸:根据喜好和需求选择。 生成批次:默认 1 批。 概念与功能说明: 生图入口 1:网页顶部的右方有生图按钮,点击进入生图界面。 生图入口 2:点进模型广场上任意一个模型(checkpoint 或 lora),有立即生图按钮。 生图入口 3:点进任意一个模型下面的返图区,点开一张喜欢的图片,右侧有在线生成的按钮。点开之后可以选择自动复制所有设置,尝试复现图片。
2024-10-17
如果我要整理多年收藏的网页变成不同科目的知识库,哪些AI工具最适合?
以下是一些适合将多年收藏的网页整理成不同科目的知识库的 AI 工具: 1. 工具入门篇(Prompt):现成好用的 Prompt。适用人群为完全没有 AI 使用经验,只下载过 kimi、豆包、chatgpt 一类对话软件的小白。文章链接:。简要说明:想直接拿好用的提示词拿来用用的小伙伴,可以从这里开始,有很多可以直接复制、粘贴的优秀 prompt 案例,它们都有完整的结构。 2. 工具入门篇(AI Agent):Agent 工具 小白的 Coze 之旅。适用人群为完全没有编程基础,但对 AI 已有一点概念的小白。文章链接:。简要说明:为纯粹小白补的分享 AI AGENT 搭建平台,为什么是它、怎么 30 分钟就能开始用它。 3. 工具入门篇(AI Pic):现在主流的 AI 绘图工具网站。适用人群为完全没接触过 AI 出图、只是听说过的小伙伴。文章链接:。简要说明:为纯粹的小白提供一个工具列表和扫盲。 4. 工具入门篇(AI Tools):数据工具 多维表格小白之旅。适用人群为 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者。文章链接:。简要说明:用表格 + AI 进行信息整理、提效、打标签,满足 80%数据处理需求。 5. 工具入门篇(AI Code):编程工具 Cursor 的小白试用反馈。适用人群为 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白。文章链接:。简要说明:通过 AI 工具对编程祛魅,降低技术壁垒。 6. 工具入门篇(AI Music):音乐工具 Suno 的小白探索笔记。适用人群为 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白。文章链接:。简要说明:AI 赋能音乐创作,无需乐理知识即可参与音乐制作。
2025-01-27
如果我要指定一份旅行出游计划,应该用那个ai工具
以下是一些可以用于指定旅行出游计划的 AI 工具: Coze 平台:可以创建一个能通过自然语言对话,根据想去的地方规划行程、查询往返机票和天气等信息的 AI Bot。在创建过程中,会用到工作流和插件功能,以最快速度和最简单的方式实现最小可行性产品。 Bot 智能体:自带插件,可根据想去的地方做出合适的规划,如路线规划、周边规划等。对于不同的关于旅行的问题,如爬山相关的问题,包括路线、装备、安全、技巧等,都有相应的回复逻辑。
2025-01-21
我有一段chatgpt提示词,我要如何应用它
以下是关于如何应用 ChatGPT 提示词的一些方法: 1. 对于“Prompt 逆向工程:让 ChatGPT 模仿任何作家,完美续写红楼梦”的提示词,您可以按照以下步骤应用: 对给定的文本进行分析,提炼其语气、写作风格、用词、句式等写作要素。 生成逆向提示词,并将其发送给 ChatGPT,让其以任意主题写出与给定文本风格类似的文章。 可将生成的提示词应用于如编写大学新生代表的演讲稿等文本创作场景。 2. 对于“📘英文学习老师口语听力阅读一体化练习”的提示词,应用方式如下: 先将整段提示词喂给 ChatGPT(建议开一个新的对话专门用来学习英文)。 然后,当您输入英文和中文表达时,ChatGPT 会返回更地道的表达,并对俚语部分加粗,同时针对您发送的话题举一反三,结合欧美流行内容给出更多例子。 输入“Hey GPT,run the end of day task.”,ChatGPT 会输出今天的对话回顾,并建议 3 个推荐的任务,以强化记忆。 建议开一个窗口复制提示词,在手机端打开历史记录,点右上角的耳机图标打电话,既能练口语又能练听力,结束后看回顾帮助阅读。 3. 对于“ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示”的提示词,应用时需注意: ChatGPT 会基于给定的图像描述使用 DALL·E 3 创建图像,并以纯文本形式总结用于生成图像的提示。 遵循相关政策,如翻译非英文描述、不创建超过 4 个图像、不创作特定人物形象等。 在生成字幕时,用三个形容词代替艺术家名字,包括相关艺术运动或时代,并提及主要媒体。 总是在标题开头提到图像类型,使人物形象描述多样化。
2025-01-18
我要美化PPT,推荐3个最好的AI工具
以下为您推荐 3 个优秀的美化 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,还可能包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/
2025-01-16
我要做讲书的自媒体,个人不出镜,书的内容讲解与AI视频完美衔接,应该用什么工具,做到完美结合
