Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

Mac部署stable diffusion

Answer

在 Mac 上部署 Stable Diffusion 存在一定限制，功能可能不全且出错率偏高，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。

如果您仍想在 Mac 上部署，可以参考以下步骤：

  1. 电脑硬件要求：
    • 系统：无明确针对 Mac 的特定系统要求。
    • 显卡：未明确针对 Mac 的显卡要求。
    • 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。
  2. 环境安装：
    • 未提供 Mac 系统下的具体环境安装步骤。

由于 Mac 系统的特殊性，更推荐您采用云端部署的方式，相关教程可参考：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd

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

References

1、安装部署ComfyUI 副本

今天主要介绍StableDiffusion的另一种UIComfyUI的实际操作方法，完全从0开始安装。以及如何在ComfyUI中使用SDXL模型，希望通过本文能够降低大家对StableDiffusion ComfyUI的学习成本，更快速的体验到AIGC图像生成的魅力。[heading1]一、电脑硬件要求[content]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

1、环境安装、ComfyUI本体安装 副本

本文主要介绍StableDiffusion的另一种UIComfyUI的实际操作方法，以及如何在ComfyUI中使用SDXL模型，希望通过本文能够降低大家对StableDiffusion ComfyUI的学习成本，更快速的体验到AIGC图像生成的魅力。[heading1]一、电脑硬件要求[content]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）。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。

0. SD的安装

①系统需为Win10、Win11②Win系统查看配置③配置达标跳转至对应安装教程页[1.Win系统SD安装](https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/D5nawAs1fivF4ykx88ucRIYwn1d)④配置不够可选择云端部署（Mac也推荐云端部署）[3.SD云端部署](https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd)⑤备选：SD好难，先试试简单的无界AI：[图像类-无界AI使用教程](https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/LRdOw75tQiN3wAkU43ucwb5Ondd)[heading2]Win系统查看配置[content]Win10和Win11一样没区别[heading3]查看电脑系统：[content]在桌面上找到“我的电脑”一鼠标右键点击一一点击"属性”一一查看Windows规格[heading3]查看电脑配置：[content]这里是检查自己的电脑配置能不能带动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①打开任务管理器:同时按下ctrl+shift+esc②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③查看电脑显卡内存（显存）4GB显存可运行SD，推荐8GB以上显存

