flux ae.sft放在哪个文件夹

以下是 Trae 的使用指南： 一、Trae 简介 Trae 是字节跳动推出的智能编程助手，提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力，使用自然语言对话就能实现代码编写。 二、Trae 的功能 1. 提供传统的 IDE 功能，包括代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等。 2. 智能问答：在编写代码时，可随时与 AI 助手对话，获得代码解释、注释和错误修复等帮助。 3. 实时代码建议：AI 助手能理解当前代码并在编辑器中实时提供建议，提升编程效率。 4. 代码片段生成：通过自然语言描述需求，生成相应代码片段，甚至能编写项目级或跨文件的代码。 5. 从 0 到 1 开发项目：告诉 AI 助手想开发的程序，它将提供相关代码或自动创建所需文件。 三、下载 Trae 官网下载地址：https://www.trae.ai/download ，支持 Mac 系统、Windows 系统，未来支持 Linux 系统。 四、使用方法 1. 安装：下载完成后按照界面提示一步步安装。 2. 登录：安装完成后点击右侧登录按钮，程序会自动打开网页提示登录，无账号需先注册。登录完可能会出现“App Unavailable”，此时需要开启科学上网。 3. 网页登录成功后可关闭科学上网，再点击中间大按钮，自动进入 Trae 客户端。 五、模式选择 1. Chat 模式：根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题。 2. Builder 模式：可让 Trae 帮助从 0 开发一个完整的项目，对代码文件的任何更改都会自动保存。 六、使用案例 1. 生成一个贪吃蛇游戏 打开 Builder 模式，输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”，排队完成后，Trae 开始思考和代码编写，期间需手动接入进行文件审查，点击“全部接受”。 代码生成完成后，Trae 自动运行命令启动页面，点击运行，在 Webview 中可看到实现的游戏效果，试玩基本无 Bug。 Trae 会进行工作总结，说明已实现的功能，如游戏包含的特性、主要功能和游戏界面等。 2. 生成一个任务清单应用 在输入框中输入：使用 Web 技术开发一个任务清单应用。 3. 根据 UI 设计图自动生成项目代码 从站酷上找一张设计图，输入提示：使用 html 技术实现如图大屏页面。 七、总结 从实际体验来看，Trae 表现可圈可点。 1. 高效代码生成能力：能在几分钟内生成完整框架，代码结构清晰且功能齐全，甚至能自动处理依赖项和运行命令。 2. 多技术栈支持：对 Web 技术掌握远超预期，生成的代码可直接运行且无明显语法错误。 3. 动态调整潜力：能根据用户反馈快速调整样式，自适应布局的实现展现了 AI 的迭代能力。

以下是 Trae 的安装步骤： 1. 由于 Trae AI 官网部署在海外，且其本身需要使用海外的大模型，所以需要通过 VPN 等方式科学上网。 2. 在官网（https://www.trae.ai/download）直接点击下载，Trae 会自动识别您的电脑芯片。 3. 下载完成后，如果是 Mac 系统，将左侧的 Trae 应用拖动到右侧的文件夹内；如果是 Windows 系统，双击 Trae 图标，即可完成安装。 4. 安装完成后，点击图标启动，进行以下简单设置： 选择主题背景和默认语言，可选择中文。 对于提供的 Cursor、VS Code 等其他 AI 编程工具的配置和插件迁移，如果是第一次使用类似工具，可直接点“Skip”选项。 对于不理解意思的设置，直接点“Skip”选项。 5. 选择合适的登录方式，登录方式包括 Google 账号登录、Github 账号登录、邮箱登录。如果没有账号，可新注册一个账号。推荐有余力的用户访问 Github 官网（https://github.com/）注册。 注意：Trae 仅在部分地区可用，可能需要开启科学上网。登录完之后，若出现“App Unavailable”提示，可能是所在地区不可用，此时需要开启科学上网。网页登录成功之后可以把科学上网关掉。

