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本地安装 comfyui 电脑的硬件配置推荐

回答

以下是关于本地安装 ComfyUI 电脑的硬件配置推荐：

  • 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 GPT-3.5 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 此外，对于 ComfyUI 安装，建议使用不少于 16GB 内存，并有 60GB 以上的硬盘空间。需要用到 CUDA 架构，推荐使用 N 卡。过度使用显卡会有损坏的风险。进行 512x 图片生成时主流显卡速度也存在差异。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

[ComfyUI](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/comfyanonymous/ComfyUI)是一个基于节点式的Stable Diffusion AI绘画工具。和Stable Diffusion WebUI相比，ComfyUI通过将Stable Diffusion模型生成推理的pipeline拆分成独立的节点，实现了更加精准的工作流定制和清晰的可复现性。目前ComfyUI能够非常成熟的使用Stable Diffusion模型，下面是Rocky使用ComfyUI来加载Stable Diffusion模型并生成图片的完整Pipeline：使用ComfyUI来加载Stable Diffusion模型大家可以看到上图是文生图的工作流，另外大家只需关注Rocky的公众号WeThinkIn，并回复“ ComfyUI ”，就能获取文生图，图生图，图像Inpainting，ControlNet以及图像超分在内的所有Stable Diffusion经典工作流json文件，大家只需在ComfyUI界面右侧点击Load按钮选择对应的json文件，即可加载对应的工作流，开始愉快的AI绘画之旅。话说回来，下面Rocky将带着大家一步一步使用ComfyUI搭建Stable Diffusion推理流程，从而实现上图所示的生成过程。首先，我们需要安装ComfyUI框架，这一步非常简单，在命令行输入如下代码即可：安装好后，我们可以看到本地的ComfyUI文件夹。ComfyUI框架安装到本地后，我们需要安装其依赖库，我们只需以下操作：

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

所有人都会手把手教你部署XX大模型，听起来很诱人，因为不需要科学上网，不需要高昂的ChatGPT会员费用。但是在开启下面的教程之前，我希望你能有个概念：运行大模型需要很高的机器配置，个人玩家的大多数都负担不起所以：虽然你的本地可能可以搭建出一个知识库，但是它不一定能跑的起来下面我通过一组数据来让大家有个感性的认知。以下文字来源于视频号博主：黄益贺，非作者实操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GPT-3.5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而最低配置我就不建议了，真的非常慢，这个我已经用我自己8G的Mac电脑替你们试过了。讲这个不是泼大家冷水，而是因为我的文章目标是要做到通俗易懂，不希望通过夸大的方式来吸引你的眼球。

SD新手：入门图文教程

建议使用不少于16 GB内存，并有60GB以上的硬盘空间。需要用到CUDA架构，推荐使用N卡。（目前已经有了对A卡的相关支持，但运算的速度依旧明显慢于N卡，参见：[Install and Run on AMD GPUs · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Wiki · GitHub](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-Run-on-AMD-GPUs)过度使用，显卡会有损坏的风险。进行512x图片生成时主流显卡速度对比：