Others are asking
macmini本地部署Stable Diffusion
以下是关于在 Mac mini 本地部署 Stable Diffusion 的相关信息： 目前市面上主流的 AI 绘图软件有 Stable Diffusion 和 Midjourney。Stable Diffusion 开源免费、可本地化部署、创作自由度高，但对电脑配置尤其是显卡有要求。其工作原理涉及到一系列核心组件，如将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding 的 CLIP、VAE EncoderDecoder、进行迭代降噪和在文本引导下进行多轮预测的 UNET 等。 在环境部署方面，对于觉得麻烦的同学，可以使用整合包，解压即用。比如独立研究员的空间下经常更新整合包，秋叶的启动器也非常好用，将启动器复制到下载仓库的目录下即可，更新管理更方便。打开启动器后，可一键启动。显存优化需根据显卡实际显存选择，不要超过当前显卡显存，xFormers 能极大改善内存消耗和速度，建议开启。准备工作完毕后，点击一键启动，等待浏览器自动跳出或控制台弹出本地 URL 说明启动成功。若报错提示缺少 Pytorch，需在启动器中点击配置。Stable Diffusion webui 更新频繁，可根据需求在“版本管理”目录下更新，同时注意插件的更新。Stable Diffusion 可配置大量插件扩展，在 webui 的“扩展”选项卡下，点击“加载自”后，目录会刷新，选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装，安装完毕后需重新启动用户界面。 关于具体的安装方法可以去看看 B 站的【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频。
2025-02-11
用macbook M3 Pro芯片，comfyUI 跑工作流，结果黑屏，没有输出图像，是为什么呢
很抱歉，目前没有关于使用 Macbook M3 Pro 芯片运行 ComfyUI 工作流出现黑屏且无输出图像的具体原因的相关知识。可能的原因有多种，比如软件与芯片的兼容性问题、显卡驱动异常、工作流设置错误、系统资源不足等。建议您检查软件的版本是否与您的系统兼容，更新显卡驱动，确认工作流的设置是否正确，以及关闭其他占用大量资源的程序以释放系统资源。
2025-01-03
国内mac如何注册登陆chat gpt
以下是在国内 Mac 上注册登录 ChatGPT 的步骤： 1. 注册一个苹果的美区 ID： 电脑上打开 Apple ID 的注册页面：。 填写验证码后点继续。 到谷歌邮箱接收邮箱验证码。 接着验证手机号码。 验证完后会出现页面，此时美区 ID 已注册但未激活，切换到手机操作。 打开 App Store，点击右上角人形头像。 拉到最底下，点击退出登录，先退出国内的 ID。 之后再点击右上角人形头像。 手动输入美区 ID。 接着会收到短信进行双重验证。 现在随便找个软件下载。 此时会弹出提示，因为是新注册的 ID，需要点击“检查”进行激活。 点击同意，进入下一页填写美国地址。 最关键的一步：付款方式中没有选项“无”或者“none”时，只需要输入街道地址和电话。 至此，通过中国 IP、中国手机号、免信用卡成功注册一个美区 ID，就可以用这个美区 ID 下载例如小火箭（科学上网必备）、ChatGPT 等软件。 2. 下载 ChatGPT Mac 客户端（需要有 ChatGPT 付费账号，以及网络技术基础）： 下载地址：persistent.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg。 使用 Proxyman、Charles 或喜欢的网络代理来进行以下操作：以 ProxyMan 为例。 登录一次以触发 API 调用。 对 ChatGPT 的 App 启用 SSL 代理（需要配置好 ProxyMan 证书）。 再登录一次以触发 API 调用。 然后右键点击 ab.chatgpt.com/v1/initialize 选择本地映射，并将所有的 false 替换为 true。 再尝试一次，应该能顺利登录。
2024-12-23
如何在Mac上运行comfyUI
在 Mac 上运行 ComfyUI 的步骤如下： 1. 电脑配置：MacBook Pro，M1 芯片，16G 内存，Sonoma 14.6.1 系统版本。 2. 部署 ComfyUI： 安装依赖：在终端中输入“pip3 install r requirements.txt”安装 ComfyUI 的依赖文件。终端提示需要特定版本的 numpy 时，输入“Y”卸载当前版本，然后输入“pip3 install numpy==1.26.4”安装指定版本。 启动 ComfyUI：在终端中输入“pwd”查看 ComfyUI 的文件路径，复制文件路径，替换启动命令中的相应部分，然后将命令“source cf/bin/activate && cd /Users/vina/Documents/ComfyUI && python main.py autolaunch listen dontupcastattention outputdirectory ~/Desktop”复制到终端。启动成功后，浏览器会自动跳转，但网页地址可能不对，直接在浏览器打开“http://localhost:8188/”即可使用。 