如果您想做讲书的自媒体,个人不出镜,让书的内容讲解与 AI 视频完美衔接,可以参考以下工具和流程: 工具: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可基于文本描述生成图像。 网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。 网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,能生成图像和设计模板。 网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。 网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。 网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。 网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-01-16
我要让ai帮我写文本,有哪些使用技巧和注意事项呢
利用 AI 写文本的使用技巧和注意事项如下: 确定主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 收集资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关文献和资料。 分析总结:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 撰写文献综述:借助 AI 工具确保内容准确完整。 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 数据分析:若涉及数据,使用 AI 数据分析工具处理和解释。 撰写编辑:利用 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 审阅修改:利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 提交前检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。 在写小说方面: 丰富细化:先让 AI 写故事概要和角色背景介绍,在此基础上按自己审美修改。让 AI 以表格形式输出细节描述,这样能打破叙事习惯,便于局部调整,确保都是具体细节。 串联成文:将生成的表格依次复制粘贴,让 AI 写文章,偶尔给予建议。 局部修改:注意小说大赛的要求,如作品不能改动且字数限制。修改时可能会遇到 AI 记性不好、关键情节丢失等问题。
2025-01-15
如果想做一个智能硬件接入豆包的话,应该怎么做?
要将智能硬件接入豆包,您可以参考以下步骤和相关信息: 1. 了解智能体的交互能力:包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性以及 workflow 的妙用,通过引导用户输入相关信息,便于大模型理解和分析,同时注意上下文说明。 2. 构建智能体的知识体量:利用豆包大模型本身的行业数据和语料库,创建知识库(结构化数据),包括步骤一至步骤五的处理过程。您可以参考。同时,了解参赛用知识库,包括大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法,可参考https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cnbeijing/model?projectName=undefined&vendor=Bytedance&view=LIST_VIEW 。 3. 关注智能体的记忆能力:涉及变量和数据库等方面的信息记录。 在具体的应用场景中,如火山引擎 AI 创造者大赛中,不同赛道有不同的要求和核心目标。例如,在汽车品牌相关的赛道中: AI 座舱赛道:利用豆包大模型、扣子专业版以及吉利原子化能力,探索 AI 在智能座舱中的多样化应用,通过智能座舱内的智能体开发,满足车主定制化的需求。 AI 营销赛道:利用豆包大模型和扣子专业版,开发出能高效投放广告、精准用户画像、提升销售能力、优化线索转化智能体方案,助力汽车行业实现高效营销。 AI 售后赛道:利用豆包大模型和扣子专业版,提供创新且实际可行的智能体应用,提升汽车售后服务效率与用户体验,优化汽车售后服务体系,助力汽车行业智能化升级。 此外,在飞书多维表格 AI 共学中,也有基于豆包大模型的能力升级与产品化探索,包括大模型在综合能力、推理能力、指令遵循、代码数学专业知识和图片理解等方面的升级,以及将其能力接入多维表格的字段捷径等尝试。在使用相关功能前,可能需要注册豆包大模型账号并进行关联。
2025-01-22
在comfyUI中可以接入哪些api,又和3D相关的吗
