直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

本地运行Llama3需要的电脑是什么配置的？

回答

本地运行 Llama3 所需电脑配置的相关信息如下：

  1. 安装 Docker Desktop：
    • 点击/复制到浏览器下载：https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/ 。
    • 下载后，双击下载项目，出现相关界面点击 ok 开始加载文件。注意下载相对较快，完成后不要点击“close and restart”，以免导致 llama3 下载中断。等待终端的模型下载完成后再点击重启。
    • 重启后，点击“Accept”，选择第一个，点击“Finish”。
    • 然后会提示注册账号，若打不开网页，可能需要科学上网。按照正常流程注册账号并登录 Docker 即可。
  2. 下载 Llama3 模型：
    • 打开终端。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。
    • 复制相关命令行，粘贴进入并回车，会开始自动下载，文件下载较慢，可同时进行安装 Docker 的步骤。
  3. 下载 Open WebUI：
    • 回到桌面，再打开一个新的终端窗口。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。
    • 将相关命令输入，等待下载。
    • 点击或复制相关地址进入浏览器，进行注册登录。
    • 登入后，点击顶部的 Model，选择“llama3:8b”。

需要注意的是，模型的回复速度取决于您电脑的配置。另外，您还可以参考开源项目GitHub - datawhalechina/self-llm:《开源大模型食用指南》基于 Linux 环境快速部署开源大模型，更适合中国宝宝的部署教程 。同时，有教程提到可以通过购买算力解决本地电脑配置不够的问题，但需要充值 50 元。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

【保姆级】Meta Llama 3爆火，一步一图教你如何将它部署到电脑上，据为己有 （Ollama+Open WebUI）

1、点击/复制到浏览器去下载https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/2、下载后，双击下载项目，出现下图，点击ok，开始加载文件。注意！！！！这里下载相对比较快，下载完成后，不要点击“close and restart”，因为这样会直接重启，导致llama3下载中断。3、这里先不点击，等待终端的模型下载完成后，再点击重启。4、重启后，点击：“Accept”5、选择第一个，点击"Finish"6、然后会提示你注册账号，如果打不开网页，就需要科学上网了，这个大家应该都会。（不会的话，私聊吧，这里不说了）7、按照正常的注册流程，注册账号，并登录Docker即可。登录后会进入Docker Desktop。此处完成。[heading2]四、下载Open WebUI[content]1、回到桌面，再打开一个新的终端窗口（可以放心多个窗口，不会互相影响）如果你是windows电脑，点击win+R输入cmd，点击回车如果你是Mac电脑，按下Command（⌘）+ Space键打开Spotlight搜索。输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。2、将以下命令输入，等待下载：3、出现上图，即是下载完成。4、点击或复制下方地址进入浏览器：http://localhost:3000/auth/5、点击进行注册即可，注册输入昵称、邮箱、密码。注册完即可登录进入。6、登入后，看到如下页面，点击顶部的Model，选择“llama3:8b”。7、完成。你已经拥有了一个属于自己的本地大语言模型。可以开始与他对话啦！ps.他的回复速度，取决于你的电脑配置。

【保姆级】Meta Llama 3爆火，一步一图教你如何将它部署到电脑上，据为己有 （Ollama+Open WebUI）

1、打开终端如果你是windows电脑，点击win+R输入cmd，点击回车如果你是Mac电脑，按下Command（⌘）+ Space键打开Spotlight搜索。输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。2、复制以下命令行，粘贴进入，点击回车：3、回车后，会开始自动下载，文件较慢，这里下载时，可以继续去第三步（安装Docker）执行。（这里下载会很慢，一般不会出错，正常等待即可。实在有问拉到最下边加我好友，给你发压缩包）（这里下载久了，可能会发现卡着不动，不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口，键盘点空格，就会刷新了）4、下载完成后你会发现，大模型已经在本地运行了。（此处可以测试下，输入文本是否可以进行对话。此处对话的速度，取决于你电脑的配置。）

