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big model页面如何进入

回答

以下是关于进入 big model 页面的相关信息：

  1. 模型下载：
    • 大多数模型可在 Civitai（C 站）下载，网址为：https://civitai.com/ 。
    • 使用 C 站的方法：
      • 科学上网（自行解决）。
      • 点击右上角筛选按钮，在框中找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 。
      • 看照片，感兴趣的点进去，点击右边“Download”保存到电脑本地。还可点击左上角“Images”，找到喜欢的图片点进去，查看全部信息，点击 Lora 和大模型可直接跳转到下载页面。复制图片信息可点击最下面“Copy...Data”。
  2. 模型下载位置：
    • 大模型：SD 根目录即下载 SD 时存放的文件夹。
    • Lora 和 VAE 也有相应的存放位置。
  3. 分辨模型类型：
    • 若不知下载的模型类型及应放的文件夹，可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/ ，将模型拖动到空白处即可自动弹出模型信息。

此外，还有关于 Lora 生图的步骤和 Llama3 部署的相关内容：

  1. Lora 生图：
    • 点击预览模型中间的生图会自动跳转页面。
    • 可调节模型强度，建议在 0.6 - 1.0 之间。
    • 能添加 lora 文件，显示训练过的所有 lora 的轮次。
    • 输入正向提示词，选择生成图片数量、尺寸等。
    • 采样器和调度器新手可默认，迭代步数在 20 - 30 之间，CFG 在 3.5 - 7.5 之间调整。
    • 随机种子 - 1 代表随机生成图，复制好的随机种子可粘贴以生成近似结果。
    • 合适的种子和参数可进行高清修复，选择放大倍数等。
  2. Llama3 部署：
    • 下载大模型可用于推理，有使用 API 和部署简单界面两种对话方式。
    • 面向小白，可参考部署 webdemo 服务的代码，在/root/autodl-tmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相应内容，启动 Webdemo 服务，在终端运行命令，将端口映射到本地，在浏览器中打开链接 http://localhost:6006/ 即可看到聊天界面。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

教程：超详细的Stable Diffusion教程

除了链接里面给大家分享的模型，大家肯定还想去找更多更好看的模型而大多数的模型都是在Civitai（C站）这个网站里面https://civitai.com/现在就给大家说一下C站的使用方法：01.科学上网这个没法教，大家只能自己想办法了02.点击右上角的筛选按钮，在框框里面找到自己需要的模型类型Checkpoint=大模型LoRA=Lora常用的就是这两个03.看照片，看到感兴趣的就点进去点击右边的“Download”，也就是下载，保存到电脑本地，文件保存到哪里在这一节的第二部分另外，我们还可以点击左上角的“Images”这里就是看别人已经做好的图片，找到喜欢的点进去点进去之后的页面我们就可以看到这张图的全部信息，直接点击Lora和大模型，可以直接跳转到下载页面下面的就是照片关键词和其他信息点击最下面的“Copy...Data”就可以复制图片的所有信息回到SD，粘贴到关键词的文本框，点击右边的按钮这些信息就会自动分配要注意的就是，大模型是需要我们手动去换的！这样我们就可以生成出跟大神几乎一样的照片了！（电脑网络配置的不同，出来的照片有细微差别）[heading2]2.模型下载到哪里[content]这里大家就直接看我文件的保存地址，找到自己电脑里的01.大模型这里的SD根目录就是大家在下载时，存放SD的那个文件夹02.Lora03.VAE[heading2]3.如何分辨模型[content]如果我们下载了一个模型，但不知道它是哪个类型的，不知道要放到哪个文件夹我们就可以用到这个秋叶的模型解析工具https://spell.novelai.dev/把模型拖动到空白处接着就会自动弹出模型的信息在模型种类里面就可以看到是什么模型啦！

