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本地运行Llama3需要的电脑是什么配置的？

Answer

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。

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

References

【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

Others are asking
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
Ai生图和生视频和电脑算力的关系
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。
2025-02-17
我要配置一台跑ComfyUI的电脑，请给我最具性价比的推荐
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。
2025-02-15
deepseek怎么在电脑本地部署使用
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。
2025-02-12
通义千问电脑版安装
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。
2025-02-10
通义千问有电脑版吗
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。
2025-02-10
我想把自己电脑里的文档搭建一个AI知识库方便的随时查找相关信息，请问具体要怎么操作？
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：
2025-02-09
Ollama配置
以下是关于 Ollama 配置的详细步骤： 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装，该程序支持 Windows、Linux 和 MacOS 系统。 2. 查找 cmd 进入命令提示符（Windows 系统）或通过相应方式进入终端（Mac 系统），输入“ollama v”检查版本，安装完成后版本应显示 0.1.26。 3. 输入“cls”清空屏幕，然后直接输入“ollama run gemma”运行模型（默认是 2b 版本），首次需要下载，需等待一段时间。若想用 7b 版本，运行“ollama run gemma:7b”。 4. 完成以上操作后就可以直接对话。2b 版本的反应速度快，但能互动的话题有限。7b 版本能运行，但可能会有卡顿，输出内容质量相对较高，但无论 2b 还是 7b，对非英文语种的反馈都不是很稳定。 5. 模型里一些常用的内部指令：“/set”显示设置界面可调整的设置项，“/show”显示模型信息。 另外，还有一种部署 Ollama 的方式： 1. 点击进入 ollama.com 根据电脑系统下载 Ollama。 2. 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 3. 安装完成后，将“http://127.0.0.1:11434/”复制进浏览器中，若出现相应字样，表示安装完成。 4. 下载 qwen2:0.5b 模型（可根据自身设备情况选择更大的模型）。 对于 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车。 对于 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。 5. 复制相关命令行，粘贴进入并回车，等待下载完成。下载完成后，大模型已在本地运行，输入文本即可进行对话。
2025-02-16
配置最新的ai
以下是关于配置最新 AI 的相关内容： 1. Yaki：GPT/MJ 接入微信 检查环境 安装 Python 安装 git 克隆项目代码 安装 pip 环境 更改名称 配置文件：在 FinalShell 窗口下找到 root/chatgptonwechat/config.json 文件打开进行配置。 OpenAI API 的基础 URL（如果调用的不是官方的 key，需要更改这部分的内容）："open_ai_api_base":"https://api.gptapi.us/v1" 使用的模型版本（如果想要使用其他模型，记得需要更改这里）："model":"gpt4" 启动命令 注：扫码登录是模拟电脑登录微信号，需要保持在线才会触发，如果切换退出等，那么服务器中的微信也会掉线。 更详细内容参考：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat/tree/master 2. python 安装 FittenAI 编程助手 安装 python 的运行环境： 安装步骤：点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace 注册：安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用 智能补全：按下 Tab 键接受所有补全建议；按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议 AI 问答：通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行对话 自动生成代码：Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code生成代码"，然后在输入框中输入指令即可生成代码 代码转换：Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译，并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段，右键选择"Fitten Code–编辑代码"，然后在输入框中输入需求即可完成转换 3. 张梦飞：【知识库】FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人完整教程 环境配置： 复制代码时注意复制全，每次只粘贴一行，然后点击一次回车。 回车后，只有最左边显示中括号时，才是上一个命令执行完毕。 1、第一步：cd/root||exit 1 2、第二步：下方两行粘贴进入，然后点击回车，等待下载完成。（如果有卡点，进行不下去，可能是服务器网络问题，去拉取时下载不全，可以复制网址，手动去下载到电脑上。然后进入文件夹，找到 root 文件夹，把下载的文件上传进去。） 2.2、再粘贴下方代码，出现下图，就代表在执行中了。 3、然后把下边这行粘贴进去，点击回车。rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 4、继续粘贴：/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 5、继续，一行一行依次粘贴，依次回车：echo 'source /root/anaconda/bin/activate AI' >> ~/.bashrc 6、执行完成后。刷新一下，重新进入终端，最左侧出现了（AI）的字符则配置完成。