大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程

本文的核心代码全部参考如下开源项目：[GitHub - datawhalechina/self-llm:《开源大模型食用指南》基于Linux环境快速部署开源大模型，更适合中国宝宝的部署教程](https://github.com/datawhalechina/self-llm/tree/master)[heading1]一、引言[content]大家好，我是大圣，一个致力于使用AI技术将自己打造为超级个体的程序员。作为一名程序员，我对大模型技术是非常向往的，但是因为是非科班出身，一直迟迟没有动手。在Llama3出来之后，我萌生了微调的想法，我的目的很简单，不是为了学习多么高深的知识，而是让自己先入门。入门最好的方式就是直接上手实操，这是也是之前的一系列教程中所强调的理念。由于市面上没有找到专门针对我们纯小白的教程，所以这篇教程就来啦！这篇教程的亮点教你如何购买算力，不再为本地电脑的配置不够而发愁手把手教你下载并部署Llama3模型，以前都是玩别人部署的，这次咱们玩自己的！)使用甄嬛数据集微调Llama3模型，并且针对微调后的模型进行实验了解微调的意义和概念但是这篇教程不会讲解微调的技术性原理以及文中会用到的Python代码。原因很简单，因为我是一位Java开发工程师，里面的代码我都是靠GPT4.0帮我读的另外这篇教程需要你充值50块钱，不过不是给我哦，是购买算力的预充值。我不想因为50块钱把你劝退，所以这里我要多说一句，免费的才是最贵的。看完我的教程，你绝对会认为这50块钱花的很值OK，都交代清楚，大家按照决定是否要继续享用，废话不多少，我们直接开始

