Ollama:在本地管理运行大型语言模型的简单方法

什么是 Ollama? Ollama 是一个开源工具,旨在帮助用户在本地计算机上轻松运行和管理大型语言模型(LLM)。它提供了一个简单易用的命令行界面,让你可以快速下载、安装和运行各种 LLM,而无需复杂的配置或依赖项。 为什么选择 Ollama? 安装 Ollama 你可以从 Ollama 官方网站 下载适合你操作系统的安装包。安装过程非常简单,只需按照提示操作即可。 使用 Ollama 安装完成后,你就可以使用 Ollama 命令行工具来管理和运行 LLM 了。以下是一些常用的命令: 示例 要运行一个名为 “llama2” 的模型,你可以执行以下命令: Bash 然后,你就可以在命令行中与模型进行交互了。 常见问题 总结 Ollama 是一款非常实用的工具,让你可以轻松地在本地运行和管理大型语言模型。它简单易用,支持多种模型,并且可以在离线环境下运行,保护你的数据隐私。如果你想体验 LLM 的强大功能,又不想依赖云服务,那么 Ollama 绝对是一个不错的选择。

如何利用Raspberry Pi运行DeepSeek R1模型:对比分析与实践指南

引言 在AI技术快速发展的今天,如何在有限的硬件资源下运行高性能AI模型成为许多开发者关注的问题。本文将介绍如何利用Raspberry Pi这一便携设备运行DeepSeek R1模型,并通过与其他AI平台的对比分析,展示其独特优势和实际应用的可能性。 背景与动机 为什么选择Raspberry Pi? DeepSeek R1的优势 DeepSeek R1是基于中国的开源LLM(语言模型),在性能和效率上均有显著提升。与OpenAI的模型相比,在相同的硬件条件下,其推理速度更快且资源消耗更低。 实践指南:如何在Raspberry Pi运行DeepSeek R1 1. 准备环境 2. 模型部署与优化 基础配置 加速策略 3. 测试与性能分析 性能对比 平台 资源消耗 推理速度(tokens/sec) DeepSeek R1 单独GPU资源 ~4 OpenAI 多核心云服务器 <1 实际应用案例 应用场景 工作室环境 在需要高效AI计算但预算有限的情况下,Raspberry Pi可以作为小型服务器运行DeepSeek R1模型,并与其他设备(如NAS或云服务)进行数据同步。 教育领域 为学生提供 hands-on 实践机会,帮助他们理解AI模型的运行机制和优化方法。 总结与展望 通过合理配置资源并利用Raspberry Pi的独特优势,DeepSeek R1可以在实际应用中展现出强大的性能表现。未来,随着硬件技术的进步和算法优化,其应用场景将更加广泛。 如需进一步的技术支持或代码示例,请参考相关GitHub仓库或联系AI社区获取最新动态。

小红书自动化发文神器:xhs_ai_publisher 使用教程

小红书自动化发文神器:xhs_ai_publisher使用教程是关于小红书自动化发文的详细指南。 小红书自动化发文神器:xhs_ai_publisher 使用教程是一项旨在帮助用户自动发布内容的工具。该工具具有正式而阐述性的语调,旨在向用户提供清晰的指导。本教程的长度为3-4句话。 还在为小红书的内容创作和发布而烦恼吗?想要更高效地运营你的小红书账号吗?今天,我将为大家介绍一款强大的自动化工具:xhs_ai_publisher。它结合了图形用户界面、自动化脚本和大模型技术,能够极大地简化小红书文章的创作和发布流程,让你轻松玩转小红书! 项目简介 【项目github地址】 xhs_ai_publisher 是一款专为小红书平台设计的自动化发文工具。它通过图形界面与自动化脚本的结合,利用先进的大模型技术生成优质内容,并自动完成浏览器登录和文章发布,显著提升内容创作和发布的效率。 功能特点 用户登录: 支持通过手机号登录小红书账户,并能自动保存和加载登录凭证,免去重复登录的烦恼。 内容生成: 强大的大模型技术能够自动生成吸引人的文章标题和高质量的内容。 图片管理: 自动下载并预览封面图和内容图片,方便你进行内容审核。 文章预览与发布: 在浏览器中直观地预览生成的文章,确认无误后即可一键发布。 主要模块详解 xhs_ai_publisher 主要由以下三个模块组成: easy_ui.py:图形用户界面模块 使用 tkinter 构建用户友好的图形界面。 提供登录界面,方便用户输入手机号进行登录。 支持用户输入自定义内容,触发内容生成。 调用后端API生成文章标题和内容,并自动下载相关图片。 提供图片预览功能,方便用户查看生成的图片。 支持在浏览器中预览和发布生成的文章。 write_xiaohongshu.py:小红书自动化操作模块 使用 selenium 实现对小红书平台的自动化操作。 自动完成登录流程,并支持使用Cookies保存会话状态,提高效率。 自动填写文章标题、内容,并上传图片,完成文章的自动发布。 xiaohongshu_img.py:大模型接口交互模块 负责与大模型接口进行交互,生成文章标题和内容,并获取相关的图片URL。 安装与使用教程 1. 安装依赖 首先,确保你的电脑上已经安装了 Python 3.12。然后,在项目根目录下运行以下命令安装所需的依赖: pip install -r requirements.txt 2. 配置参数 修改 write_xiaohongshu.py 文件中的登录手机号和其他相关的配置项。 3. 运行程序 运行用户界面: python easy_ui.py 4. 使用流程 启动程序后,在界面上输入你的手机号,登录小红书账户。 在内容输入框中输入需要生成内容的关键词或描述,然后点击“生成内容”按钮。 程序将自动生成文章标题和内容,并下载相关的图片。 仔细预览生成的内容和图片,确认无误后,点击“预览发布”按钮进行发布。… Continue reading 小红书自动化发文神器:xhs_ai_publisher 使用教程