以下是 Trae 编程的快速入门指南： 一、Trae 简介 Trae 是字节跳动推出的智能编程助手，提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力，通过自然语言对话就能实现代码编写。 二、Trae 的功能 1. 传统 IDE 功能，如代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等。 2. 智能问答：在编写代码时可随时与 AI 助手对话，获得代码解释、注释和错误修复帮助。 3. 实时代码建议：AI 助手能理解当前代码并实时提供建议，提升编程效率。 4. 代码片段生成：通过自然语言描述需求生成相应代码片段，甚至能编写项目级或跨文件代码。 5. 从 0 到 1 开发项目：告知想开发的程序，AI 助手提供相关代码或自动创建所需文件。 三、下载 Trae 官网下载地址：https://www.trae.ai/download ，支持 Mac 系统、Windows 系统，未来支持 Linux 系统。 四、使用方法 1. 安装：下载完成后按界面提示一步步安装。 2. 登录：安装完成后点击右侧登录按钮，程序会自动打开网页提示登录，无账号需先注册。登录完若出现“App Unavailable”提示，因 Trae 仅在部分地区可用，此时需开启科学上网。网页登录成功后可关闭科学上网，再点击中间大按钮。 3. 进入客户端后，查看对话框右下角，有三种大模型可选：Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o。Trae 提供两种模式： Chat 模式：根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题。 Builder 模式：可让 Trae 从 0 开发完整项目，对代码文件的任何更改会自动保存。 五、使用案例 1. 生成一个贪吃蛇游戏：打开 Builder 模式，输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”，排队完成后，Trae 开始思考和代码编写，期间需手动接入进行文件审查，点击“全部接受”。代码生成完成后，Trae 自动运行命令启动页面，点击运行，在 Webview 中可看到实现的游戏效果，试玩基本无 Bug。Trae 还进行了工作总结，说明了已实现的功能，如游戏包含的特性、主要功能和游戏界面等。 2. 生成一个任务清单应用：输入“使用 Web 技术开发一个任务清单应用”，过程类似。 3. 根据 UI 设计图自动生成项目代码：从站酷上找设计图，输入提示生成，虽不完美但能根据反馈调整。 六、总结 从实际体验看，Trae 表现出色，具有高效代码生成能力、多技术栈支持和动态调整潜力。

以下是关于 Trae 的相关信息： 1. Claude 3.5 免费无限量！字节 AI 编程神器 Trae Win+Mac 版全量上线： Trae Windows 版本已于特定时间上线，即日起全系统可用。 Trae 标配 Claude3.5sonnet 模型免费不限量，而竞品工具同一模型每月收费且限量使用。 Trae 编辑器所有功能原生支持中文，上手门槛低。 Trae 是一款与 AI 深度集成，提供智能问答、代码自动补全以及基于 Agent 的 AI 自动编程能力的 IDE 工具。 2. 来了，AI 编程神器 Trae 的保姆级使用指南： 介绍了控制按钮和游戏说明。 展示了生成任务清单应用的过程和效果。 演示了根据 UI 设计图自动生成项目代码的操作及调整效果。 总结了 Trae 的高效代码生成能力、多技术栈支持和动态调整潜力。 3. AI 编程零门槛：Trae 国内版终于来了： 前段时间学习 AI 编程时发现的初学者前置问题，如今随着 Trae 国内版发布得到解决。 Trae 国内版是国内首个 AI IDE，自带特定模型，免费、快速、稳定。 Trae 是字节跳动旗下类似其他 IDE 工具的 AI 原生编程工具，具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性，适合新手入门也能提升资深程序员编程速度。