3. 管理器和资源占用插件：官方的 ComfyUI 安装包不带管理器和资源占用视图，需要从 GitHub 下载。管理器插件下载地址：https://github.com/ltdrdata/ComfyUIManager 。资源占用视图插件装不装均可，下载地址：https://github.com/crystian/ComfyUICrystools 。 此外，还有一种搭建自己第一个 ComfyUI 的方法（熟手推荐 自定义创建）： 1. 创建工作空间：进入工作空间，点击自定义创建，按照以下内容配置，点击立即创建。镜像选择 lanruicomfyui 镜像；网盘默认挂载；数据集默认挂载 sdbase；启动方式默认选择手动启动。待实例状态由启动中变为运行中后，稍等一会，点击进入 JupyterLab，选择 terminal 终端。 2. 启动 ComfyUI：进入终端后，先参考配置学术加速。运行如下启动命令后按回车键，等待 1 分钟左右。（每次启动都需要输入启动命令）如果想要长时间持续运行任务，请用 nonhup 启动：启动命令“nohup bash /home/user/start.sh > comfy.log 2>&1 &”；查看启动/出图进度命令“tail fn 500 comfy.log”；停止命令“pkill 9 f '27777'”。当页面显示“To see the GUI go to:http://0.0.0.0:27777”，说明已启动成功。 3. 访问 ComfyUI 界面：返回工作空间，点击实例右侧的「打开调试地址」到浏览器，就可以使用 ComfyUI 啦。 需要注意的是，在 Mac 上使用 ComfyUI 存在一些难点： 1. 生图慢，因为 Mac M 只有 CPU，没有 GPU。 2. 生图的大模型在 CPU 环境中不一定适配、好用。 3. 用 Mac 生图的人少，能一起讨论的人也少，解决方案也少，需要自己摸索。 4. 大神们在 Windows 系统里做的一键包，在 Mac 中不能用。 5. 大神们的工作流也要做适配 Mac 的修改，需要一点点代码阅读和修改的能力。
2024-11-15
Mac有Chat GPT客户端吗
Mac 有 Chat GPT 客户端，以下是相关信息： 下载地址： persistent.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 或者：https://waytoagi.feishu.cn/file/I58PbrukKoXYdVxEF0EcY9SXnBf 下载不了可以用百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1jFZ5uBClqP0T1IOKQLW5HQ?pwd=hmbe 提取码：hmbe 或者：https://persistenNt.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 使用条件： 需要苹果芯片的 mac。 内测用户（非内测用户使用指南： ）。 macOS 12.6.8 M1 芯片不兼容，系统版本 MacOS 14 及以上。 提前下载使用 ChatGPT Mac 桌面客户端的办法（需要有 ChatGPT 付费账号，以及网络技术基础）： 以 ProxyMan 为例： 登录一次以触发 API 调用。 对 ChatGPT 的 App 启用 SSL 代理（需要配置好 ProxyMan 证书）。 再登录一次以触发 API 调用。 然后右键点击 ab.chatgpt.com/v1/initialize 选择本地映射，并将所有的 false 替换为 true。 再尝试一次，你就应该能顺利登录了。 详细版图文教程：
2024-11-01
MacBook如何做一些AIGC软件布置
很抱歉，目前知识库中没有关于“MacBook 如何做一些 AIGC 软件布置”的相关内容。但一般来说，您可以通过以下步骤尝试在 MacBook 上进行 AIGC 软件的布置： 1. 确定您想要安装的 AIGC 软件，并在其官方网站上查找适用于 macOS 系统的版本。 2. 检查您的 MacBook 系统版本是否满足软件的要求，如果不满足，可能需要进行系统更新。 3. 下载软件安装包，通常可以在官方网站上找到下载链接。 4. 打开下载的安装包，按照安装向导的指示进行操作，可能需要您同意许可协议、选择安装位置等。 5. 安装完成后，在应用程序文件夹中找到并打开该软件，进行必要的设置和配置。 请注意，不同的 AIGC 软件可能会有略微不同的安装和配置步骤，具体还需根据您选择的软件来操作。
2024-09-25
stable diffusion学习