10-0基础训练大模型

上图中，点击预览模型中间的生图会自动跳转到这个页面模型上的数字代表模型强度，可以调节大小，正常默认为0.8，建议在0.6-1.0之间调节当然，你也可以自己添加lora文件点击后会显示你训练过的所有lora的所有轮次VAE不需要替换正向提示词输入你写的提示词可以选择基于这个提示词一次性生成几张图选择生成图片的尺寸，横板、竖版、正方形采样器和调度器新手小白可以默认这个不换迭代步数可以按照需求在20-30之间调整CFG可以按照需求在3.5-7.5之间调整随机种子-1代表随机生成图所有设置都好了以后，点击开始生态，生成的图会显示在右侧如果有哪次生成结果你觉得很不错，想要微调或者高分辨率修复，可以点开那张图往下滑，划到随机种子，复制下来粘贴到i机种子这里，这样下次生成的图就会和这次的结果近似如果确认了一张很合适的种子和参数，想要搞清放大则点开高清修复，可以选择你想放大的倍数新手小白可以就默认这个算法迭代步数也是建议在20-30之间重回幅度根据需求调整，正常来说在0.3-0.7之间调整[heading1]今日作业[content]按照比赛要求,收集六个主题中一个主题的素材并且训练出lora模型后提交lora模型与案例图像提交链接:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnpJAtTjID7cIcNsWB79XMEd

大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程

我们下载大模型为了干嘛？当然是为了跟他对话！或者用更专业的话叫做使用Llama3进行推理其实就跟你和ChatGPT或者Kimi对话一样。这里有两种方式对话，可以使用API，也可以部署一个简单的界面。由于这里我们面向的是小白，所以API我们就不写了，感兴趣的参考文档：[self-llm/LLaMA3/01-LLaMA3-8B-Instruct FastApi部署调用](https://github.com/datawhalechina/self-llm/blob/master/models/Llama3_1/01-Llama3_1-8B-Instruct%20FastApi%20%E9%83%A8%E7%BD%B2%E8%B0%83%E7%94%A8.md)[heading3]部署webdemo服务[content]老规矩，我给你代码，你照抄执行就可以了1.在/root/autodl-tmp路径下新建chatBot.py文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件1.启动Webdemo服务在终端中运行以下命令，启动streamlit服务，并按照autodl的指示将端口映射到本地，然后在浏览器中打开链接[http://localhost:6006/](http://localhost:6006/)，即可看到聊天界面。OK，这我们已经完成了webdemo的部署，接下来就是：如何访问页面