Trae 国内版是国内首个 AI IDE，具有以下特点和优势： 1. 自带豆包 1.5 pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型，免费、快速、稳定。 2. 解决了初学 AI 编程时的常见前置问题，如官网打不开、会员购买、中文和预览插件安装等，真正实现了 AI 编程零门槛。 3. 网址为 Trae.com.cn，或可点击文末【阅读原文】直接访问。 4. 是字节跳动旗下的 AI 原生编程工具，类似 Cursor、Windsurf 等 IDE 工具，用户可通过自然语言编写出网页、软件。 5. 具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性。 6. 相比 IDE 插件类的 AI 代码助手，Trae 这样的 AI 原生 IDE 有两个跨越式的突破：补全不限于向后追加，可多行全方位自动补全；具备 Agent 能力，能自动完成代码生成、调试、运行等工作。 7. 国外版与国内版的主要区别在于模型，国内版使用国内模型，连接稳定快速，界面根据国内用户习惯定制。如果想保留原有 IDE 并增加 AI 编程功能，可选择 MarsCode 插件；若想体验全新围绕 AI 设计的原生 IDE，则可选择 Trae。

Trae 是字节跳动推出的智能编程助手，具有以下特点和使用方法： 一、Trae 简介 Trae 提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力，使用自然语言对话就能实现代码编写。 二、Trae 的功能 1. 提供传统的 IDE 功能，如代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等。 2. 智能问答：在编写代码时可随时与 AI 助手对话，获得代码解释、注释和错误修复等帮助。 3. 实时代码建议：AI 助手能理解当前代码并实时提供建议，提升编程效率。 4. 代码片段生成：通过自然语言描述需求，生成相应代码片段，甚至能编写项目级或跨文件的代码。 5. 从 0 到 1 开发项目：告诉 AI 助手想开发的程序，它将提供相关代码或自动创建所需文件。 三、下载 Trae 官网下载地址：https://www.trae.ai/download ，支持 Mac 系统、Windows 系统，未来支持 Linux 系统。 四、使用方法 1. 安装：下载完成后按界面提示一步步安装。 2. 登录：安装完成后点击右侧登录按钮，程序会自动打开网页提示登录，无账号需先注册。登录完可能会出现“App Unavailable”，此时需要开启科学上网。网页登录成功后可关闭科学上网，再点击中间大按钮。 3. 进入客户端后，查看对话框右下角，有三种大模型可选：Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o 。 4. Trae 提供两种模式： Chat 模式：根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题。 Builder 模式：帮助从 0 开发一个完整的项目，对代码文件的任何更改都会自动保存。 五、使用案例 1. 生成一个贪吃蛇游戏 打开 Builder 模式，输入需求。 排队完成后，Trae 开始思考和代码编写，期间需手动接入进行文件审查，点击“全部接受”。 代码生成完成后，Trae 自动运行命令启动页面，点击运行，在 Webview 中可看到游戏效果，试玩基本无 Bug。 Trae 会进行工作总结，说明已实现的功能。 2. 生成一个任务清单应用 在输入框中输入：使用 Web 技术开发一个任务清单应用。 3. 根据 UI 设计图自动生成项目代码 输入提示：使用 html 技术实现如图大屏页面。 六、总结 从实际体验来看，Trae 表现可圈可点： 1. 高效代码生成能力：能在几分钟内生成完整框架，代码结构清晰且功能齐全，甚至能自动处理依赖项和运行命令。 2. 多技术栈支持：对 Web 技术掌握远超预期，生成的代码可直接运行且无明显语法错误。 3. 动态调整潜力：能根据用户反馈快速调整样式，自适应布局的实现展现了 AI 的迭代能力。