其他人在问
comfyui工作流
ComfyUI 工作流主要包括以下内容： FLUX 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为：先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成（Flux）的一系列操作，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及初始图像预览；图像放大和细化（SDXL）的一系列操作，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，还有最终图像预览。 工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景是纯色（方便识别），选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取（提取码：KxgB），下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。
2025-04-14
ComfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，类似于集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。
2025-04-14
comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将 stable diffusion 流程拆分成节点，实现更精准工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动，启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型，找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。默认情况下，训练结果直接保存在 ComfyUI lora 文件夹中，训练后只需刷新并选择 LoRA 就可以测试。
2025-04-13
comfyui漫画工作流
ComfyUI 漫画工作流包含以下内容： 1. 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景为纯色（方便识别），选择绿幕是为了便于抠图。工作流文件链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码：KxgB 2. 动画工作流： 啊朔提供的动画工作流文件，如：
2025-04-13
comfyui动画片工作流怎么构建
构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下： 1. 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外，还有以下相关工作流搭建的信息供您参考： 1. 搭建艺术二维码工作流：打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点（可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等，并提供了相应链接）、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点（选用 qrcode_monster V2 版本，下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 ）、采样器节点（Step 选择高步数，35 50 即可，采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde ）。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流：从零开始搭建时，首先准备加载大模型的节点，在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint，并选择对应的模型。然后加载 Conditioning（条件），在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode，输入正反向提示词。添加采样器时，部分参数设置与 WEB_UI 有所不同，如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项，采样器和调度器是分开的。
2025-04-13
comfyui如何本地安装
以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤： 安装方式有两种，分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法： 1. 命令行安装： 这是普适性最强的方法，安装后二次遇到问题的概率相对较低，但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说，可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码： 如果不会用 Git，推荐使用 Github 的客户端（https://desktop.github.com/）拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后，打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI），点击右上角的绿色按钮，并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」，此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop，点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置，按需调整，然后点击确定。看到下方特定界面，意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装： 这种方法安装比较简单，下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包：目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载地址是：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，只需下载最新的版本，解压就能使用。 安装完成后： 1. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 2. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 3. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
AI硬件
以下是关于 AI 硬件的相关信息： 扣子 AI 工坊 硬件专场 推出全套硬件方案，将 DeepSeek 最新模型接入 AI 硬件，实现 1+1＞2。 活动亮点： 硬件实验室：现场设置智能硬件展示，看脑洞大开的产品。 硬件场景分享会：扣子硬件场景最佳实践和 2025 年硬件解决方案分享。 开发者体验营：开发者现场开发 AI 硬件，提供硬件开发板，60 分钟内完成“唤醒交互响应”全链路开发，40 分钟作品现场展示解说，展示作品的开发者可获得扣子周边礼物。 硬件厂商需求墙：与硬件厂商、开发者、扣子官方同学现场交流。 分享嘉宾（排名不分先后）：曾德钧（猫王妙播音响创始人/设计师）、刘琰（机智云联合创始人兼 CTO）、颜伟志（扣子开放体系技术负责人） 活动报名：扫描二维码报名，现场有拍立得、音响、扣子周边等礼品。报名时间为即日起至 2025 年 2 月 26 日。 2025 年 AI 指数报告 硬件的进步在推动 AI 发展中起着关键作用。在扩展模型和在更大的数据集上进行训练带来显著性能改进的同时，这些进步在很大程度上得益于硬件的改进，特别是更强大和高效的 GPU（图形处理单元）的发展。GPU 加速复杂计算，允许模型并行处理大量数据并显著减少训练时间。 Will's GenAI 硬件榜 2024 年 8 月 GenAI 硬件的定义：利用了 GenAI 技术，主要是 LLM，包括在音频生成、翻译、视觉采集并解读，和硬件结合，以可穿戴为主，逐步渗透的新品类硬件，以 Meta 雷朋眼镜为代表。 榜单受众：GenAI 硬件创始人、投资人、从业者等。 榜单标的：以北美市场的视角，销量、影响力为主。 榜单初心：随着 Meta 眼镜的成功，GenAI 硬件爆发在即，本榜单每月从多角度围观这一现象，旨在给创业者提供参考。 本次更新（9.19）： 更新亚马逊销量、独立站流量、新品发布、融资信息，排序标准以媒体综合指数改为 Tiktok 热度。 完善挂件、戒指、眼镜等分类榜数据。 榜单包括 15 个重要榜单，更多榜单可通过文末“阅读原文”免费访问或直接访问飞书链接。数据来源：google、tiktok、twitter、亚马逊。对于榜单内容有疑问想交流的 GenAI 硬件创始人，或者想合作转载内容的公众号博主，请加微信，或者在本文末留言。