其他人在问
llama3是什么？
Llama 3 是 Meta 发布的语言模型。以下是关于 Llama 3 的一些重要信息： 模型版本：包括 8B 和 70B 双模型。 数据集：比 Llama 2 的数据集大 7 倍以上。 性能特点：具有 128K token，更强的推理和编码能力，训练效率比 Llama 2 高 3 倍，已集成到 Meta AI。 能力表现：8B 的能力远超 Llama 2 70b。 模型架构：使用 128K 词库的标记化器，8B 和 70B 模型采用分组查询关注 以提升推理效率。 训练数据：超过 15T 词库的预训练，包含的代码数量是 Llama 2 的四倍，预训练数据集含 5%以上的非英语数据，覆盖 30 多种语言，并采用数据过滤管道。 使用方式：将支持 AWS、Databricks、Google Cloud 等平台，得到 AMD、AWS 等硬件平台支持，可在 Meta AI 官方助手上体验。 未来发展：未来几个月将推出新功能、更长上下文窗口、更多型号尺寸，性能将进一步提升，并将分享 Llama 3 研究论文。 此外，现在 llama370BInstruct 已经可以在刚刚推出的 Hugging Chat 上直接使用，网页为：https://huggingface.co/chat/ ，app 下载：https://apps.apple.com/us/app/huggingchat/id6476778843?l=zhHansCN 。还可以在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3 ，相关博客介绍了如何设置开发环境、硬件要求、部署步骤、运行推理并与模型聊天、进行基准测试以及清理等内容。目前 Llama 3 400B 还在训练中。
2024-11-14
推荐 llama3 的一篇文章
以下是一篇关于 Llama3 的文章： Llama3 正式发布，开源模型的质量又迎来再一次飞跃 数字生命卡兹克、赛博禅心、歸藏、AI 大模型在手等多家媒体都对 Llama3 进行了报道。他们认为，Llama3 的发布是开源模型质量的又一次飞跃。 在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3 要将 Llama 3 70B 部署到 Amazon SageMaker，我们需要创建一个 HuggingFaceModel 模型类，并定义我们的端点配置，包括 hf\_model\_id，instance\_type 等。我们将使用一个 p4d.24xlarge 实例类型，该类型具有 8 个 NVIDIA A100 GPU 和 320GB 的 GPU 内存。Llama 3 70B 指令是一个经过优化的对话 AI 模型，这使我们能够启用 TGI 的消息 API 与 llama 交互，使用常见的 OpenAI 格式 messages。 注意：Llama 3 是一个有门槛的模型，请在提交此表单前访问模型卡并接受许可条款和可接受的使用政策。
2024-05-23
如何用llama3微调
如何用 Llama3 微调？ 在这篇文章中，我们将学习如何使用 Llama3 进行微调。首先，我们需要了解微调的意义和概念。微调是指对已经训练好的模型进行修改，以使其更好地适用于特定的任务或数据集。在 Llama3 中，微调是通过修改模型的参数来实现的。 接下来，我们需要准备数据集。数据集是用来让模型重新学习的知识，我们可以使用各种类型的数据集，例如文本、图像、音频等。在本文中，我们将使用一个名为 huanhuan.json 的文本数据集。 然后，我们需要编写微调代码。微调代码是用来修改模型参数的代码，我们可以使用各种编程语言来实现，例如 Python、JavaScript 等。在本文中，我们将使用 Python 来实现微调代码。 接下来，我们需要执行微调代码。执行微调代码后，模型将开始学习数据集，并对模型的参数进行修改。在本文中，我们将使用一台服务器来执行微调代码。 最后，我们需要对微调后的模型进行测试。测试是用来验证微调结果的过程，我们可以使用各种测试方法来实现，例如准确率、召回率等。在本文中，我们将使用一个简单的测试方法来验证微调结果。 下面是一个简单的示例，展示了如何使用 Llama3 进行微调： ```python import torch from transformers import LlamaForCausalLM 加载模型 model = LlamaForCausalLM.from_pretrained 加载数据集 data = torch.load 微调模型 model.fit 测试模型 test_data = test_output = model.generate print ``` 在上面的示例中，我们首先加载了一个名为 LlamaForCausalLM 的模型，并从预训练模型中加载了一个名为 huanhuan.json 的数据集。然后，我们使用 model.fit 方法对微调后的模型进行测试，并输出测试结果。 请注意，这只是一个简单的示例，实际的微调过程可能会更加复杂。您可能需要根据您的具体需求和数据集来调整模型的参数和训练过程。
2024-05-06
🐑 Llama3 怎么下载
您可以在以下网站找到 Llama 3 模型的下载地址： 1. Llama 3 官网链接： 2. 模型下载链接： 3. Hugging Face 链接： 4. Replicate 链接： 5. GitHub 项目地址： 您可以通过这些链接找到 Llama 3 模型的下载地址并获取所需的文件。
2024-04-19
windows电脑和安卓手机可以怎么注册并使用chatgpt？ 请详细说明如何访问国外网络和注册及使用、
以下是 Windows 电脑和安卓手机注册并使用 ChatGPT 的详细步骤： 安卓手机： 1. 对于自带谷歌框架的机型（如红米 K60）： 打开系统设置。 拉到最底下，点击更多设置。 点击账号与同步。 点击谷歌基础服务。 打开基础服务按钮。 2. 安装 Google Play： 到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装。 安装好后打开谷歌商店，点击右上角登录谷歌账号。 3. 安装 ChatGPT： 到谷歌商店搜索 ChatGPT 进行下载安装，建议把谷歌邮箱也安装上，方便接收验证码。 如果您只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，可跳转到第 4 步第 6 小步进行登录使用，如果想直接订阅 GPT4 Plus 版本，请接着往下看。 Windows 电脑：未提供相关内容。 需要注意的是，在中国访问国外网络需要合法合规的途径。同时，ChatGPT 的使用也需要遵守其相关规定和服务条款。