在 ComfyUI 中可以接入以下与 3D 相关的 API: 1. @CSM_ai:可以将文本、图像或草图转换为 3D 素材,并直接应用于游戏中,无需后期处理。体验地址:https://cube.csm.ai ,https://x.com/xiaohuggg/status/1763758877999587757?s=20 2. Move AI 推出的 Move API:可以从 2D 视频生成 3D 运动数据,支持多种 3D 文件格式导出,为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。链接:https://move.ai/api ,https://x.com/xiaohuggg/status/1761590288576061573?s=20 3. ComfyUI 3D Pack 引入 3D 图像处理:可以快速将图片转换为 3D 模型,支持多角度查看,使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量,支持多种格式导出,集成先进 3D 处理算法。链接:https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main ,https://x.com/xiaohuggg/status/1755824687811346514?s=20 此外,ZHO 博主有关于 ComfyUI 的更新记录: 1. 4 月 18 日,ComfyUI Stable Diffusion 3 API 已更新为 V1.5 版,图生图和 SD3 Turbo 都可以正常使用,但 SD3 图生图模式不支持选择比例,SD3 Turbo 模型不支持负面提示词。使用方法是先申请 API,然后填入 config.json 文件即可(每账户 25 免费积分),SD3 每张图 6.5 积分(比较贵)。项目地址:https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIStableDiffusion3API ,SD3 API ComfyUI 节点测试成功。 2. 4 月 17 日,Stability AI 刚刚发布了 Stable Diffusion 3 和 Stable Diffusion 3 Turbo,现在已经可通过 Stability AI 开发者平台 API 使用,SAI 计划在不久的将来通过会员资格提供模型权重。详情:https://bit.ly/3W43FjY
2025-01-14
在comfyUI中可以接入哪些节点
在 ComfyUI 中可以接入以下类型的节点: 1. 输入节点: 文本提示节点:用于输入生成图像的文本描述。 图像输入节点:用于输入基础图像进行二次生成。 噪声节点:用于输入初始噪声图像。 2. 处理节点: 采样器节点:选择图像生成所使用的采样器。 调度器节点:选择图像生成所使用的调度器。 CFG Scale 节点:调整引导式采样的强度。 步数节点:设置图像生成的迭代步数。 3. 输出节点: 图像输出节点:显示生成的最终图像。 4. 辅助节点: 批处理节点:支持批量生成多个图像。 图像变换节点:提供图像旋转、翻转等功能。 图像融合节点:可以将多个图像合并成一个。 此外,还有一些特定的节点插件,如: 1. PuLID 节点插件: model:使用预训练的基础文本到图像扩散模型,如 Stable Diffusion。 pulid:加载的 PuLID 模型权重,定义 ID 信息如何插入基础模型。 eva_clip:用于从 ID 参考图像中编码面部特征的 EvaCLIP 模型。 face_analysis:使用 InsightFace 模型识别和裁剪 ID 参考图像中的面部。 image:提供的参考图像用于插入特定 ID。 method:选择 ID 插入方法,如“fidelity”(优先保真度)、“style”(保留生成风格)和“neutral”(平衡两者)。 weight:控制 ID 插入强度,范围为 0 到 5。 start_at 和 end_at:控制在去噪步骤的哪个阶段开始和停止应用 PuLID ID 插入。 attn_mask:此选项用于提供灰度掩码图像,以控制 ID 自定义的应用位置,但并不是必需输入,而是可选输入。 Advanced Node:提供了高级节点,可以通过调整 fidelity 滑块和 projection 选项进行更精细的生成调优。 2. 中文提示词输入相关节点: 安装完成后,在【新建节点】【Alek 节点】下,有【预览文本】、【绘画】、【姿态】、【clip 文本编码器】和【翻译文本】这五个节点。 【clip 文本编码器(翻译)】可代替自带的【clip 文本编码器】,直接输入中文。但引用负向 embedding 时,文件夹路径不能有中文。 【翻译文本】节点可代替【元节点】,在 sdxl 流程中,当需要将文本信息单独列出来时使用。 【预览文本】节点可连接到【翻译文本】检查翻译是否正确。 如果翻译失效,可双击“embedded_instail”进行安装,然后用记事本打开 BaiduTranslate.py,填入在百度翻译开发平台申请的 ID 和密码,即可正常翻译。
2025-01-14
可以把tripo的节点接入comfyui吗