其他人在问
帮我写一段120字的英文，回答这个问题：Discuss the advantages and disadvantages of living in a big city.
Living in a big city has its pros and cons. The advantages include better job opportunities, diverse cultural experiences, and advanced healthcare. However, there are also disadvantages such as high living costs, heavy traffic, and pollution. It depends on one's preferences and priorities.
2024-11-04
bibigpt是干嘛的？
BiBiGPT 并非一个常见或特定的知名概念。但 GPT 一般指“生成式预训练变换器”（Generative Pretrained Transformer），是一种大型语言模型（LLM），也是生成式人工智能的重要框架。首个 GPT 由 OpenAI 于 2018 年推出。GPT 模型是基于 Transformer 模型的人工神经网络，在大型未标记文本数据集上进行预训练，并能够生成类似于人类自然语言的文本。截至 2023 年，大多数 LLM 都具备这些特征，并广泛被称为 GPT。而所谓的生成式预训练，其实是机器学习领域一个由来已久的概念。但是，直到 2017 年 Google 推出了 Transformer 模型，我们才见到了如 BERT（2018 年发布）和 XLNet（2019 年发布）这样的大型语言模型的诞生。这些模型都是基于预训练的转换器，但它们并不是为生成文本而设计，而是作为“仅编码器”使用。2018 年，OpenAI 发表了一篇名为《通过生成式预训练提高语言理解能力》的文章，首次介绍了基于转换器的生成式预训练模型（GPT）系统，即我们所说的“GPT1”。
2024-08-09
Error occurred when executing IPAdapterAdvanced: insightface model is required for FaceID models File "D:\AI\comfyui_20240421\execution.py", line 151, in recursive_execute output_data, output_ui = get_output_data(obj, input_data_all) File "D:\AI\co
以下是针对您所遇到的报错问题的一些解决建议： 1. 对于 ipadater 部分报错说 model 不存在的情况，将文中画圈部分修改调整到不报错。Pulid 部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外，还要注意上图中的第二要点，对应安装一些内容，具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”的文件及对应的云盘链接：PulID 全套模型，链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb，提取码:y6hb。否则将会遇到报错：Error occurred when executing PulidEvaClipLoader。 2. 对于 Ollama 大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站： 。 3. 如果缺少 ipadapter 的模型，可去这个网址下载：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 。如果遇到“Error occurred when executing IPAdapterUnifiedLoader:ClipVision model not found.......”类似的报错，可在这个网址里找到多个关于 IPAdapter 报错的解决办法：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus/issues/313 。 另外，换脸工作流的核心组件是 Apply InstantID Advanced 节点，这个节点的作用就是将源人脸替换到目标图像中。其中，instantID 模型擅长提取图片的高层次特征，包括面部的纹理信息、几何结构、风格特征等，在图中例子是 IPAdpater，用于识别和保留目标图像 image_kps 的风格并迁移到生成图像中。instantID Face Analysis 节点用于提取人脸五官的特征向量，作用是使生成图像时，人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等样子仍然符合源人脸 image 的特征。controlnet 模型的作用是识别目标图像 image_kps 的低层次特征，包括骨架、姿势、边缘、结构。controlnet 模型和 instantID 模型起到不同的控制作用，结合使用可以达到将源人脸的五官替换目标图像中五官的效果。
2024-09-03
How Al Agentic workflows could drive more Al progress than even the next generation of foundation models
以下是关于您提出的“ How Al Agentic workflows could drive more Al progress than even the next generation of foundation models ”问题的相关信息： 吴恩达认为人工智能代理工作流程将在今年推动人工智能的巨大进步，甚至可能超过下一代基础模型。构建代理的设计模式框架包括反思、工具使用、规划和多代理协作。反思是指 LLMs 审视自身工作并提出改进方法；工具使用是指赋予 LLMs 如网络搜索、代码执行等工具以帮助其收集信息、采取行动或处理数据；规划是指 LLMs 制定并执行多步骤计划以实现目标；多代理协作则涉及多个 AI 代理共同工作，通过分工、讨论和辩论来提出比单个代理更好的解决方案。这些设计模式为构建高效的 AI 代理提供了指导，并将在下周进一步详细阐述并提供相关阅读建议。 此外，在医疗保健领域，为了产生真正的改变，AI 需要像我们一样学习。必须让这些专家 AI 接触到顶级从业人员的多样化视角，以避免复制危险的偏见。鉴于人工智能依赖的神经网络基础，这些专家 AI 可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。 在 AI 进化方面，CNN 的结构基于两类细胞的级联模型，主要用于模式识别任务，在计算上比大多数其他架构更有效、更快速，在许多应用中，包括自然语言处理和图像识别，已经被用来击败大多数其他算法。我们每次对大脑的工作机制的认知多一点，神经网络的算法和模型也会前进一步。
2024-09-02
Rerank Model
重排通常是通过专门的 Rerank 模型来实现的。例如在一些研究中，如基于 Notion 和 Coze 打造个人知识问答系统，提到若不考虑速度和成本，最好的语义相关度计算算法就是 LLM 本身，所以直接使用 LLM 来做打分和重排。在大模型 RAG 问答的行业最佳实践中，如 Baichuan 案例，对于 Rerank 和 selection 的作用范围存在一定的不确定性，合理猜测是对全部 Material 进行重排序和筛序。
2024-08-29
reward model
奖励模型（Reward Model）相关内容如下： 在训练 GPT 助手方面，对于奖励模型，需要将提示排成行，提示在三行中相同，但完成项不同。黄色的 token 来自 SFT 模型，在最后添加特殊的奖励读出 token，监督单个绿色 token 的 transformer，它会预测完成项的质量。做出预测后，根据模型对完成项的排名与来自人类承包商的比较事实数据制定损失函数，训练模型使其做出与比较事实数据相一致的奖励预测，从而能够评估提示的完成程度。 此外，关于盈利模式，比如在菠萝作词家平台，可以提供不同级别的订阅套餐，包括基础套餐和高级套餐，分别提供不同服务。还可以与音乐制作人等建立项目合作关系，按项目费用或作品分成获取收益。对于优秀歌词作品，平台可与创作者分享版权收益。也能吸引音乐相关品牌及广告商入驻，通过展示广告、品牌联名等增加收入，或为品牌定制专属歌词内容。最后可以开设线上或线下的歌词创作培训课程。 在 GPT 模型方面，开发者上架经过审核和筛选的 GPT 模型，可获得曝光和赚取收益，虽然官方未公开详细盈利模式，但可能包括多种方式。
2024-08-19
帮我生成一个浏览器插件，功能为可以拦截页面的广告