2024-11-14
让AI帮我操作电脑
目前在让 AI 操作电脑方面，有以下相关信息： 去年夏天在处理自动备份配置脚本的任务中，尽管对运维领域不熟悉且编写 Shell 脚本遇到困难，但 AI 可以作为很好的教练，通过请教如“请告诉我 rclone 命令的用法”“Shell 里面的循环怎么写”等具体问题，AI 能提供解决方案，甚至写出带详细中文注释的代码。 4 月动态中有一些相关的 AI 新产品，如 AutoGPT GUI 开放了 waitlist，MULTI·ON plugin 能在笔记本电脑上自动执行许多任务，BabyBeeAGI 有更强的任务管理等能力，MiniAGI 基于 GPT3.5Turbo/4 能执行多种任务。 生成式 AI Studio 中，可定义场景让 AI 响应特定查询，如设定名字和身份后对 help desk 查询做出特定回应。还提到 Google 提供了 API 和 SDK 帮助构建应用程序，以及调整语言模型以提高响应质量，提示的设计会影响模型结果，但制作提示可能存在一定难度。
2024-11-13
喂AI需不需要电脑？
喂 AI 通常需要电脑或类似的计算设备。例如，在一些 AI 应用中： 像“诗相机”这样的项目，选择了 Raspberry Pi Zero 2 W 这样的计算机作为硬件，它具有一定的处理能力和紧凑的尺寸，但可能存在对电源敏感、软件操作需注意等问题。 在游戏相关的 AI 场景中，也需要一定的计算设备来支持相关的开发和应用。 总之，电脑或具备计算能力的设备对于实现和运行许多 AI 任务是必要的。
2024-11-13
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
如何用ai提升电脑刺绣的自动化程度
以下是一些可以辅助提升电脑刺绣自动化程度的 AI 相关方法和工具： 1. 图像识别技术：利用 AI 的图像识别能力，对刺绣图案进行精准识别和分析，为自动化刺绣提供准确的图案信息。 2. 智能设计软件：一些具备 AI 功能的设计软件，能够根据用户需求和设定的参数，自动生成刺绣图案的设计方案。 3. 自动化控制算法：通过 AI 算法优化刺绣设备的控制流程，提高刺绣的速度和精度。 4. 质量检测系统：借助 AI 的视觉检测技术，对刺绣成品进行自动质量检测，及时发现并纠正问题。 需要注意的是，在应用这些 AI 技术时，可能需要一定的专业知识和技能，同时要根据实际情况进行调整和优化，以达到最佳的自动化效果。
2024-11-05
ai在电脑刺绣领域的应用
以下是关于您所提到的“AI 在电脑刺绣领域的应用”的相关信息： 在电脑刺绣领域，目前可能尚未有直接针对该领域的成熟 AI 应用。但从相关技术和理念的角度推测，AI 可能在以下方面发挥作用： 1. 图案设计：利用 AI 的图像识别和生成能力，辅助设计新颖、复杂的刺绣图案。 2. 色彩搭配：通过分析大量的色彩组合数据，为刺绣作品提供更具美感和协调性的色彩方案。 3. 针法优化：根据图案特点和材质要求，智能推荐合适的针法，提高刺绣效率和质量。 需要注意的是，以上只是基于 AI 在其他类似领域的应用进行的推测，实际的应用还需要进一步的研究和开发。 另外，为您提供一些与 CAD 图绘制相关的 AI 工具信息： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。
2024-11-05
本地安装大模型的硬件配置是什么
本地安装大模型的硬件配置如下： 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 例如，Fooocus 本地部署需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。但需注意，最低配置可能运行非常慢。
2024-11-06
联想异能者配置i5-12450八核，32GB内存,1TB固态硬盘，用于本地部署开源大模型可以部署哪些开源大模型
以下是一些您的联想异能者配置（i512450 八核，32GB 内存，1TB 固态硬盘）可部署的开源大模型及相关信息： ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快。ComfyUI 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。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡（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。 截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。一些知名品牌包括微软第 11 代 Surface Pro、微星 Creator/Workstation 系列、技嘉 Aero/Aorus 系列、戴尔 Precision 移动工作站、惠普 ZBook 移动工作站、联想 ThinkPad P 系列。这些笔记本通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存（32GB 以上）和高速固态硬盘，还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具。但这类高端 AI 笔记本价格相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可根据自身需求和预算选择合适型号，并关注散热、续航等实际使用体验。 请注意，配置上不封顶，您可根据自己的需求和预算来选择。
2024-11-04
帮我找一下comfyui的配置方法
以下是关于 ComfyUI 的配置方法： 硬件配置： 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，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（N 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（固态硬盘）上。如果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。 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）。 环境安装： 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 。