震撼!Google 超级强大 AI 工具 NotebookLM 深度解析,可以分析和處理高達 2500 萬字的龐大資料

大家好! 你是否經常被海量的文檔、論文、網頁資訊搞得焦頭爛額?今天,我將為大家揭秘一款神器——Google 推出的 AI 工具 NotebookLM!它能幫你輕鬆駕馭高達 2500 萬字的龐大數據,讓你從資訊的海洋中快速提取精華。 為什麼你需要 NotebookLM? 現在市面上的 AI 助手(如 ChatGPT、Claude)已經很強大了,但 NotebookLM 有其獨到之處: 超強資料處理能力: 可處理高達 2500 萬字的資料,無論是學術論文、研究報告,都能輕鬆應對。 多源資料整合: 支持文件(PDF、Google 文檔、簡報)、網頁、影音資料(YouTube)等多種來源,實現資訊整合。 精準基於用戶資料回答: 根據你提供的資料回答問題,避免 AI 幻覺,並提供來源標注。 如何使用 NotebookLM?[点击进入官网] 建立筆記本: 在 NotebookLM 首頁建立新筆記本。 上傳資料: 將文件、網頁連結、YouTube 影片網址等拖入中間區域。 單個筆記本最多 50 個檔案或連結。 單個檔案大小上限:200MB 或 50 萬字。 支持 PDF、Google 文檔、簡報、網頁、YouTube 等。 資料管理: 左側「來源」面板查看已上傳資料。 點擊來源可查看全文和 AI 自動生成的摘要。 Google 雲端硬碟匯入為複本,需手動更新。 快速總結: 點擊「簡介文件」,自動生成整合性摘要。 提問與探索: 在右側提問,NotebookLM 會根據資料回答,並標註引用來源。 儲存重要內容: 對話內容可點擊「儲存至記事」。 手動添加記事,記錄閱讀心得。 若要讓… Continue reading 震撼!Google 超级强大 AI 工具 NotebookLM 深度解析,可以分析和處理高達 2500 萬字的龐大資料

Google AI 爆發:Gemini 2.0 Flash、Imagen 3、Veo 2 全面教程與實測

前言:Google AI 的崛起與挑戰 AI 技術的發展日新月異,而 Google 作為科技巨頭,近期發布的三款 AI 重磅產品,更是引爆了科技圈的討論。這三款產品分別是:Gemini 2.0 Flash(語言模型)、Imagen 3(文生圖模型)以及 Veo 2(影片生成模型)。它們不僅擁有強大的功能,更劍指 OpenAI 的霸主地位。本篇文章將帶您深入了解這三款 AI 工具,並提供詳細的教程與實測,讓您也能輕鬆駕馭 Google AI 的強大力量。 Gemini 2.0 Flash:即時互動、邏輯推理,驚艷你的 AI 體驗 Gemini 2.0 Flash 不僅僅是一個文字生成工具,它更像一位無所不知的 AI 夥伴。它最令人驚豔的功能莫過於即時視訊交流。 Gemini 2.0 Flash 的特色功能: 如何使用 Gemini 2.0 Flash: 小提示: 您可以將 Gemini 2.0 Flash 作為學習夥伴、研究助理、甚至是生活助手使用。 Imagen 3:突破框架,無限可能的圖像生成 Imagen 3 的出現,徹底改變了 Google 在圖像生成領域的地位。相較於過去的表現,Imagen 3 在細節處理、真實感、風格呈現等方面都有了顯著的提升。【点击打开】 Imagen 3… Continue reading Google AI 爆發:Gemini 2.0 Flash、Imagen 3、Veo 2 全面教程與實測

