直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

在苹果电脑怎么安装python

回答

在苹果电脑上安装 Python 的步骤如下:

  1. 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口。
  2. 在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有 Python。
  3. 粘贴入以下代码,确认是否有 pip。
  4. 两步命令输入完,核对一下。如果有的话,会分别显示出版本号,可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目”。如果没有的话,需要安装以下步骤:
    • 先进行 Python 的安装,安装包可以通过以下链接下载:python-3.12.3-amd64.exe
    • 按照 Python 安装步骤进行安装。
  5. 安装完成后,关闭窗口,再次运行上述两行命令确认是否安装成功。

需要注意的是,mac 系统与 windows 系统步骤类似,只是打开命令符的命令些许不同,遇到问题可以问大模型。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

梦飞:在自己的电脑上部署COW微信机器人项目

1、点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口2、在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有python3、粘贴入以下代码,确认是否有pip4、两步命令输入完,核对一下如果有的话,会如上图一样,分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目””如果没有的话,会如下图所示,那么需要安装下边的步骤,一步一步安装。5、先进行python的安装,我帮你把python的安装包已经下载好了,直接点击下载:[python-3.12.3-amd64.exe](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Mppibam0YoMKzixftekcxLQPnwe?allow_redirect=1)5.1 python安装步骤:5.2关闭窗口,再次运行那两行命令会发现已经有了。

张梦飞:【全网最细】从LLM大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程

[title]张梦飞:【全网最细】从LLM大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程[heading1]六、本地Hook或COW机器人以下二选一,建议先选择COW注意:本教程完成后,程序将在你的电脑本地运行,假如你关掉了窗口,那么进程也就结束。所以,如果你想让AI持续使用,就必须保持窗口打开和运行,也就是电脑不能关。以下教程以windows10系统为例/mac系统步骤也是一样,只是打开命令符的命令些许不同,遇到问题问大模型就好了二、安装环境1、点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口2、在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有python3、粘贴入以下代码,确认是否有pip4、两步命令输入完,核对一下如果有的话,会如上图一样,分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目””如果没有的话,会如下图所示,那么需要安装下边的步骤,一步一步安装。5、先进行python的安装,我帮你把python的安装包已经下载好了,直接点击下载:[python-3.12.3-amd64.exe](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/FQGIbH2OfoYObvxX4IwckLbknvc?allow_redirect=1)5.1 python安装步骤:5.2关闭窗口,再次运行那两行命令会发现已经有了。三、部署项目6、下载COW机器人项目,也给你准备好了,直接下载,然后解压缩。

1、安装部署ComfyUI 副本

1.系统:Windows7以上(就不要为难XP老师傅了)。2.显卡要求:NVDIA独立显卡且显存至少4G起步。3.硬盘留有足够的空间,最低100G起步(包括模型)。4.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。5.下载并更新Nvidia显卡驱动下载地址https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/[heading1]二、下载并安装所需要环境[content]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。1.安装Python https://www.python.org/downloads/release/python-3119/file:python-3.11.9-amd64.exe安装的时候选中“将Python添加到系统变量”1.安装VSCode https://code.visualstudio.com/Downloadfile:VSCodeUserSetup-x64-1.90.0.exe3、安装Git https://git-scm.com/download/winfile:3-Git-2.39.2-64-bit.exe4、安装CUDAhttps://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_networkfile:cuda_12.2.0_536.25_windows.exe

