我的电脑显卡是1060 5g，可以使用ai软件吗

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。

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。

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，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 SDwebui 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。

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。

部署私有大模型对显卡的要求如下： 显存是显卡选择的第一要素，生成速度优先级相对较低。 SD1.5 版本的底模 6G 显存能勉强跑，8G 显存可较流畅生成图片和炼制 lora，12G 能流畅使用 Dreambooth 微调大模型。 即将到来的 SDXL 对显卡性能要求更高，8G 显存起步，建议 16G 显存，微调大模型可能需要 20G 以上的显存，只有 4090 和 3090 能较好应对。 预算不足时，可选择 30 系显卡或二手显卡。但不建议选择 P40 之类超大显存但速度超级慢的卡。 常见显卡中，4090 生成 512 的图可跑进 1 秒内。 对于一些垂直场景的专有技能模型，极端情况下单机单卡，如消费级显卡 3090、3080、RTX 显卡也可以使用。 综合多方评测结论，4090 是用于 SD 图像生成综合性价比最高的显卡。如果有打算进行 Dream booth 微调大模型，硬盘空间要准备充足，一次训练可能会产生几十 G 的文件。同时，其他电脑配件只要不太差即可，内存建议 32GB 以上。硬盘方面，不建议考虑机械盘，可选择国产固态。

显卡在 AI 领域具有重要作用： 1. 提供计算能力：算力可以直接转化为 GPU，电脑里的显卡就是 GPU。购买云服务时，也是服务商购买显卡“租”给用户使用，算力约等于显卡。 2. 图像和图形运算：GPU（图形处理器）是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 3. 数据处理和存储：显存用于存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据，如同计算机的内存一样，是存储要处理的图形信息的部件。 4. 执行特定任务优势：在模型启动过程中，数据从硬盘加载到显卡中。显卡在处理某些任务上优于 CPU，主要是因为它专注于执行浮点运算，而 CPU 负责执行更广泛的计算任务。 5. 满足多样生成任务需求：如在 Stable Diffusion 中，16GB 的 4060ti 虽速度比 12GB 的 4070ti 慢，但大显存可执行更多样的 AI 生成任务，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。

以下是新手学习 AI 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，比如图像、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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 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，为后续的 AI 学习打下基础。 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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是关于学习 AI 生成装修方案的一些建议和资源： 1. 学术方面： 搜索相关学术论文，了解 AI 在装修设计领域的应用和研究成果。可通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 2. 书籍方面： 查找与 AI 在装修设计领域相关的专业书籍，了解其应用和案例。 3. 在线课程和教程： 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和装修设计相关课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频，了解 AI 在装修设计中的应用。 4. 技术论坛和社区： 加入相关的技术论坛和社区，如 Stack Overflow、Reddit 的相关板块，与其他专业人士交流和学习。 关注 AI 和装修设计相关的博客和新闻网站，了解最新的技术动态和应用案例。 5. 开源项目和代码库： 探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和装修设计相关项目，了解其应用和实现。 6. 企业案例研究： 研究 AI 在装修设计领域应用的企业案例，了解 AI 技术在实际项目中的应用和效果。 7. 具体案例： 整个装修方案流程可由 GPT4 生成，包括图纸、预算、设计装修风格、施工、风水布局，最后出 3D 效果图，全屋显示。 此外，谷歌还有生成式 AI 课程，学习路径将引导您完成有关生成式 AI 产品和技术的精选内容集合，从大型语言模型的基础知识，到如何在 Google Cloud 上创建和部署生成式 AI 解决方案。链接为：https://www.cloudskillsboost.google/journeys/118 ，其中包含 10 个独立课程。