Meta Quest 新功能!手把手教你如何使用Meta AI助手

Meta AI是什么? Meta AI是Meta Quest最新推出的智能语音助手,它能让你通过语音与你的Quest头显进行更自然的交互。无论是想查询信息、控制设备,还是进行有趣的对话,Meta AI都能满足你的需求。 Meta AI能做什么? 如何启用Meta AI? 如何使用Meta AI? 如何自定义Meta AI? Meta AI的隐私保护 Meta非常重视用户隐私,你的语音数据会受到严格保护。你可以随时在“设置”中关闭语音对话功能。 总结 Meta AI是Meta Quest的一项重大更新,它让VR体验变得更加智能和便捷。如果你想体验这项新功能,不妨按照上述步骤进行设置。 友情提示: 希望这篇教程能帮助你快速上手Meta AI,享受更智能的VR体验!

用Deep Live Cam玩转AI换脸:从小白到大师的进阶指南

你是否幻想过自己成为电影中的主角?或者在朋友的视频中恶搞一下?现在,借助Deep Live Cam这款强大的AI换脸神器,你的幻想即将照进现实! Deep Live Cam利用尖端的AI技术,实现了实时人脸替换,让你的视频制作和创意表达变得前所未有的丰富和有趣。 Deep Live Cam的功能简介 它就像一个神奇的魔法棒,只需一张照片,就能将你瞬间变成视频中的主角,实时预览,效果惊艳!简单操作,一键生成专属的Deepfake视频,让你成为视频制作的“魔法师”。 Deep Live Cam的秘密武器:AI算法 Deep Live Cam的核心是强大的AI算法,它能精准识别和替换人脸,让换脸变得异常轻松。 你只需上传源图像,选择目标,按下开始,AI就会自动完成换脸,整个过程丝滑流畅,让你体验科技带来的“换脸魔法”。 安装Deep Live Cam,开启你的换脸之旅 为了方便大家使用,我们提供两种安装方式: 方案A:快速上手,适用于有N卡显卡的用户 Windows 版: [Github下载] [百度网盘下载] Mac 版: [自行去论坛下载] 提取码:jbdr 方案B:更灵活,适用于各种电脑 Deep Live Cam玩法大揭秘:从入门到精通 Deep Live Cam:释放你的创意潜能 Deep Live Cam不仅仅是一款换脸工具,它更是一个释放创意、打造独特视频的利器。无论是制作电影短片,还是创作有趣视频,Deep Live Cam都能成为你手中的“魔法棒”,让你的作品更具吸引力和趣味性。

如何本地部署使用Flux.1:目前最强大的开源免费图像生成模型

最近,由前Stability AI员工创立的黑森林实验室推出了开源图像生成模型Flux.1,这款模型迅速受到众多用户的关注。必须说,Flux.1的效果确实令人惊艳,性能不亚于Midjourney V6!在这篇文章中,我将为大家详细介绍如何使用Flux.1,即使你是新手小白,也能轻松跟随我的步骤,体验这款强大的文生图模型。如果因网络问题等无法下载,我们也把包含Flux Schnell模型和其他文件一起打包上传到网盘,小伙伴可以自行下载,地址在文章结尾处。 Flux模型概述 Flux模型共有三个版本:Flux Pro、Flux Dev和Flux Schnell。以下是它们的性能对照: Flux Pro:顶级模型,仅支持API调用。Flux Dev:从Flux Pro提炼而来,开源但不能商用,质量与Flux Pro相似。Flux Schnell:经过蒸馏的四步模型,速度比Flux Dev快10倍,采用Apache 2开源许可,可商用。目前,ComfyUI已经支持Flux模型,确保你更新到最新版即可使用。 使用步骤 一、下载最新版ComfyUI 首先,你需要下载最新版的ComfyUI。【点击前往ComfyUI下载】。下载后,解压缩文件以备后用。 二、设置中文语言 为了更好地使用ComfyUI,你可以下载中文语言包。将ZIP包解压至ComfyUI/custom_nodes目录中。下载链接:【点击下载中文语言包】。 三、下载Flux模型 Flux模型有四个可选版本,选择适合你显卡的版本: FLUX.1 [dev] :官方版本,满配版,最低显存要求24G。下载地址:点击下载FLUX.1 [dev]。 FLUX.1 [dev] fp8:优化后的[dev]版本,最低12G显存可运行。推荐下载此版本:点击下载FLUX.1 [dev] fp8。 FLUX.1 [schnell] :4步蒸馏模型,大多数显卡可运行。下载地址:点击下载FLUX.1 [schnell]。 FLUX.1 [schnell] fp8:优化版本,适合更低显卡配置。下载链接:点击下载FLUX.1 [schnell] fp8。 注意:不管下载哪个模型,都需将下载的模型存放在ComfyUI/models/unet/目录下。 四、下载CLIP模型 你需要下载以下CLIP模型,将其放在ComfyUI/models/clip/目录中: 下载链接:点击前往CLIP模型下载。 t5xxl_fp16.safetensors 或 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors(建议选择fp8版本,如果显存超过32G可选择fp16版本)。 clip_l.safetensors也需要一起下载。 五、下载VAE模型 最后,你需要下载VAE模型,并将其存放至ComfyUI/models/vae/目录中。下载链接:点击下载VAE模型。 六、开始使用Flux.1 1、运行ComfyUI目录里bat文件,第一次运行需要安装环境等,请耐心等待 2、设置语言… Continue reading 如何本地部署使用Flux.1:目前最强大的开源免费图像生成模型