2024-11-01
我想在云服务器部署使用 dify 和 comfyui ，云服务器机器配置需要什么要求呢
在云服务器部署使用 Diffy 和 ComfyUI ，云服务器机器配置要求如下： 1. 系统：Windows 7 以上。 2. 显卡要求：NVIDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。但 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. 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上。 4. 内存：最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。 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。如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那玩 WebUI 和 ComfyUI 通常也没问题。配置上不封顶，根据自己的需求和预算来选择即可。
2024-10-19
我需要什么配置的电脑才能比较顺畅地使用目前AI领域的大部分工具
要比较顺畅地使用目前 AI 领域的大部分工具，以下是一些电脑配置方面的建议： 笔记本电脑方面： 主流的 AI 笔记本电脑通常是专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。 这类笔记本一般配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存（32GB 以上）和高速固态硬盘。 知名品牌包括微软（Microsoft）第 11 代 Surface Pro、微星（MSI）Creator/Workstation 系列、技嘉（GIGABYTE）Aero/Aorus 系列、戴尔（Dell）Precision 移动工作站、惠普（HP）ZBook 移动工作站、联想（Lenovo）ThinkPad P 系列。 通常采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU，配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。 同时也预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具。 但这类高端 AI 笔记本价格相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可根据自身的 AI 应用需求和预算情况选择合适的型号，同时关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。 另外，在硬件组装方面，如果是组装具身对话机器人，需要准备的工具包括： 一台电脑和一台 iPhone（安卓目前不支持）。 剪刀、钳子、小十字螺丝刀。 单面胶、双面胶。 优先推荐双头 TYPEC 数据线连接电脑和 arduino，其次是 USB TYPEC 数据线，多备几条，注意充电线不一定是数据线，要确保可传输数据。
2024-10-12
如何在coze中调用bot商店中未公开配置的bot？
在 Coze 中调用 bot 商店中未公开配置的 bot，您可以参考以下步骤： 1. 访问。 2. 在页面的搜索框中，输入您想要的 bot 名称，然后单击展示的相应 bot。 3. 您会被引导至该 bot 的编排页面，编排页面分为以下 4 个区域： 顶部区域：显示 bot 所用的大型语言模型。 人设与回复逻辑区域：设置 bot 的人物设定与回复逻辑。 技能区域：展示 bot 配置的功能，例如插件、工作流、开场白等。 预览与调试区域：展示与 bot 交互的运行结果。 4. 在预览与调试区域中发送一条消息，查看 bot 的回复效果。 此外，如果您想复制一个预置的 bot 在此基础上进行修改来创建自己的 bot，可以按照以下步骤操作： 1. 访问，单击目标 bot。 2. 在 bot 的编排页面右上角，单击创建副本。 3. 在弹出的对话框中，设置 bot 名称、选择 bot 的所属团队，然后单击确定。 4. 您可以在新打开的配置页面修改复制的 bot 配置。 在人设与回复逻辑区域，调整 bot 的角色特征和技能。您可以单击优化使用 AI 帮您优化 bot 的提示词，以便大模型更好的理解。 在技能区域，为 bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 5. 在预览与调试区域，给 bot 发送消息，测试 bot 效果。 6. 当您完成调试后，可单击发布将 bot 发布到社交应用中，在应用中使用 bot。 另外，关于 API 授权，然后再点击右上角发布，这里会发现多了一个 Bot as API，意思就是自己定义的 API 发布取到了。勾选 Bot as API 并确定应用已经成功授权 Bot as API 。创建了一个机器人、这个机器人是画小二的（令牌），画小二下面有很多个应用，您想调用的是“画小二智能小助手（Bot ID）”。
2024-09-26
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
手机怎么运行ai模型
以下是在手机上运行 AI 模型的方法： 1. AnLinux 安装：AnLinux 是一个能让安卓手机或平板电脑变身为小型 Linux 电脑的工具，有条件可自行下载 termux，软件地址为 https://github.com/EXALAB/AnLinuxApp，也可选择安装包自行安装，如 file:apprelease.apk 。 2. termux 安装：termux 是一款基于 Android 平台的开源终端模拟器，可使用手机操作相关命令以跑通大模型。有条件可自行下载，软件地址 https://termux.dev/en/ ，也可选择安装包自行安装，如 file:termuxapp_v0.118.0+githubdebug_arm64v8a.apk 。 此外，Phi3mini 是微软发布的一个小语言模型，有 38 亿参数，能在端侧流畅运行。可以使用开源工具 Ollama，从官网下载安装包后一路点下一步进行安装。之后打开终端，运行“ollama run phi3”系统就会自动下载 Phi3 并安装。