以下是关于 Stable Diffusion 学习的相关内容： 一、为什么要学 Stable Diffusion 以及它的强大之处 简单来说，Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件。通过输入文字就能生成对应的图片，无需像以前那样画图或拍照。学习它非常简单，目的是花更少时间快速入门。如果时间充裕，了解其原理也可以。 二、学习 SD 的 Web UI 步骤 1. 安装必要的软件环境 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码 打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面 复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作 了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 三、Stable Diffusion 的原理及相关组件 1. 在传统扩散模型中存在计算效率挑战，Stable Diffusion 是为解决此问题提出的新方法，最初称为潜在扩散模型。 2. Stable Diffusion 是扩散模型的变体，核心组件包括： CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 VAE EncoderDecoder。 UNET：进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测。 此外，还涉及 ComfyUI 存放路径、不同的模型（如 SD1.5、SDXL）、训练方法（如 DreamBooth）、模型格式（如.pt 和.safetensor）、微调模型、融合模型等内容。
2025-02-16
我想了解diffusion技术相关的重要论文
以下是一些与 diffusion 技术相关的重要论文： 《HighResolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》：https://arxiv.org/abs/2112.10752 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》：作者为 Ho、Jain、Abbeel，出自 Berkeley （2020）
2025-02-16
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）是一种扩散模型的变体，最初称为潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）。 在传统扩散模型中，反向扩散过程通过 UNet 结构将全尺寸图像逐步传递以获得去噪结果，但存在计算效率挑战。为解决此问题，研究人员提出了稳定扩散。 其核心组件包括： 1. CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 2. VAE EncoderDecoder。 3. UNET：进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测。 稳定扩散的运作方式是消除图像中的噪点。比如在太暗情况下拍照产生的颗粒状即噪点，它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多，它了解世界和书面语言来指导噪点消除过程。 稳定扩散是逐步去除噪点的，有“推理步骤”滑块。 ComfyUI 使用预训练的扩散模型（如 Stable Diffusion 模型）作为核心，包括 SD1.5、SD2.0、SDXL、SD3、FLUX 等模型。当用户输入文本提示时，ComfyUI 首先使用 CLIP 文本编码器将文本转换为向量表示以捕捉语义信息。 在 ComfyUI 的节点化界面中，每一步操作可通过不同模块实现，用户可控制潜在空间中的操作（如调度器和噪声选择）、UNet 中的推理步骤（通过去噪模块实现）以及条件输入（通过文本提示或图像引导）。 稳定扩散的相关模型有 SD1.5、SDXL 等，训练方法有 DreamBooth 等。模型格式有.pt 和.safetensor，还有融合模型等形式。训练要求方面，SD1.5 需 12G VARM，SDXL 需 16G VARM。
2025-02-14
我需要查找关于stable diffusion的教学
以下是为您整理的关于 Stable Diffusion 的教学资源： 基本介绍：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CeOvwZPwCijV79kt9jccfkRan5e 运作原理：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TNIRw7qsViYNVgkPaazcuaVfndc 入门视频教程： https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5jEwgZIRiQ10xkqGOQcKtSBnSe https://zhuanlan.zhihu.com/p/622238031 模型网站： C 站SD 模型网站：https://civitai.com/ Liblibai模型+在线 SD：https://www.liblib.ai/ huggingface：https://huggingface.co/models?pipeline_tag=texttoimage&sort=trending 吐司站：https://tusiart.com/ 推荐模型：人像摄影模型介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1DP41167bZ 更多入门教程：
2025-02-14
RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion. Command: "git" clone --config core.filemode=false "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git" "/Users/lichenhui/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai" Error code: 12
以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org
2025-02-12
stable diffusion官方网址
Stable Diffusion 的官方网址如下： SD 1.4 官方项目：https://github.com/CompVis/stablediffusion SD 1.5 官方项目：https://github.com/runwayml/stablediffusion SD 2.x 官方项目：https://github.com/StabilityAI/stablediffusion diffusers 库中的 SD 代码 pipelines：https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion
2025-02-08
本地部署Deepseek如何微调呢
对于本地部署 DeepSeek 的微调，以下是一些相关信息： 对于企业级部署，首先要根据实际业务场景评估所需部署的模型规格以及所需的服务器资源，预估完服务器资源后，还需评估业务场景是否需要二次开发模型。如果只是简单微调模型就能符合业务需求，使用 Ollama、LM Studio、GTP4All 或许可以满足诉求；若需要定制化开发模型，则要考虑进行模型的原生部署。 关于微调的方法，LoRA/QLoRA 论文指出其是对模型进行廉价微调的可行方法，如 。 另外，DeepSeek 模型如 JanusPro 有特别的训练法，先进行预训练，然后老师手把手教（监督微调），最后用“精华浓缩法”保存最好的学习成果。
2025-02-23
DeepSeek私有化部署分享
以下是关于 DeepSeek 私有化部署的详细内容： 对于个人开发者或尝鲜者，本地部署 DeepSeek 有多种方案，但企业级部署较为繁琐。 企业级部署需先评估服务器资源，包括模型参数量（影响模型智能化程度，参数量越高耗费资源越多）、模型序列长度（一次能处理的最大 Token 数，决定问题输入的最大长度限制）、模型量化类型（参数精度，值越大精度越准确、智能化程度越高）。了解这些基本概念后，可通过配置计算器工具（https://tools.thinkinai.xyz//servercalculator ）评估服务器资源。 Ollama 部署 DeepSeek 的步骤如下： 1. 安装 Ollama：支持在 Mac、Linux、Windows 上下载并运行对应的模型，安装完成后在对应的命令行输入，若输出“Ollama version is 0.5.7”则表示安装成功。 2. 安装 DeepSeek 模型：Ollama 安装成功后访问 Ollama 官网查找要安装的模型，选择适合当前机器配置的模型参数，拷贝对应的执行命令。命令行终端直接执行对应的命令，出现相关对话内容表示 DeepSeek 可在本地正常运行。 此外，还可部署 nomicembedtext 模型，这是一个文本向量化的模型，用于后续基于 Dify 做向量化检索。 部署完 DeepSeek 后，若想使用图形化客户端，可选择多种工具，如 ChatBox、AnythingLLM、Open WebUI、Cherry Studio、Page Assist 等。以 ChatBox 为例，访问其官网（https://chatboxai.app/zh ）下载客户端，在设置中填写 Ollama API 的地址和对应的模型名称并保存，即可在新对话框中选择运行的模型开始对话。 本篇文章主要解决四个问题： 1. 如何合理评估服务器资源。 2. Ollama 部署指定版本的 DeepSeek。 3. 原生部署 DeepSeek。 4. 搭建 Dify 构建企业内的私有知识库、工作流。
2025-02-23
dify部署
Dify 是一款开源的大语言模型应用开发平台，以下是关于 Dify 部署的相关信息： 1. 运行 Dify： 本地需先支持 Docker 和 Git 的依赖环境。 在对应的终端直接执行相关代码即可运行。 2. 添加模型： Dify 启动成功后，通过浏览器访问 ，新建账号密码。 在右上角 admin 处点击设置，新增本地模型配置，如添加 LLM 模型为 deepseekr1:7b，基础 URL 为 ，并添加 Text Embedding 模型。 3. 部署方式： 可参考 https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ，这些命令在宝塔面板的终端安装。 若使用云服务器 Docker 部署，可重装服务器系统，安装宝塔面板，进行防火墙端口放行和获取宝塔面板账号密码等操作，然后安装 Docker 用于 Dify 部署。 部署过程中需注意确保每一步成功后再进行下一步，如遇到问题可咨询相关技术支持或向 AI 寻求帮助。
2025-02-23
difyd本地部署