以下是关于开源 Flux 模型快速使用的方法： 1. 模型的下载： 如果因为环境问题，可以在网盘中下载。 siglipso400mpatch14384（视觉模型）：siglip 由 Google 开发的视觉特征提取模型，负责理解和编码图像内容。工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将这些视觉信息编码成一组特征向量。打开 ComfyUI\models\clip，在地址栏输入 CMD 回车，打开命令行，输入下面的命令拉取模型（也可以在网盘里下载）。 image_adapter.pt（适配器）：连接视觉模型和语言模型，优化数据转换。工作流程包括接收来自视觉模型的特征向量、转换和调整这些特征，使其适合语言模型处理。通过 https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 下载，放到 models 的 Joy_caption 文件夹里，如果该文件夹不存在，就新建一个。 MetaLlama3.18Bbnb4bit（语言模型）：大型语言模型，负责生成文本描述。工作流程包括接收经过适配器处理的特征、基于这些特征生成相应的文本描述、应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性。打开 ComfyUI\models\LLM，地址栏输入 CMD 回车，在命令行里面输入下面命令。 2. 下载地址： ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 准备了夸克和百度的网盘链接，方便部分同学下载： flux 相关模型（体积较大）的夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 。 flux 相关模型（体积较大）的百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码：ub9h 。 如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，速度会快很多，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 3. 工作流下载： 最后我们再下载 dev 的工作流： 。或者下面官方原版的图片链接，图片导入 comfyUI 就是工作流：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png 。我们打开 ComfyUI，把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。

您学习 ComfyUI 和 Flux 一段时间后准备学习 Python 开发 ComfyUI 节点并对接模型，这个方向是可行的。以下是一些相关的知识和要点供您参考： 工作流方面： 工作流节点可直接拖动单个节点到任意位置，也可按住 Control 键并用鼠标左键滑框选中多个节点，再按 Shift 键一起拖动。 选中节点后右键新建组，可修改组名、颜色等，组被覆盖时可直接拖动组。 选中节点后右键选择对齐方式，如顶部对齐、左边对齐等。 第三方节点的安装方式包括在 customer NODE manager 中安装、在 GitHub 上复制链接安装、通过终端输入指令安装、在秋叶启动器的版本管理中安装。 可通过 group by Parser 节点控制组，也可通过按住节点按 control b 跳过或按 control m 终止执行。 模型方面： 噪声强度由种子调节，种子固定噪声分布方式，噪声与 CLIP 无关，增大噪声设置值会增强模型对图片重绘的程度。 模型版本的提示词差异：1.5 以 tag 为主，XL 论文称以自然语言为主，但实际使用中因模型微调情况可能仍需用 tag。 Flux 模型有时生成黑图，可能有修复方案，需自行查询。图像生成结果为空，可能是 VAE 编码器与大模型未连接，调整连接后问题解决。 安装方面： 自动打标 joy_caption 副本的节点安装地址为 D:\\ComfyUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes。 安装步骤包括：（Comfyui evn python.exe）python m pip install rrequirements.txt 或点击 install_req.bat，注意 transformers 版本不能太低。 下载模型或者运行 ComfyUI 自动下载模型到合适文件夹，如从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载并放到 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 文件夹内。 新版的 PuLID 解决了模型污染的问题，使用新版的节点需要禁用或者删除之前的 PuLID 节点，不然可能会有冲突问题。模型放在 ComfyUI\\models\\pulid 文件夹里面，注意用新版的。 如果使用 PuLID，还需要安装 EVA CLIP 等模型。

以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤： 模型准备： 1. 下载所需模型，包括 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意：不使用时存放位置随意，只要知晓路径即可。训练时建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 下载脚本： 1. 网盘链接： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 安装虚拟环境： 1. 下载完脚本并解压。 2. 在文件中找到 installcnqinglong.ps1 文件，右键选择“使用 PowerShell 运行”。 3. 新手在此点击“Y”，然后等待 1 2 小时的下载过程，完成后提示是否下载 hunyuan 模型，选择 n 不用下载。 数据集准备： 1. 进入厚德云 模型训练 数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 2. 创建数据集： 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集。 输入数据集名称。 可以上传包含图片 + 标签 txt 的 zip 文件，也可以上传只有图片的文件（之后可在 c 站使用自动打标功能），或者一张一张单独上传照片。 Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名“1.png”，对应的达标文件就叫“1.txt”。 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可点击详情检查，预览数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练： 1. 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集，点击右侧箭头，选择上传过的数据集。 3. 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。 4. 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入。 5. 训练参数可调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。若不知如何设置，可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 6. 按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力。 7. 等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成会显示每一轮的预览图。 8. 鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 数据集存放位置：.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 运行训练：约 1 2 小时即可训练完成。 验证和 lora 跑图：有 ComfyUI 基础的话，直接在原版工作流的模型后面，多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点就可以，自行选择 Lora 和调节参数。