其他人在问
未来,想要用AI更多,买苹果电脑还是windows电脑
在未来如果想要更多地使用 AI ,选择苹果电脑还是 Windows 电脑取决于您的具体需求和使用场景。 苹果电脑通常具有出色的稳定性和优化的操作系统,其硬件和软件的整合度较高,对于一些特定的 AI 应用,如基于苹果生态的开发和设计工作,可能会有较好的体验。 Windows 电脑则具有更广泛的硬件选择和软件兼容性。在 AI 领域,许多专业的软件和工具在 Windows 平台上也有良好的支持。 如果您更注重系统的稳定性和一体化体验,且对苹果的生态系统有偏好,那么苹果电脑可能是不错的选择。但如果您需要更多的硬件配置选择和更广泛的软件支持,Windows 电脑可能更适合您。 最终的决策还需综合考虑您的预算、具体的 AI 应用需求以及个人使用习惯等因素。
2024-11-01
实现将字符串'python中的各个字符以ASCII值的形式单独输出。 s= 'python' 1=0 while print ( 1+=1
以下是使用 Python 实现将字符串'python'中的各个字符以 ASCII 值的形式单独输出的代码: ```python s = 'python' i = 0 while i < len: print i += 1 ```
2024-11-20
简单、便捷的python编程IDE
以下是一些简单、便捷的 Python 编程 IDE: 1. Wing Python IDE Pro:由 Wingware 开发,专为 Python 编程设计,集成了代码编辑、导航和调试功能,具备智能自动补全、代码重构、多选功能和代码片段工具,使编程更轻松高效。价格:年度许可证起价 179 美元/月。 2. Smol Developer:开源的 AI 开发助手,可根据产品需求生成完整的代码库,具有简单、安全、易于理解的代码结构,同时具备高度灵活性和定制性。价格:开源项目,遵循 MIT 许可证。 3. Cody:Sourcegraph 的 AI 工具,能理解整个代码库,解答问题并编写代码,还能详细解释代码,定位特定组件,并提出修复建议。可通过 VS Code 扩展直接使用,个人使用免费。 配置 Python 运行环境的方法如下: 简单版: 下载 Python 和 PyCharm。 Python 下载地址:https://www.python.org/ PyCharm 下载地址:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ 然后双击 exe 文件安装即可。 详细版: 1. 访问 Python 官网:https://www.python.org/ 2. 下载 Python 安装包 3. 安装 Python:打开 window 控制台,输入 python,能进入控制台就说明安装成功了。 4. 集成开发环境: PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE,支持 macOS、Windows、Linux 系统。功能包括调试、语法高亮、Project 管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等。 下载 PyCharm: Professional(专业版,收费):完整的功能,可试用 30 天。 Community(社区版,免费):阉割版的专业版。 安装 PyCharm:下载完成后,双击安装即可。 使用 PyCharm:首先在桌面上创建一个文件夹 test,并创建一个目录 test.py,双击桌面 PyCharm 图标,打开刚才创建的 test 目录即可。 安装 PyCharm 的补充说明: PyCharm 是一个专门用于 Python 开发的集成开发环境(IDE),能更方便地编写和运行 Python 代码。 点击该网址:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ ,点击完后注意下拉,选择下面这个下载,这个是 Community Edition(社区版),该版本是免费的。如果是开头映入眼帘的下载按钮是收费版,只能体验 30 天。社区版自己玩的话够用了。如果没法外网下载,可使用以下网盘链接: 夸克网盘:Pycharm 和 Cursor(主要是 Pycharm,版本稳定,Cursor 有条件可以自己下) 链接:https://pan.quark.cn/s/c5df4670858c 百度网盘:pycharmcommunity2024.2.3.exe 链接:https://pan.baidu.com/s/1jFMxBQD0r41eU6f5BGQg?pwd=43h2 提取码:43h2
2024-11-13
python安装后文本文档改为".py"后跳转不到IDLE
很抱歉,目前知识库中没有关于“python 安装后文本文档改为‘.py’后跳转不到 IDLE”这一问题的相关内容。但通常情况下,出现这种情况可能是以下原因导致的: 1. 文件关联设置问题:您的系统可能没有正确将.py 文件与 IDLE 关联,您可以检查系统的文件关联设置。 2. IDLE 配置问题:IDLE 的配置可能存在异常,您可以尝试重新安装或配置 IDLE。 3. 环境变量问题:Python 的环境变量设置不正确也可能导致此问题,您需要确认环境变量是否正确配置。 建议您逐一排查以上可能的原因,以解决该问题。
2024-11-10
coze是用python实现的码
Coze 可以使用 Python 实现。在 Coze 中,搭建工作流框架时,左侧的“选择节点”模块中有支持编写简单 Python 脚本的“代码”节点,可对数据进行处理。例如,在“大圣:我用 Coze 搓了一个乞丐版的秘塔搜索”中,代码节点的逻辑是将输入的内容处理成两个字段,即 contexts 字段(所有 snippet+title+link 的平铺,用来丢给大模型进行处理)和 references 字段(所有的引用)。代码块对于非程序员来说运用有一定难度,但在 AI 时代,学习一些基础语法就足够,具体逻辑可让 AI 帮忙编写。
2024-11-04
可以写出一个两数之和的Python实现代码吗
以下是一个用 Python 实现求两数之和的代码示例: ```python def sum_two_numbers: return num1 + num2 示例用法 num1 = 5 num2 = 10 result = sum_two_numbers print ```
2024-10-18
coze 是否可以通过LLM生成python代码运行查询excel表格信息?
在 Coze 中,可以通过以下步骤实现相关操作: 1. 进入 Coze,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求,自定义工作流信息,点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后的编辑视图与功能中,左侧「选择节点」模块根据子任务需要,实际用到的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。如本案例中的思维导图、英文音频,无法通过 LLM 生成,需依赖插件实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点,分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 需要注意的是,因为前面需要对多维表格操作,所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人,并添加知识库或多维表格编辑权限,具体可参考飞书文档。
2024-10-16
ComfyUI 安装教程