要将 tripo 的节点接入 ComfyUI,您可以参考以下步骤: 1. 确保后面有一个空格。然后将 requirements_win.txt 文件拖到命令提示符中(如果您在 Windows 上;否则,选择另一个文件 requirements.txt)。拖动文件将在命令提示符中复制其路径。 2. 按 Enter 键,这将安装所有所需的依赖项,使其与 ComfyUI 兼容。请注意,如果为 Comfy 使用了虚拟环境,必须首先激活它。 3. 在使用自定义节点之前,有一些要注意的事项: 您的图像必须放在一个以命名的文件夹中。那个数字很重要:LoRA 脚本使用它来创建一些步骤(称为优化步骤…但别问我是什么^^’)。它应该很小,比如 5。然后,下划线是必须的。 对于 data_path,您必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。例如:C:\\database\\5_myimages ,您必须写 C:\\database 。 Python 在这里需要斜杠,但节点会自动将所有反斜杠转换为斜杠。文件夹名称中的空格也不是问题。 4. 参数方面: 在第一行,您可以从 checkpoint 文件夹中选择任何模型。然而,据说您必须选择一个基本模型进行 LoRA 训练。 您选择一个名字为您的 LoRA,如果默认值对您不好,就更改这些值(epochs 数应该接近 40),然后启动工作流程! 5. 一旦您点击 Queue Prompt,所有事情都会在命令提示符中发生。 6. 建议与字幕自定义节点和 WD14 标签一起使用。但请注意,在制作字幕时禁用 LoRA 训练节点。因为 Comfy 可能会在制作字幕之前启动训练。 7. 关于 Tensorboard:训练会在 log 文件夹中创建一个日志文件,该文件夹会在 Comfy 的根文件夹中创建。该日志可能是一个可以在 Tensorboard UI 中加载的文件。 ComfyUI 的核心是其节点式界面,节点类型包括输入节点(如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点)、处理节点(如采样器节点、调度器节点、CFG Scale 节点、步数节点)、输出节点(如图像输出节点)、辅助节点(如批处理节点、图像变换节点、图像融合节点)。用户可以通过拖放和连接各种节点来创建自定义的图像生成工作流,还可以创建自定义节点来扩展功能,自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes 。ComfyUI 还提供了丰富的节点管理功能,包括保存/加载节点图、复制/粘贴节点、批量编辑等。
2025-01-14
如何把多个大模型接入一个智能体?
要将多个大模型接入一个智能体,可以参考以下步骤: 1. 理解相关概念: 统辖:是一种广义的包含关系,指普遍性理念或法则对个别事物的包容或管辖。 抽象:从具体事物中提取共同特性,形成概念。 演绎:通过逻辑推理从已知推导出新知识。 反应:对外界刺激或输入的回应或改变。 2. 统辖 prompt:在 prompt 工作流中设置普遍性、统一性或支配性原则,影响其他 prompt 的状态或行为,例如设置统一监督者角色评判其他模块,让大模型注意力集中在特定话题上以提高推理能力。 3. 利用阿里云百炼: 步骤一:创建智能体应用 进入百炼控制台中“我的应用”,单击新增应用,在智能体应用页签,单击直接创建。若之前已创建过应用,则单击右上角的新增应用。控制台页面链接:https://bailian.console.aliyun.com/?spm=5176.29619931.J__Z58Z6CX7MY__Ll8p1ZOR.1.2f3e59fciQnmL7/home 进入智能体应用管理界面后,选择大模型并进行参数配置,例如选择通义千问Max,可根据需求配置模型参数。 测试智能体应用:选择大模型后,可输入问题进行测试。 4. 在网站上增加一个 AI 助手: 创建大模型问答应用:通过创建百炼应用获取大模型的推理 API 服务。 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认,也可输入一些 Prompt 设定人设。在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角发布。 获取调用 API 所需的凭证:在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存,在顶部导航栏右侧点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存。
2025-01-10
飞书如何接入大模型?
飞书接入大模型的步骤如下: 1. 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并获取白嫖大模型接口的方法。 2. 搭建作为知识库问答系统,将知识文件放入其中,并接入上面的大模型。如果不想接入微信,搭建到这里即可,它有问答界面。 3. 搭建接入微信,并配置FastGpt将知识库问答系统接入微信。建议先用小号以防封禁风险。完成上述3步即可。 另外,对于将相关内容发布到飞书: 1. 目标是发布到飞书并在飞书中调用。 2. 尝试发布,在页面右上角点击发布,若飞书未授权则点击配置,然后再次点击发布。 3. 发布成功后可在飞书工作台中找到并使用。但可能存在与所说步骤不完全一致的情况,可通过workflow解决。 对于重度用户,工作流的最好教程参见官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 。工作流可以解决大模型调用写邮件插件时可能出现的速度慢和可能出错等问题,例如采取工作流+代码的组合方法,将用户原始输入直接传送给插件WebPilot,并通过另一个工作流AI Project进行样式注入等。
2025-01-07