很抱歉，根据您提供的错误信息“ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUIaki\ComfyUIakiv1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1devfp8.safetensors”，暂时无法明确具体的问题原因。可能是模型文件格式不被识别，或者文件路径存在错误等。建议您检查文件的完整性和正确性，确保其符合相关软件的要求。

以下是关于您提到的“midjourney_whisper_flux_lora_v01”的相关信息： 1. XLabsAI 发布了 6 个不同的 Lora，包括 Midjourney 风格、写实风格、动漫风格、迪斯尼风格、风景风格等，并提供了相应示例。 2. 文生图模型排序（从高到低）：Imagen 3 真实感满分，指令遵从强；Recraft 真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）；Midjourney 风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差；快手可图 影视场景能用，风格化较差；Flux.1.1 真实感强，需要搭配 Lora 使用；文生图大模型 V2.1L（美感版） 影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸；Luma 影视感强，但风格单一，糊；美图奇想 5.0 AI 油腻感重；腾讯混元 AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准；SD 3.5 Large 崩。 3. 指定 AI 生图里的文字，有 9 种解决方案，其中 2 种快过时了。包括 Midjourney（v6 版本开始支持文字效果，主要支持英文，中文支持有限）、Ideogram（以图片嵌入文字能力闻名，2.0 模型能力得到进一步加强，支持复杂文本和多种艺术风格，文字与图像能够自然融合，支持英文，中文提示词可自动翻译为英文）、Recraft（V3 开始支持文本渲染能力，是目前唯一能在图像中生成长文本的模型，支持精确的文本位置控制，支持图像编辑功能，支持矢量图生成，支持英文，中文渲染能力较弱）、Flux（FLUX.1 是一款高质量的开源图像生成模型，支持复杂指令，支持文本渲染，支持图像编辑，生成图像的质量很高，主要支持英文）。

以下是关于 Flux 训练 Lora 的教程： 1. 准备模型：需要下载以下几个模型：t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。注意：不使用的话它们放到哪里都可以，甚至放一起一个文件夹，只要知道“路径”，后面要引用到“路径”。因为是训练，不是跑图，训练的话，模型就用 flux1dev.safetensors 这个版本，编码器也用 t5xxl_fp16.safetensors 这个版本最好。 2. 下载脚本： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 3. 安装虚拟环境：下载完解压，在文件中找到 installcnqinglong.ps1 这个文件，右键选择“使用 PowerShell 运行”，新手的话这里就点击“Y”，然后等待 1 2 小时的漫长下载过程，下好了之后最后会提示是否下载 hunyuan 模型，选择 n 不用下载。 4. 0 基础训练大模型： 进入厚德云 模型训练 数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 步骤一·创建数据集：在数据集一栏中，点击右上角创建数据集，输入数据集名称。zip 文件可以是包含图片 + 标签 txt，也可以只有图片没有打标文件（之后可以在 c 站使用它的自动打标功能），也可以一张一张单独上传照片，但建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名"1.png"，对应的达标文件就叫"1.txt"。上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后就会上传成功，可以点击详情检查，可以预览到数据集的图片以及对应的标签。 步骤二·Lora 训练：点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本，选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集，触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词，模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数，如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数，可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力，然后就可以等待训练了，会显示预览时间和进度条，训练完成的会显示出每一轮的预览图，鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 5. ControlNet 作者张吕敏再出新项目 LuminaBrush：基于数据集在 Flux 上训练 LoRA，并用 LoRA 生成的图像来扩展这个图像数据集。使用均匀光照图像作为中间表示具有一些优势，比如避免来自 3D 反照率的过于锐利的网格边界或过于平坦的表面。而这些图像在细节层面也足够细腻，可以处理皮肤纹理、头发、毛发等细节。接下来，通过合成随机法线，将这些均匀光照图像进行随机再光照，以训练一个可以从任何输入图像中提取均匀光照外观的模型。第一阶段的这个模型目前也提供了在线 demo：https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/lumina_brush_uniform_lit 。第二阶段，会从数百万张高质量的自然场景图像中提取均匀光照外观图像，以构建成对数据集，用于训练最终的交互式光照绘制模型。