Dify 是一款开源的大语言模型应用开发平台，具有以下特点和部署方式： 特点：融合后端即服务和 LLMOps 理念，内置关键技术栈，支持数百个模型，有直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，提供易用界面和 API，非技术人员也能参与。 本地部署： 依赖环境：本地需先支持 Docker 和 Git。 运行：在对应终端执行相关代码。 添加模型：启动成功后，浏览器访问，新建账号密码，在右上角 admin 处点击设置，新增本地模型配置，如添加 LLM 模型 deepseekr1:7b 及 Text Embedding 模型。 云服务器部署：参考 https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ，在宝塔面板终端安装，注意处理可能出现的 80 端口被占用等问题。可选择国内模型，如智谱 ai，获取钥匙并复制保存，创建应用等。 Dify 在私人定制类 AI 应用中表现出色，安装过程简单，熟练用户约 5 分钟可完成本地部署，集成依赖到一键部署指令。它支持本地和云端部署，云端有包月套餐，但访问可能需特殊方法。本地部署需自行处理模型接入等问题，构建个人知识库要考虑多种因素。用户可根据需求、技术能力和预算选择。
2025-02-23
deepseek本地私有化部署
对于 DeepSeek 本地私有化部署，以下是详细的指南： 一、企业级部署前的准备 在进行企业级部署之前，首先需要根据实际业务场景评估所需部署的模型规格以及所需的服务器资源，即进行资源预估。同时，还需要评估业务场景是否需要对模型进行二次开发。 二、Ollama 部署 DeepSeek 1. Ollama 安装 Ollama 是本地运行大模型的工具，支持在 Mac、Linux、Windows 上下载并运行对应的模型。安装完成后，在对应的命令行输入，若输出 Ollama version is 0.5.7，则表示安装成功。 2. DeepSeek 模型安装 Ollama 安装成功后，访问 Ollama 的官网查找要安装的模型。选择适合当前机器配置的模型参数，然后拷贝对应的执行命令。命令行终端直接执行对应的命令，若出现相应对话内容，表示当前 DeepSeek 已在本地可正常运行。 3. nomicembedtext 模型安装 还需要部署 nomicembedtext 模型，这是一个文本向量化的模型，主要用于后续基于 Dify 做向量化检索时使用。 4. 部署图形化客户端 部署完 DeepSeek 后，若想使用图形化工具聊天，可选择多种 UI 工具，如 ChatBox 客户端、AnythingLLM 客户端、Open WebUI 客户端、Cherry Studio 客户端、Page Assist 客户端等。以 ChatBox 为例，直接访问其官网下载对应的客户端，在 ChatBox 的设置中填写 Ollama API 的地址和对应的模型名称，保存后即可在新对话框中选择要运行的模型开始对话。 三、部署 Dify 1. Dify 介绍 Dify 是一款开源的大语言模型应用开发平台，融合了后端即服务和 LLM Ops 的理念，即使是非技术人员也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。 2. 运行 Dify Dify 的部署需要本地先支持 Docker 和 Git 的依赖环境，然后在对应的终端直接执行相关代码即可运行。 3. 添加模型 Dify 启动成功后，浏览器访问 http://localhost ，新建账号密码。在右上角 admin 处点击设置，新增本地模型配置。添加 LLM 模型为 deepseekr1:7b，基础 URL 为 http://host.docker.internal:11434 。同时添加之前安装的 nomicembedtext 模型，添加完成后可在模型列表中看到已添加的模型信息。
2025-02-23
部署AGI
安全部署 AGI 可以考虑以下几个方面： 1. 进行大量的模拟部署测试，如红队测试，测试应比实际部署中的操作更极端和易失败，以确保模型最终操作的安全性。 2. 建立有效的监控系统，能在部署的系统出现问题时迅速发现，建立专门监督已部署 AI 模型的机制，观察其行为并寻找异常迹象。 3. 采取多层次的防御措施，要求模型本身表现规范，具备良好的道德信念，同时确保系统能抵御严重的误用风险。 4. 在训练模型过程中进行大量评估，检测有无不当行为，确保模型充分对齐，防止出现背离预期的行为，警惕模型能力的跳变式跨越。 5. 对于执行复杂操作的模型，要防止其为达目标做出不合理行为，保证其主要动机是产出高质量结果。 6. 有可能通过友好协商实现平衡，一旦达到平衡则问题不大。 7. 若能让所有相关方协调一致并解决技术问题，可将高智能水平的 AI 作为人们意志的延伸并防止过度滥用，实现安全有效地部署，促进科学进步和社会繁荣。 8. 更安全稳妥的方式是渐进式部署更智能的模型，形成持续迭代、逐步推出性能更优产品的过程，确保每个迭代的安全性和对齐性，出现状况可及时放慢步伐。 9. 若 AGI 比预期来得更快，需要更加谨慎，可能需要放慢训练和部署脚步，对 AGI 有清晰认识。 10. 若 AGI 出现且其他公司也有类似能力，各公司之间需要协调一致，对部署或未来训练的限制达成共识，否则可能牺牲安全性。可以暂停模型训练、部署，避免高风险训练，制定合理规则或提供行动指南。
2025-02-22