2025-02-16
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key：基础 URL 为 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3，填好之后点击保存，关掉提醒弹窗。请对于这一步进行细节说明
以下是配置“DeepSeekR1”模型的 API key 的详细步骤： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ （火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台）。 2. 创建一个接入点：点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为“DeepSeekR1”。如果出现“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”的提示，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议，一路点击开通（免费）。如果无提示则直接到第 5 步，点击确认接入。 4. 确认以下无误后，点击“确认接入”按钮。 5. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”，复制这个推理点的 ID 放到微信里保存。 6. 保存后再点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】。如果已经有 API key 了，就直接查看并复制。如果没有，则点击【创建 API key】，复制好之后，放到微信里保存。 7. 也可以使用其他插件，下面为举例示意使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 8. 打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 9. 基础 URL 填写：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 10. 配置完成。
2025-02-15
如何配置智能体
要配置智能体，需遵循以下步骤： 1. 角色定义： 超级管理员：拥有管理整个系统的最高权限。首次访问模板发布页面时，若系统未指定超级管理员，您将被引导成为超级管理员，负责项目的正常运作和维护。 普通用户：没有项目配置的权限，也无法进入管理后台页。只有超级管理员才可对“Coze 变现模板”的 bot 进行相关配置。 2. 成为超级管理员： 点击【成为超级管理员】按钮，进入用户注册登录页面。 完成注册后，您将获得超级管理员账户，拥有管理项目的权限。 3. 选择智能体配置模式： 模式 A：Zion 默认智能体 选择此模式，您将直接使用 Zion 在 Coze 平台预配置的官方智能体，适用于测试。 系统自动填充 Zion 官方的 Bot ID、OAuth 应用 ID 以及一对公私钥，并预设头像与昵称。 选择该模式后，项目自动创建完成，您可以将平台首页分享给用户，让他们体验聊天页面。若后续想自定义修改智能体的各种收费模式、前端展示，可在“管理后台”进行修改。 模式 B：您的 Coze 智能体 选择此模式，您需要在“管理后台”页自行配置在 Coze 平台上获取的 Bot ID、OAuth 应用 ID 以及一对公私钥。 4. BOT 管理及密钥管理： 在“选择智能体配置模式”环节，如果选择了“Zion 默认智能体”，系统会自动填充官方 Bot ID、OAuth 应用 ID 以及一对公私钥，并预设头像与昵称。 若要配置自己的 Coze 智能体，只需将“准备工作”环节中获取的 Bot ID、OAuth 应用 ID 以及一对公私钥填写进对应输入框并完成配置。 5. 用户权限配置： 新用户注册赠送时长（以分钟为单位），该时长可自行修改。 未登录用户免费体验时长（以分钟为单位），该时长可自行修改。 此外，在配置智能体的过程中，提示词是关键性的一环，完善的提示词能让智能体达到事半功倍的效果。例如在 Yeadon 的扣子实战之自动化书籍推荐卡片中，就有一系列具体步骤，包括利用豆瓣插件爬取书籍关键信息、利用连接读取插件提取所有内容、利用大模型对关键信息提取、利用缩放节点将豆瓣节点提取的图片连接转化为真正图片、利用图片生成节点绘制背景图、利用画板功能将所有关键信息组合等，同时要注重画板层级管理、确保元素正确配置、采用透明设计风格增强视觉融合等技术要点。配置智能体时，在左侧设置好关键逻辑，主要是利用工作流完成工作，限定其他行为，然后利用开场白给出一些示例。做完一切调试后发布。
2025-02-14
如何基于你的模型对一台工业设备（钢板划线印字装备）进行故障诊断和预测性维护，从以下几个方面进行分析 1.技术栈：数据采集与通讯，数据库，算法，前端，微服务、应用等，并进行软件选型 2.硬件选型：工业设备、边缘计算设备，软件部署硬件，分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性：要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性：考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性，若以此进行招标，如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容： Transformer 模型和 BERT 模型： 模型训练与评估：定义模型后，传递训练数据集和验证数据集及训练时期数，训练完成后评估性能，如达到 85%准确率。 