2025-04-15
现在比较好用的AI硬件工具推荐一下，比如鼠标，眼镜，耳机啥的
以下是为您推荐的一些 AI 硬件工具： 1. 对于将 Raspberry Pi 连接到其他设备的配件，您可以参考： 防止过热的散热器 MicroUSB 转 USB 适配器，用于 Logitech 键盘的无线传感器 用于显示器的 MiniHDMI 转 HDMI 适配器 键盘和鼠标：推荐 2. 在可穿戴方面，以 GenAI 硬件为例，Meta 雷朋眼镜是具有代表性的产品。您还可以查看 GenAI 硬件榜单获取更多信息，比如： ，该榜单包含多个分类，数据来源包括 google、tiktok、twitter、亚马逊等。
2025-04-13
本地部署大模型硬件配置
本地部署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 需要注意的是，最低配置可能运行速度非常慢。对于 SDXL 大模型的本地部署，其分为两个部分，base + refiner 是必须下载的，还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片效果和色彩。要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，需在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上，然后将模型放入对应的文件夹中。对于通义千问的 Qwen2.5 1M 模型的本地部署，使用以下命令启动服务时要根据硬件配置进行设置，如设置 GPU 数量、最大输入序列长度、Chunked Prefill 的块大小、限制并发处理的序列数量等。如果遇到问题，可参考相关的 Troubleshooting 内容。与模型交互可以使用 Curl 或 Python 等方法，对于更高级的使用方式，可以探索如 Qwen Agent 之类的框架。
2025-03-31
coze开发硬件接入ai
如果您想开发硬件接入 Coze 智能体，以下是一些相关信息： 在服务器设置方面，对于 chatgptonwechat（简称 CoW）项目，可点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。备注说明版可借用“程序员安仔”封装的代码。将编译好的内容复制进来，在“容器编排”中“添加容器编排”，选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”，若无法正常启动，可查看文档后面的“常见问题”。 关于计划，包括弄共学、做网页连接 Coze 等，涉及网页、小程序、App、桌面应用、浏览器插件等方面，还提到了硬件相关的工作安排。 在入门 Coze 工作流方面，首先要明确任务目标与执行形式，包括详细描述期望获得的输出内容（如文本、图像、音频等形式的数据，以及具体格式和结构、质量标准），预估任务的可行性，确定任务的执行形式。例如对于一篇文章，可参照特定框架进行微调，评估任务可行性，结合使用习惯确定预期的执行形式。
2025-03-27
AI硬件
以下是关于 AI 硬件的相关信息： 扣子 AI 工坊将于 3 月 1 日在深圳举办硬件专场活动。活动亮点包括硬件实验室、硬件场景分享会、开发者体验营、硬件厂商需求墙等。分享嘉宾有曾德钧、刘琰、颜伟志等。可扫描二维码报名，报名时间为即日起至 2025 年 2 月 26 日，现场有礼品。 Will's GenAI 硬件榜 2024 年 8 月发布，榜单受众为 GenAI 硬件创始人、投资人、从业者等，以北美市场的销量、影响力为主，本次更新完善了相关数据和分类榜，更多榜单可通过链接访问。 峰瑞报告中提到，在 ToP 领域，峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司，推出了集成端侧 GPU 的旗舰产品 ZimaCube。ToB 方面，AI 应用进入企业内部可从“独立业务模块”和“通用技能模块”切入。
2025-03-26
有coze硬件的案例吗
以下是一些关于 Coze 硬件的案例： 1. 一泽 Eze：用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力。 分步构建和测试 Agent 功能：首先进入 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。根据弹窗要求，自定义工作流信息。点击确认后完成工作流的新建。左侧「选择节点」模块中，实际用上的有插件、大模型、代码。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。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用：证件照 2025 年 1 月 18 日副本。 智能纪要：Code AI 应用开发教学，背景是智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。 3. 大雨：【场景驱动】企业的哪些重复性任务，最适合用 Coze 循环节点来解决？ 案例展示：出海品牌设计师。早起智能体的逻辑通过工作流承载，比如让 AI 出图以后，希望在它的基础上再修改，直到满意为止，这种情况没有循环节点，整个工作流会非常复杂。从这个案例可以明显感受到，在智能体的交互上，循环节点的出现，带来极大的可能性。部分工作流的截图体现出 Coze 在实际业务场景上，具有非常巨大的商业价值。
2025-03-25
自动化控制电脑
以下是关于自动化控制电脑的相关信息： Google 正在开发名为“Project Jarvis”的 AI 项目，预计年底亮相。该项目旨在实现 AI 自动化操作 Chrome 浏览器中的任务，借助升级版 Gemini 2.0。“Jarvis”作为 Chrome 扩展短暂曝光，可作为上网伴侣，帮助用户完成自动化任务，通过截图分析屏幕内容，使用 Gemini 2.0 模型决定执行操作，例如预订餐厅或下单，预计将在 Gemini 2.0 发布后上线，可能在下个月。 目前没有更多关于自动化控制电脑的其他详细内容。
2025-04-10
我是一位程序开发小白，不会用代码开发程序。我现在有一台安装Window 11操作系统的笔记本电脑，配置为14代i7CPU、32G内存、1TB硬盘、1张RTX4070显卡。我想部署一套本地的大模型＋智能体＋知识库。我要怎么样才能实现无代码部署，请列出详细的安装步骤。
以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤： 1. 硬件评估：您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡，基本满足部署要求。但需要注意，运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具：ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以，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。 3. 安装准备：如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求：根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如，如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹（lora）的需求，可能需要更高的配置。 请注意，以上步骤仅为参考，实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。
2025-03-26
如何在电脑上安装DEEPSEEK
以下是在电脑上安装 DeepSeek 的步骤： 1. 访问网址：https://www.deepseek.com/zh 。 2. 点击开始对话，左边选择代码助手。 3. 对于 DeepSeek R1 的申请： 申请链接：https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 。 4. 环境安装（如需要）： 若涉及相关开发，可能需要提前安装 Node.JS。 下载地址：https://nodejs.org/zhcn 。 Mac 安装包： 。 Windows 安装包： 。安装时可能需要管理员权限。安装完成后，可打开终端面板输入相关指令查看是否安装成功。 此外，还可以通过以下方式使用 DeepSeek： 1. 使用网页聊天： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接安装浏览器插件并添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件并点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key 。 基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 。填好后点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型，即可愉快使用。