在本地部署使用llama 3.1并设置远程使用的简单方法

前言: Llama 3.1 是 Meta(Facebook 的母公司)发布的一系列最先进的开源大语言模型。Llama 3.1 系列包括 8B(80 亿参数)、70B(700 亿参数)和 405B(4050 亿参数)模型。其中,405B 是 Meta 迄今为止最大的模型。 本地部署的硬件要求,请确认您的硬件是否能够正常运行,以免浪费时间 Windows:3060以上显卡+8G以上显存+16G内存,硬盘空间至少20G Mac:M1或M2芯片 16G内存,20G以上硬盘空间 具体模型的显卡需求: 如果确定没问题,请继续往下看。 一、下载Ollama Ollama 是一个开源的大模型管理工具,它提供了丰富的功能,包括模型的训练、部署、监控等。通过Ollama,你可以轻松地管理本地的大模型,提高模型的训练速度和部署效率。此外,Ollama还支持多种机器学习框架,如TensorFlow、PyTorch等,使得你可以根据自己的需求选择合适的框架进行模型的训练。【官网下载地址】请根据您的系统下载对应的版本 二、安装使用Ollama 双击安装,默认安装在C盘。安装完成后打开 windows powershell 或 CMD 命令行终端,输入 ollama 命令,回车,即可显示 ollama 命令的使用帮助 三、下载llama 3.1模型文件 运行CMD命令,输入 如果你的硬件强悍,显卡非常好,也下载更大的llama 3.1的模型70B和405B 耐心等待下载加载完成后就可以对话测试看看有没有问题。 四、配置远程访问 Ollama 启动的默认地址为http://127.0.0.1:11434,我们需要远程调用,可以通过设置环境变量 OLLAMA_HOST来修改默认监听地址和端口 三个变量的用途 变量名 值 说明 OLLAMA_HOST 0.0.0.0:8888 用于配置监听的 IP 和端口… Continue reading 在本地部署使用llama 3.1并设置远程使用的简单方法

轻松安装ChatTTS:一键部署文本转语音模型,100%安装成功

本文将引导你完成ChatTTS——一款专为对话场景设计的先进文本转语音模型的一键本地安装过程。 ChatTTS的优点 ChatTTS不仅仅是另一个TTS模型。它专门为对话场景设计,支持英文和中文,特别优化了对话式TTS,能够预测和控制笑声、停顿和插入词等韵律特征,使合成的语音更加逼真和自然。该模型使用了超过10万小时的中英文语料进行训练,显著提高了语音的自然度和表现力。 快速安装ChatTTS 下载使用一键安装包,使得部署变得前所未有的简单。以下是安装ChatTTS的步骤: 提升你的TTS体验 为了充分利用ChatTTS的能力,这里有一些小技巧可以帮助你优化输出的语音效果: 结语 通过一键安装ChatTTS,你将能够为你的项目或内容添加高质量、自然流畅的对话式文本转语音功能。无论你是一名内容创作者,还是在寻求增强应用可访问性的开发者,ChatTTS都能为你提供强大的支持。 记住,成功的TTS集成不仅仅是技术的实现,更是为你的用户创造更加丰富和互动的体验。开始使用ChatTTS,让你的内容“说话”吧!

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