模型性能可视化：绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型：使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径，保存后可加载进行预测。 预测示例：对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI：检查模型签名，上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶，在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程： 策略：将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧：使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中，根据客户查询分类提供具体指令，如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串，使系统成为状态机，更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南： 战术：将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略：使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中，基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串，将系统变成状态机，通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
coze上的工作流是怎么运行的
Coze 上的工作流运行主要包括以下步骤： 1. 梳理工作流：明确工作流的核心，如对于类似秘塔搜索的 Bot，要清楚其主要能力，包括使用搜索引擎进行搜索、对搜索内容整理成答案、给出答案中的引用等，从而形成创建 Bot 的思路。 2. 创建工作流： 任务处理阶段：将开始节点输入的用户指令配置给模型，保证指令顺利进入大模型组件中处理。 最终阶段：将任务处理的输出内容配置到结束节点，结束节点将处理完的回复反馈给用户，完成工作流闭环。 输出节点：注意回答模式有两种选择，一是返回变量由 Bot 生成回答，适用于复杂任务；二是直接根据设定内容进行回答，适用于一般性任务。 3. 试运行工作流：目的是确保工作流中的所有节点按预期协同工作，输出结果准确无误。可能需要多次调整和优化工作流，包括检查数据流动、条件判断和最终输出是否符合预期。 4. 评估并优化 Agent 效果： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 具体操作包括试运行整个工作流，验证整体运行效果（包括响应速度、生成质量）；迭代优化工作流，提升性能；在外层 bot 中封装工作流；进行外层 bot 调试；最后发布 bot。
2025-02-07
有什么AI代码工具，能直接在浏览器端运行
以下是一些能在浏览器端运行的 AI 代码工具： 1. Bolt․new：这是一款终极写代码工具，AI 能帮您自动写代码、自动运行并自动部署，全部在浏览器中完成。您只需撰写简单提示，它就能自动编写代码，并支持一键编辑、运行和自动部署复杂的全栈应用。它依托于 WebContainers 技术，支持现代开发工具链，如 npm、Vite 和 Next.js。但需注意，该功能处于 alpha 测试阶段，可能会有问题，目前仅支持小到中型仓库，且不支持分叉或提交。您可以通过在 GitHub URL 前添加 2. 对于处理文档和数据： 对于数据（以及您对代码的任何奇思妙想）：代码解释器。 对于大型文档或同时处理多个文档：Claude 2。 对于较小的文档和网页：Bing 侧边栏（Edge 浏览器的一部分，可以“查看”浏览器中的内容，让 Bing 处理该信息，尽管上下文窗口的大小有限）。
2025-01-13
我想用AI完成一个编程项目，帮我从零到一完成一个个人介绍网站，我现在使用vo.dev完成了一个网站，但是不可以供我使用我上传github后再vercel运行发现会出现404请问我该怎么办
很抱歉，暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面： 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确，包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置，确保配置正确，例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志，以获取更详细的错误信息，从而确定问题的具体原因。 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的技术文档或向技术社区寻求帮助。
2024-12-19
Coze代码测试成功，运行示例时报错
关于您提到的 Coze 代码测试成功但运行示例时报错的问题，以下是相关的信息和可能的解决办法： 图片生成方面：理想生成图片只实现了一次，其他几次生成文字加链接，链接需点进去查看且图片需渲染或加载，无互动趣味性，增加等待时间。因为默认返回的是 markdown 格式，微信不支持 markdown 格式，可在 github 上搜索 nicecoze 插件，基于 cow，把 markdown 转换为图片消息。 模型配置方面：Coze 里面模型配置用的 GPT4o，程序运行调用的是 GPT3.5 Turno。这是因为没有查询到 4o 的 token 计算方式，所以采用 3.5 的，但依然使用的是 GPT4o，只是 token 计算方式用的 3.5。 插件功能方面：Coze 加入了插件 Data Analysia（数据分析）、Browser 和 GPT4v 互动过程无法实现功能。这需要在 coze 里进行鼓捣，和 cow 的 config 无关。 外层 bot 方面：在外层 bot 进行运行时容易出现报错，暂时无法确定原因，猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定，不如直接在工作流编辑面板中获取精度结果。如果自行实验时多次报错且无法定位问题原因，不要急着怪自己，相关 bug 已提交给 Coze 团队，希望能加紧优化。
2024-11-19
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
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