SFT 即监督微调（Supervised FineTuning），以下是关于 SFT 的一些相关信息： 在苹果大模型 MM1 的研究中，研究者在预训练模型之上训练了监督微调实验，从不同的数据集中收集了约 100 万个 SFT 样本，并采用扩展到高分辨率的 SFT 方法，监督微调结果显示出了模型的优越性能。 在多模态大模型的训练中，多模态微调包括监督微调（SFT）和 RLHF 两部分，目的是使模型符合人类的意图或偏好，并增强交互能力。SFT 将预训练阶段的数据转换为指令感知的格式，优化目标与预训练相同，SFT 数据可构造为单轮或多轮的 QA。 在 Gemini report 中，指令调优涵盖有监督的微调（SFT）和通过人类反馈的强化学习（RLHF），SFT 需要对“优质”数据进行整理，以进行奖励模型训练和 RLHF，数据混合比例通过较小的模型进行消融，以平衡有用性指标和减少模型危害。

AI SFT 即监督微调（Supervised Finetuning）。它是一种在人工智能领域中的技术。例如在自然语言处理中，通过使用有监督的数据对预训练的模型进行微调，以使其更好地适应特定的任务和领域。在一些研究和应用中，如会话式医疗诊断人工智能应用 AMIE 中，SFT 被用于弥补真实世界数据样本的充分性、全面性、深刻性和洞察性。同时，在 Transformer 等模型的发展和应用中，SFT 也发挥着重要作用。

“SFT”可能有多种含义。在音乐领域，它可能指某种特定的音乐风格，如“Swift”指快速和敏捷的音乐风格，常用于表现快速和敏捷的情感，如 Taylor Swift 的《Shake It Off》；“Swirling”指旋转和流动的音乐风格；“Swooning”指陶醉和倾倒的音乐风格；“Syllabic”指音节和节奏的音乐风格；“Symbiotic”指共生和互助的音乐风格。 在语音处理方面，“SFT”可能指短时傅里叶变换（Shorttime Fourier Transform，STFT）。语音通常是短时平稳信号，在进行傅里叶变换前一般要进行分帧，取音频的小片段进行短时傅里叶变换。其结果是一个复数，包括幅度和相位信息。能量频谱是振幅频谱的平方，通过对频域信号进行逆傅里叶变换可恢复时域信号。离散傅里叶变换计算复杂度高，可采用快速傅里叶变换简化。在实际应用中，对语音信号分帧加窗处理，视为短时傅里叶变换。