搭建 AI 工作流可以参考以下步骤： 1. 搭建 AI 工作流的三种能力： 熟悉各种 AI 工具：了解多个不同 AI 工具的特点和用途，根据具体细分任务选择合适的工具。例如，写标题可用 ChatGPT，写文章可用 Claude，检查文本中的错别字和病句可用秘塔写作猫的 AI 纠错功能。 编写提示词：搭建起人与 AI 之间的“沟通桥梁”，用 AI 能听懂的语言清晰说明需求、任务内容和步骤。 搭建 AI 智能体。 2. 搭建 AI 工作流的工作流： 找到一个工作场景：选择熟悉的工作场景，如写文章、做 PPT 等。 拆解工作流程：将工作拆解成几个小步骤，如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等。 给每一个步骤嵌入工具：针对每个小步骤，思考有无 AI 工具可帮忙，若想不到可参考他人做法，注意灵活选择最优解，目的是提高工作效率而非增加工作的含 AI 量。 此外，在搭建工作流时还需注意： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，可找到 Comfyui LLM party 的目录，学习手动连接节点实现最简单的 AI 女友工作流，或直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载，启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 若 ollama 连接不上，可能是代理服务器的问题，需将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。

以下是一些涉及规划设计的 AI 软件： 1. 对于建筑设计师审核规划平面图，有以下工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值在线。 Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束生成结果，保证合规性。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内信息集成。 2. 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具包括： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本生成相关视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建架构图功能。 Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 3. 辅助或自动生成 CAD 图的工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 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。 但每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。同时，使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，初学者可先学习基本建模技巧再尝试使用。

以下是为您提供的一些 AI 研报： 2024 年 6 月 18 日： 《》：讨论了生成式人工智能的潜力和银行业的积极探索，预测 AI 将在提高支付处理效率和创造新收入流方面发挥关键作用。 华西证券：AIGC 行业深度报告（14）《》：英伟达新一代 GPU 架构将带来零部件升级，华为的昇腾 910C 芯片和 Atlas 900 SuperCluster 展示了国产算力集群的潜力。 《》：通过访谈 30 余位专家，分析了端到端技术的发展、主要参与者、驱动力和挑战。预计到 2025 年，模块化端到端系统将开始商业化应用，推动技术、市场和产业格局的变革。 《》：来自微软，英国拥有先进科技行业和数字优势，但与其他国家相比领先优势有限，面临基础设施、数字技能和数字技术采用的瓶颈。 2023 年 11 月 15 日： 《》：基于对 235 家企业数字化负责人的调研，其中 63.5％的企业已把 AIGC 列入企业发展战略之中。 《》：结合华为行业智能化实践及面向智能世界 2030 的展望，与业界专家学者进行万场以上座谈研讨，凝聚各方智慧与经验。 《》：从零开始介绍越狱、提示攻击、与传统安全的关系以及大语言模型的安全问题。 《AI50 年度关键词——腾讯研究院.pdf》： 基于全年研究积累的三十余万字 AI 进展数据库，对当前 AI 发展进行阶段性总结。精选 50 个年度关键词，覆盖大模型技术的八大领域，通过“快思考”与“慢思考”两种维度进行分析，形成 50 张 AI 技术图景卡片。 介绍了 DiT 架构，这是结合扩散模型和 Transformer 的架构，用于高质量图像生成的深度学习模型，并给出了核心观察。

以下是一些通过 AI 给自己擅长的领域赋能且已经产生收益的案例： 在法律法规领域，AI 已在多个方面带来重大进展和效率提升，如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践的控制，以及加速新药发现和应对气候变化的技术等。 在企业应用方面，工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率；Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本；Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模；瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持，在运行率方面节省了 4000 多万美元。如今，成千上万的公司正在将 AI 整合到他们的工作流程中，以扩张规模和降低成本。

AI 生图和生视频与电脑算力密切相关。 在生成图像和视频的过程中，需要强大的算力来处理复杂的计算任务。例如，像 PIKA1.0 这样的模型，在文生图和文生视频方面表现出色，其高质量和稳定性的输出依赖于足够的算力支持。 拥有大规模 GPU 集群、超算集群、云渲染平台等强大算力资源的企业或个人，能够更高效地完成生图和生视频的任务。 同时，未来算力的重点将从训练模型转向增强推理能力，这也将对 AI 生图和生视频的发展产生重要影响。 此外，一些新的模型和技术不断涌现，如 o1 推理模型，其在给出最终结果前会反复推演和验证，以提供更准确的结果。而像 OpenAI 发布会公布的 Sora v2 功能，能够生成 1 分钟长度的视频，并支持多种形式的转换，提升了多媒体创作的灵活性。 总之，电脑算力是实现高质量 AI 生图和生视频的重要支撑和保障。