很抱歉，目前无法直接为您生成一个具有拦截页面广告功能的浏览器插件。但一般来说，开发这样的插件需要具备以下步骤和技术知识： 1. 选择合适的编程语言，如 JavaScript 等。 2. 了解浏览器的扩展开发框架和 API，不同的浏览器可能有不同的要求和接口。 3. 实现广告检测和拦截的算法，这可能涉及到对网页元素的分析和识别。 4. 处理与浏览器的兼容性问题，确保在各种主流浏览器上都能正常工作。 如果您不具备相关的开发技能，也可以在各大浏览器的应用商店中寻找已有的广告拦截插件来满足您的需求。
2024-10-24
jina抓取页面案例
Reader 是由 jina 开源的网页内容爬取工具。将网络信息灌输到大语言模型（LLM）中是实现信息实体化的关键步骤，但此过程充满挑战。最直接的办法是抓取网页内容并提取其 HTML 数据，然而抓取操作复杂且易被封锁，原始 HTML 还常包含大量无用元素，如多余标记和脚本代码。Reader API 解决了这些问题，它能从网址提取核心内容，并转化为干净、便于大语言模型处理的文本，能为 AI 智能体及 RAG 系统提供高品质的数据输入。您可参考：https://jina.ai/reader/
2024-09-27
AI页面翻译软件
以下是一些可以用于翻译 PDF 的 AI 产品： 1. DeepL（网站）： ，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）： ，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）： ，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）： ，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）： ，点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。
2024-09-21
AI页面 设计工具
以下是一些 AI 页面设计工具： 1. The Grid： 网址： 特点：Molly 是 The Grid 的 AI 设计助手，可以自动调整网站的设计和布局。基于内容和用户互动进行优化，提供个性化的网站设计体验。支持多种内容类型，包括博客、商店和画廊等。 2. Bookmark： 网址： 特点：AIDA（Artificial Intelligence Design Assistant）通过询问用户几个简单的问题，快速生成一个网站。提供直观的拖放编辑器，用户可以轻松自定义网站内容和布局。包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. 即时设计： 网址：https://js.design/ 特点：一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 4. V0.dev： 网址：https://v0.dev/ 特点：Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 5. Wix： 网址： 特点：Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 6. Dora： 网址：https://www.dora.run/
2024-08-08
如何用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化
使用AI来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以采取以下几个步骤： 1. 市场分析：利用AI分析工具来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。AI可以处理大量数据，快速识别出哪些产品受欢迎、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：AI可以分析和推荐高流量、高转化的关键词，帮助卖家优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：AI设计工具可以根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI文案工具可以撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：AI图像识别技术可以帮助选择或生成高质量的产品图片，这些图片能够更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略：AI可以分析不同价格点对销量的影响，帮助卖家制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI可以分析客户评价和反馈，帮助卖家了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI可以根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：AI驱动的聊天机器人可以提供24/7的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：AI可以分析不同营销活动的效果，帮助卖家了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：AI可以帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：AI可以分析不同的支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI可以帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI可以分析观众行为，帮助卖家优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 通过这些步骤，AI可以帮助卖家在阿里巴巴平台上提高营销效果和产品页面的吸引力，从而增加销量和客户满意度。
2024-04-18
我是一名计算机专业学生，给我一份进入ai行业的指南
以下是为您提供的进入 AI 行业的指南： 一、学习计划 如果您想入门强化学习，可以将搞懂 DQN 算法作为目标。参考链接：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 。但需注意，其中资料众多，如同大海捞针，所以在学习前要先明确目的。 二、信息源 1. 简报 TLDR AI： The Sequence： Deep Learning Weekly： Ben’s Bites： Last week in ai： Your guide to AI： 2. 播客 No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议 World AI Cannes Festival 三、知识获取 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，这里会分享 AI 技术在商业场景中的应用案例和经验。为方便不同背景的读者，文章会采用通俗有趣的方式讲解知识，可能存在专业性不严谨的情况，会有标注提示。对于超纲或专业的内容，也会有标注，可放心跳过。文末会有论文推荐导引，帮助您了解技术细节。
2024-12-19
怎么进入知识库
以下是进入知识库的步骤： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页，在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。（可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，包括最大召回数量、最小匹配度和调用方式等。配置项说明：最大召回数量指 Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，返回的数据片段数量，数值越大返回的内容越多；最小匹配度指 Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，会将达到匹配度要求的数据片段进行召回，若未达到则不会被召回；调用方式分为自动调用和按需调用，自动调用每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回，按需调用则需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法，以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。（可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。
2024-09-26