高质量的SFT（Supervised FineTuning）多轮对话数据集在训练对话系统时至关重要。以下是一些公认的高质量多轮对话数据集： 1. ConvAI2 Dataset ConvAI2数据集是基于PersonaChat数据集构建的，用于ConvAI2挑战赛。它包含了多轮对话，且每个对话都有明确的角色和背景信息，有助于训练更具个性化的对话系统。 链接: 2. DSTC系列数据集 DSTC（Dialogue State Tracking Challenge）系列数据集是多轮对话系统研究中的经典数据集，涵盖了多种任务和领域，如任务导向对话、对话状态跟踪等。 DSTC2: 专注于餐馆预订任务。 DSTC3: 扩展了DSTC2，增加了更多的任务和对话状态。 DSTC6: 涉及对话行为理解和对话状态跟踪。 链接: 3. MultiWOZ Dataset MultiWOZ（MultiDomain Wizard of Oz）是一个大规模、多领域任务导向对话数据集，涵盖了多个对话场景，如餐馆预订、酒店预订、出租车预订等。数据集中的对话是由实际用户和客服人员通过WizardofOz方法生成的，质量较高。 链接: 4. Ubuntu Dialogue Corpus Ubuntu Dialogue Corpus是一个大规模、多轮对话数据集，基于Ubuntu的IRC日志。数据集包含技术支持对话，适用于训练技术支持和问答系统。 链接: 5. CoQA Dataset CoQA（Conversational Question Answering）数据集用于对话式问答系统的训练。数据集中每个对话包含一个给定的文本和相关的问题回答对。 链接: 6. TopicalChat Dataset TopicalChat数据集是微软创建的，用于开发和评估开放领域对话系统。数据集包括不同主题的多轮对话，涉及科技、娱乐、体育等多个领域。 链接: 7. PersonaChat Dataset PersonaChat数据集包含多轮对话，每个对话参与者都有预定义的个人信息或“persona”，旨在开发更具个性化和情感的对话系统。 链接: 总结 这些数据集覆盖了多种对话场景和任务类型，是开发高质量对话系统的重要资源。在使用这些数据集进行训练时，可以结合具体的应用场景和需求，选择合适的数据集进行SFT。

IPAdapter 的存放位置如下： 节点包：下载或 git clone 新的节点包到 ComfyUI/custom_nodes/文件夹下。 模型： /ComfyUI/models/clip_vision：（SDXL）。 /ComfyUI/models/ipadapter：。 如果相应文件夹不存在，需要新建并重命名。

FLUX 模型的放置位置如下： FLUX.1等版本的模型应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。如果爆显存了，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型，设置为 fp8 可降低显存使用量，但可能会稍降质量，默认的 weight_type 显存使用较大。 t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 应放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里面。可以使用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 来降低内存使用率，若有超过 32GB 内存，建议使用 fp16。 下载的 Vae 模型应放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 同时，以下模型也有对应的放置位置： flux1dev.safetensors 放在 ComfyUI/models/unet/目录下。 t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 ae.safetensors 放在 ComfyUI/models/vae/目录下。 flux1dev.safetensors 是底模，ae.safetensors 是 VAE，clip_l.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 是关于文字语言编码。

目前，带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用，@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用，相关链接为：https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外，能联网检索的 AI 也是存在的。例如，ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网；Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型；Bing Copilot 作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动；还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面，有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐适合整理文件夹中图片的 AI 软件： 1. 去水印方面： AVAide Watermark Remover：在线工具，支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，上传图片、选择水印区域，保存并下载处理后的图片，还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 Vmake：可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印，适合需快速去水印并在社交媒体分享图片的用户。 AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中多余物体、人物或水印，支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简便。 2. 图生图方面： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，将上传照片转换为芭比风格，效果佳。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出，但仍有一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。您可以根据具体需求选择最适合您的工具。

知识库和文件夹有以下区别： 功能和用途：知识库是用于存储和管理外部数据，让 Bot 可以与指定的数据进行交互，并且会自动将文档分割成内容片段进行存储，通过向量搜索检索最相关内容来回答用户问题。而文件夹主要是用于对文件或数据进行分类和组织，方便用户查找和管理。 组成和结构：知识库由大到小可分为知识库、单元和分段。单元是可上传的最小内容单位，可以是一个.txt、.pdf、.csv 文件或一个网页。分段是一个单元切分成的多个部分，是模型查询的最小单位。 与 Bot 的关系：知识库是提前内置在 Bot 内部的，一般只能用作检索使用。而文件夹与 Bot 的交互相对较少。 数据处理：数据库是偏编程的概念，非编程同学可以直接参考官方文档的教程操作一遍。数据库既可以提前内置在 Bot 内部，也可以在和 Bot 互动的过程中将某些数据写入数据库，当作存储组件使用。而知识库主要是提取和存储长期知识。