以下是为您推荐的跑 ComfyUI 最具性价比的电脑配置： 系统：Windows 7 以上。 显卡：建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），最低要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。SDXL 出来后，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 可流畅运行，推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 CPU：无特别要求，但如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那运行 ComfyUI 通常也没问题。 需要注意的是，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。配置上不封顶，您可以根据自己的需求和预算来选择。

以下是在电脑本地部署 DeepSeek 的步骤： 1. 拥有扣子专业版账号：如果您还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。开通成功的样子如相关说明。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址：https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 。打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务。添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用，具体添加过程包括添加模型和完成接入。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 此外，您还可以参考以下文章获取更详细的教程：《张梦飞：15 分钟零基础个人电脑部署 DeepSeekR1（无限制版）智能助手保姆级教程！》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NjKBw4n8HikDZBkeyB4cDQVynKh?useEs6=0 ），该教程适用于完全没有 AI 部署经验的小白，详细介绍了如何在个人电脑上快速搭建 DeepSeekR1 本地 AI 助手，包括 Ollama 安装、DeepSeekR1 模型下载与运行、显存检查、终端指令操作、网页插件使用等环节，并提供了清晰的步骤图，确保 15 分钟内完成部署。

以下是通义千问电脑版的安装步骤： 1. 回到宝塔，选择 Docker。如果显示“当前未安装”，则进行安装，点击确定，等待安装完成。安装完成后，刷新当前页面，看到相应的样子即表示安装成功。 2. 打开左侧【终端】，粘贴以下两行，验证 Docker 是否可用。看见版本号则没问题。 3. 一条一条复制以下命令，依次粘贴进入。 4. 访问 OneAPI，访问地址：http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:3001/（举例：http://11.123.23.454:3001/），账号默认 root，密码 123456。 5. 点击【渠道】，类型选择阿里通义千问，名称随意，类型不用删减。 6. 把千问里创建的 API Key 粘贴到秘钥里中，点击确认。 7. 点击【令牌】【添加新令牌】，名称随意，时间设为永不过期、额度设为无限额度，点击【提交】。 8. 点击【令牌】，会看到自己设置的，点击复制，出现 key，然后在标红那一行中，自己手动复制下来。 另外，您还可以通过以下步骤获取通义千问的模型 key：先去，点击创建 API key，复制保存即可。

通义千问有电脑版。阿里巴巴通义千问 2.5 正式发布，并开源 1100 亿参数模型。通义千问是由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。此外，通义千问作为国内免费的 APP 之一，其在多模态和专有能力模型方面影响力强大，始终坚持开源路线，已推出多款开源模型。

以下是在电脑里将文档搭建为 AI 知识库以便随时查找相关信息的具体操作步骤： 1. 上传文件：在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据，根据引导上传您的文档。 2. 等待解析：根据您上传的文档大小，百炼需要一定时间解析，通常占用 1 6 分钟，请您耐心等待。 3. 建立索引：进入，根据引导创建一个新的知识库，并选择刚才上传的文件，其他参数保持默认即可。知识库将为上一步骤中准备的文档建立索引，以便后续大模型回答时检索参考。选择向量存储类型时，如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据，可选择 ADB PG。 4. 引用知识：完成知识库的创建后，可以返回进入到刚才创建的应用设置界面，打开知识检索增强开关、选择目标知识库，测试验证符合预期后点击发布。Prompt 中会被自动添加一段信息，以便大模型在后续回答时参考检索出来的信息。 此外，知识库中的文档需要被转换成向量形式，这依靠 Embedding Modle 完成。在检索阶段，检索器会根据问题向量在庞大的向量空间中搜索与问题相关的内容，通过相似性计算、排序与选择、信息抽取等操作找出最相关的信息片段。然后在信息整合阶段，将检索到的信息连同用户问题和系统预设整合成全新的上下文环境，为生成回答提供基础。 您还可以参考以下文章获取更多相关知识：