2025-03-26
ten可以安装在电脑里，然后电脑上可以看视频进行实时翻译吗？这个功能可以怎么去实现？
目前 Ten 不太明确是指何种具体的软件或工具。一般来说，如果您想在电脑上实现观看视频实时翻译的功能，可以考虑使用以下几种常见的方法： 1. 利用浏览器插件：例如谷歌浏览器的某些翻译插件，能够在您观看在线视频时提供翻译服务。 2. 专业的翻译软件：部分专业的翻译软件具备屏幕取词和实时翻译视频的功能。 3. 操作系统自带的功能：某些操作系统可能提供了相关的辅助功能来实现类似的效果。 但需要注意的是，不同的方法可能在翻译的准确性、支持的语言种类以及适用的视频平台等方面存在差异。
2025-03-25
如何让AI全自动操控电脑完成我的工作
目前，AI 在操控电脑方面已经有了一些进展。例如，OpenAI 发布了 Responses API 和一整套 Agent 创建工具，其中包括模拟人类操作电脑的 ComputerUsing Agent ，支持跨平台和本地部署。同时，OpenAI 还推出了实时监控功能，能够记录 AI 的完整操作路径，跟踪决策依据、使用工具与执行步骤，有助于调试与优化 AI 流程。 在实际应用中，普通人可以利用 AI 生成个人艺术照、证件照、绘本图像、视频，甚至创作音乐和歌曲。比如在快手的可灵 AI 网站上能看到大量视频生成的效果和相关命令词。此外，AI 数字人技术在直播和视频平台中已被大量使用，8 岁小女孩能在 AI 编程助手帮助下独立完成网站程序开发。 然而，要实现 AI 全自动操控电脑完成您的工作，还面临一些挑战和限制。一方面，AI 技术仍在不断发展和完善中，其能力和准确性可能存在一定的局限性。另一方面，法律法规对于 AI 的应用也有一定的规范和约束。 但随着技术的进步，未来 AI 在操控电脑完成工作方面有望取得更大的突破。
2025-03-24
一个从来没有接触过AI技术的、电脑方面就会打字的人怎么学习AI及应用
对于从未接触过 AI 技术但会打字的新手，以下是学习 AI 及应用的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，如果您想深入了解 AI 的技术历史和发展方向，以及目前最前沿的技术点，有以下学习路径： 1. 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-03-22
trae 推荐安装那个版本的 vscode插件
在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式： 1. 从 Trae 的插件市场安装： 在左侧导航栏中，点击插件市场图标，界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中，界面上显示该插件的详情窗口，展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装，Trae 开始安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装： 前往。 搜索您想要的插件，例如：Pylance。 在搜索结果中，点击您所需的插件，您会前往该插件的详情页。 在详情页中，点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息，提取出以下信息（以 Pylance 为例）： itemName：URL Query 中的 itemName 字段，如截图中的 mspython.vscodepylance，并将小数点（.）前后的内容分成以下两个字段： fieldA：mspython fieldB：vscodepylance version：如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL，然后按下回车键，浏览器开始下载该插件。 下载完成后，返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中，Trae 开始自动安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 此外，如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口，则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History，然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件： 1. 禁用插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件，然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击禁用。 2. 卸载插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件，然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击卸载。
2025-04-19
python环境安装
以下是 Python 环境安装的步骤： 1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 Python 和 pip。 3. 两步命令输入完，核对一下： 如果有的话，会分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。 如果没有的话，需要进行安装。 4. 安装 Python： 对于 Windows 系统，可以点击以下链接下载安装包： （有小伙伴说下载不了，可去公众号【Equity AI】回复“HOOK”获取下载地址：https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c） 对于 Mac 系统，可以点击以下链接下载安装包： 5. 安装注意： 安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项。 建议使用默认安装路径。 6. 安装完成后，关闭窗口，再次运行之前的两行命令确认是否安装成功。
2025-04-08
学习python为什么要安装pandas，juptyer
学习 Python 安装 pandas 和 Jupyter 的原因如下： 数据处理基础：pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。在数据处理中，如读取数据（pd.read_csv）等操作都依赖于 pandas 库。 开发环境：Jupyter Notebook 是一种交互式的编程环境，非常适合进行数据分析和探索性编程。它可以让您逐段运行代码，方便查看中间结果，并且能够将代码、文本和图像等内容整合在一个文档中，有助于更好地理解和展示数据分析的过程和结果。代码也适合在其他 IDE（如 PyCharm、VS Code）中运行。 在一些实践项目中，如基于泰坦尼克号数据集绘制堆叠柱状图及搭建预测模型、用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图、鸢尾花数据多维分布探索与交互可视化实践等，都需要 Python 基础与环境配置，包括通过 pip 安装 pandas 库，以及在 Jupyter Notebook 或其他 IDE 中运行代码。
2025-04-08
trae如何安装
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。
2025-04-08
linux下安装 anythingLLM
以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导： 1. 安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 4. 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中，也有关于 AnythingLLM 的介绍： 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT！可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照他的视频进行了实操，并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-27