以下是 ComfyUI 的安装教程: 1. 电脑硬件要求: 系统:Windows 7 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,但功能不全,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。 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 2. 下载并安装所需要环境(安装过 WebUI 的同学请忽略本步骤): 依次下载并安装 python、VSCode、Git,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 Python 版本 3.10 以上,下载地址: VSCode 下载地址: Git 下载地址: 安装 Python 时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network ,下载文件:cuda_12.2.0_536.25_windows.exe 3. 安装 ComfyUI: 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 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。 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。找到你已经安装好的 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。 7. 快捷键(未提及具体快捷键内容)
2024-11-17
ollama windows 安装
以下是 Ollama 在 Windows 上的安装步骤: 1. 前往 下载并安装 Ollama。 2. 安装完成后,打开 Powershell 运行相关命令。 3. 编辑 Win 版的 run_win.ps1 文件,将目录中的图片路径和触发词填写,运行即可。 4. 还可以参考以下教程: 张梦飞的【全网最细】从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程: 点击进入,根据电脑系统,下载 Ollama:https://ollama.com/download 。 下载完成后,双击打开,点击“Install” 。 安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。 4SeasonYou 工作流副本: 首先,下载 ollama,网站: 。 其次,在网站中,复制代码。 然后,像建议一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径,在上方的路径下输入 cmd ,进入到下方的命令行,右键即可粘贴刚才的代码,等待下载即可。
2024-11-17
sd安装
以下是关于 SD 安装的详细步骤: 1. 系统要求:系统需为 Win10 或 Win11。 2. Win 系统查看配置: 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的显卡,显卡内存 4GB 以上。 打开任务管理器:同时按下 ctrl+shift+esc。 查看电脑运行内存,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:。 补充说明: 如果在以上使用过程中发生错误,那么你可能需要部署一下使用环境,我们再次开启最傻瓜安装教学模式。 1. 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 2. 安装 VisualStudioSetup.exe,选择 C++的桌面开发安装。以上步骤,我们在安装 roop 的时候也做过,如果安装过 roop 的可以跳过。 3. 拷贝 ninja,打开 ninja 文件包,把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 4. 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。 5. 拷贝模型,SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了,放到对应的文件夹即可。 6. 重启,装好了,重启电脑,即可运行。 关于【SD】无需 Lora,一键换脸插件 Roop 的安装: 安装时间比较长,要耐心等待。安装好之后,打开 SD 文件目录下的这个文件夹。在地址栏输入“cmd”,然后回车。在打开的 dos 界面里面,将“python m pip install insightface==0.7.3 user”粘贴进来,就会自动开始安装 insightface。如果这个阶段出现错误,建议去下载使用最新的秋叶 4.2 整合包(6 月 23 号更新),下载包我已经更新到了云盘里,后台回复【SD】就可以下载。安装完成后,重新打开我们的启动器,后台会继续下载一些模型,此时一定要保证全程科学上网。完成这些后,Roop 插件就可以正常使用了。这个插件主要适用于真实的人脸替换,所以对二次元之类的人物作用不大。我们选用一个真实系模型“realisticVisionV20”,关键词描述的是一个老人举着气球。得到了一张如下的照片。接下来启用 ROOP 插件,选择你想要替换的人物照片,面部修复选择“GFPGAN”。右边的参数数值越低,人物会越像,但是图像会很模糊;数值越高人物越不像,但是图像会很清晰。这个就取决于你的需求了,我使用 0.5 测试一下。最下面还有一个放大算法,可以使用一个模型放大你的图像,基本就相当于高清修复。设置好后,点击生成。可以看到,人脸部分的像素是偏低的,有点模糊。但是没有关系,我们可以将这张图发送到“图生图”,开一个比较小的重绘幅度。然后使用 controlnet 中的 tile 模型进行重绘。换脸完成。如果想要这个插件的话,可以添加公众号【白马与少年】,回复【SD】即可。推荐使用最新的秋叶整合包,出错概率最小,另外,科学上网很重要。特别提醒,此插件谨慎使用,切勿触犯法律。
2024-11-16
SD安装包
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。
2024-11-11
如何安装SD
安装 SD 的步骤如下: 1. 系统要求:系统需为 Win10 或 Win11。 2. Win 系统查看配置: 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的显卡;显卡内存 4GB 以上。 打开任务管理器:同时按下 ctrl+shift+esc。 查看电脑运行内存,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: 此外,还有以下相关插件的安装: 1. 【SD】无需 Lora,一键换脸插件 Roop: 安装时间比较长,要耐心等待。 安装好之后,打开 SD 文件目录下的这个文件夹。 在地址栏输入“cmd”,然后回车。 在打开的 dos 界面里面,将“python m pip install insightface==0.7.3 user”粘贴进来,就会自动开始安装 insightface。 如果这个阶段出现错误,建议去下载使用最新的秋叶 4.2 整合包(6 月 23 号更新),下载包已更新到云盘,后台回复【SD】即可下载。 安装完成后,重新打开启动器,后台会继续下载一些模型,此时一定要保证全程科学上网。 完成这些后,Roop 插件就可以正常使用。 2. 【SD】商业换装如此简单,Segment Anything 保姆级教学: 补充说明:如果在使用过程中发生错误,可能需要部署使用环境。 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 安装 VisualStudioSetup.exe,选择 C++的桌面开发安装(安装过 Roop 的可跳过)。 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。 最后:重启电脑,即可运行。 特别提醒:相关插件使用需谨慎,切勿触犯法律。获取插件安装包,可添加公众号【白马与少年】,回复【SD】。
2024-11-10