还可以通过套一层 Web UI 解决终端里给出答案无法格式化 markdown 的内容，如开源社区的 Open WebUI 就可以与 Ollama 无缝集成。相关链接：Ollama.https://ollama.com Open WebUI.https://github.com/openwebui/openwebui 。 更多报道介绍： 微软发布 Phi3，性能超 Llama3，可手机端运行 https://mp.weixin.qq.com/s/kb_gfaYkXiW_cR22K2bX9g 微软发布 Phi3 Mini：3.8B 参数小到能塞进手机，性能媲美 GPT3.5 https://mp.weixin.qq.com/s/lfDqYBLTaZ5D4IUW18NJQ 微软的 SLMs 之路：对 Phi3 的看法&使用体验 https://mp.weixin.qq.com/s/wnAeBG5AYPCkpMNtlF1IQ Phi3：小模型，大未来！（附魔搭社区推理、微调实战教程） https://mp.weixin.qq.com/s/pgvt5m4JnpX3kCkVI_wK8g 大语言模型的深度比较：Mixtral 8x22B、Llama 3 与 Phi3 https://mp.weixin.qq.com/s/KiXKc_Xbs5g0XMhF96ICEA 在 Macbook 上运行 Phi3 https://mp.weixin.qq.com/s/akoUNFJe8gAlC5xLI8vlIw
2024-09-30
stable diffusion可以用macbook 13来运行吗？配置够吗
Stable Diffusion（简称“SD”）的运行对电脑配置有一定要求。对于 Windows 系统： 显卡：必须是 NVIDIA（俗称 N 卡）。 专用 GPU 内存：4GB 勉强可以跑动 SD，出图时间较长；6GB 出一张图时间为 20 50 秒，大部分功能可用；8GB 5 20 秒出一张图，所有功能基本开放。 电脑运行内存：8GB 以上。 电脑系统：Win10 或者 Win11。 对于 Mac 系统，可以查看以下视频进行一键安装：https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761 但具体 MacBook 13 是否能运行及配置是否足够，还需根据上述标准进行对照检查。
2024-09-16
ai基本运行逻辑
AI 的基本运行逻辑包括以下方面： 大模型与语音技能 NLU 的差异：语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成，运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式逻辑性；大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 工作流中的应用： 代码相关：让大模型写代码，可将其输出的代码片段再输入回去让其检查准确性和结构规范性，若有两个 Agent 分别负责 Coding 和 Code Review，效果更佳。 工具利用：如 Kimi Chat 会在互联网上检索相关内容，基于检索结果总结分析并给出结论，其他工具为大模型在获取、处理、呈现信息上做额外补充。 任务规划：Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径，面向简单或线性流程运行，例如先识别姿势，再利用相关模型合成新图像，最后进行语音合成输出等。
2024-09-07
AI的基本运行逻辑是什么？
AI 的基本运行逻辑主要体现在以下两个方面： 1. 在自然语言处理（NLU）方面，传统的语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成的产物，其运作逻辑规律都是可观测的，具有 ifelse 式的逻辑性。而大模型则是凭借海量的数据，在向量空间中学习知识的关联性从而形成的，其运作逻辑难以观测，已然脱离了 ifelse 的层面。 2. 在视频制作方面，例如在制作片头时，需要先确定镜头想法，如视线聚焦到中心的圆形细胞并保持固定以方便后续画面转场，可能会对单张 AI 图生视频进行分图层处理，并叠加多个画面来丰富画面。 此外，在 AI 监管方面，需要确定一系列支持监管一致性和监管者的功能，如建立中央监测和评估框架，收集相关数据，支持监管者进行内部监测和评估等，以实现创新的监管方式。监测和评估需要集中进行，以确定整体框架是否符合目标，是否以支持创新、清晰、适度、适应性强、值得信赖和协作的方式运行，并建立反馈回路以衡量框架的有效性。
2024-08-21
请推荐一款适合在本地电脑上下载运行的供审计人员使用大模型，运用AI提升审计效率，请我们一步一步认真思考
在考虑适合审计人员使用的本地AI大模型时，我们需要认真思考几个关键点：模型的功能性、易用性、与现有审计流程的集成能力以及对审计效率的实际提升。以下是几款可能适合审计人员使用的AI工具的推荐： 1. AI Audit for Cash：普华永道开发的AI Audit for Cash工具，专注于现金审计的自动化，能够高效执行包括现金余额、银行存款余额调节表等关键测试，显著提升审计质量和效率。 2. Deloitte Auvenir：德勤推出的Auvenir平台，提供生态性解决方案，帮助中小型会计师事务所提升审计数字化程度，打破资源和能力限制，革新审计服务模式。 3. Deloitte Cobalt：德勤的Cobalt平台，使用人工智能技术进行全面的智能风险感知，适用于企业持续经营判断及业务发展等更广泛的领域。 4. Deloitte iCredit：德勤的智能信贷风险监测平台，深度融合了金融行业特别是大型商业银行的信贷资产审计经验，结合人工智能技术，实现从抽样到全量信贷扫描的转变，聚焦高风险客群，提早预警风险信息。 5. IT审计工具：利用IT审计技术，如VBA、SQL、Python等编程语言，开发自动化工具，可以大幅提升审计效率，特别是在处理大量重复操作或复杂计算时。 选择适合的AI工具时，审计人员应考虑以下因素： 功能性：工具是否能满足审计过程中的具体需求。 集成性：工具是否能与现有的审计软件和流程无缝集成。 用户友好性：工具是否易于学习和使用，以减少培训时间和成本。 数据安全和隐私：确保工具符合数据保护法规和标准。 成本效益：考虑工具的总体成本，包括购买、维护和升级费用。 审计人员在选择AI工具时，应进行充分的市场调研和产品测试，以确保所选工具能够真正提升审计工作的效率和质量。
2024-07-04