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如何下载大模型

Answer

以下是关于下载大模型的一些方法和步骤：

  1. 对于 Pulid 部分：
    • 除了下载好对应的节点以及参考官方网站GitHub - cubiq/PuLID_ComfyUI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。
  2. 对于 Ollama 大模型部分：
  3. 对于 Fooocus 大模型部分：
    • 大模型（base 和 Refiner）默认放在这里：\Fooocus_win64_1-1-10\Fooocus\models\checkpoints。
    • 如果单独安装，需要下载三个模型：
      • SDXL 基础模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors
      • refiner 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors
      • LoRA 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors
    • 若部署了 SD 秋叶包，也可以共用模型（大模型和 LoRA），可以这里找到 path.py 文件：Fooocus_win64_1-1-10\Fooocus\modules\path.py，用 text 记事本打开，修改路径为秋叶包模型对应的路径：
      • 大模型路径，比如：sd-webui\models\Stable-diffusion\SDXL
      • LoRA 模型路径：比如 sd-webui\models\lora
    • 都配置好之后，点击 run.bat 文件启动。
  4. 大多数的模型可以在 Civitai（C 站）这个网站里面下载，网站地址：https://civitai.com/ 。使用方法如下：
    • 科学上网（需自行解决）。
    • 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。
    • 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。另外，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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

4-SeasonYou 工作流 副本

⑥对于ipadater部分，倘若加载器部分报错说model不存在，将文中画圈部分修改调整到不报错：⑦Pulid部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站[GitHub - cubiq/PuLID_ComfyUI:PuLID native implementation for ComfyUI](https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI)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，具体要求如下图（在云盘中命名为“pulid插件模型位置.png”）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否则将会遇到以下的报错：Error occurred when executing PulidEvaClipLoader:(MaxRetryError('HTTPSConnectionPool(host=\'huggingface.co\',port=443):Max retries exceeded with url:/QuanSun/EVA-CLIP/resolve/main/EVA02_CLIP_L_336_psz14_s6B.pt(Caused by SSLError(CertificateError("hostname \'huggingface.co\' doesn\'t match either of \'*.extern.facebook.com\',\'extern.facebook.com\'")))'),'(Request ID:05b932bd-e982-434e-8dc7-e41cca2e949f)')⑧Ollama大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，因此需要下载大模型首先，下载ollama，网站：[Download Ollama on Windows](https://ollama.com/download)

【SD】SD的大哥Fooocus重磅问世，三步成图傻瓜式操作

大模型（base和Refiner）默认放在这里：\Fooocus_win64_1-1-10\Fooocus\models\checkpointsLoRA模型默认放在这里：\Fooocus_win64_1-1-10\Fooocus\models\lorasFooocus程序默认用到了3个SDXL的模型，一个base，一个Refiner，和一个LoRA。如果单独安装，这里需要下载三个模型：SDXL基础模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensorsrefiner模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensorsLoRA模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors如果你部署了SD秋叶包，也可以共用模型（大模型和LoRA），可以这里找到path.py文件：Fooocus_win64_1-1-10\Fooocus\modules\path.py，用text记事本打开，修改路径为秋叶包模型对应的路径：大模型路径，比如：sd-webui\models\Stable-diffusion\SDXLLoRA模型路径：比如sd-webui\models\lora都配置好之后，点击run.bat文件启动。

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）

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数据集去哪下载
以下是一些数据集的下载途径： 对于微调 Llama3 的数据集，获取及原理可参考文档：。 鸢尾花数据集下载请点击链接：https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html 。 天气数据集下载请点击链接：https://www.kaggle.com/datasets/muthuj7/weatherdataset 。建议创建一个文件夹，将下载下来的数据集放入文件夹中。
2025-04-14
如果你是一个AI领域的专家，我有个问题关于应用AI来学习的：假设我有一个网上的课程，然后我把这个网上的课程全部视频都下载下来，然后输入给AI，让AI来学习，如果以后我问AI关于这方面的问题的话，AI能像课程老师一样思考，来回答我的问题吗
以下是关于您提问的相关内容： AI 的学习方式与人类有相似之处，也有不同之处。在医疗保健领域，为产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践，通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能反映对基本元素的理解和预测能力，可能会平行于人类教育范例发展，也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易，且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时，应让 AI 接触现实世界互动，避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而，您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习，然后期望它像课程老师一样回答问题，目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。
2025-04-13
论文参考文献自动生成的免费工具，请提供具体下载网址
以下是一些可以自动生成论文参考文献的免费工具及相关信息： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能够自动提取文献信息，有助于您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：这是一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术为您提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，能帮助您精简和优化论文内容。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请您仔细甄别。您可以通过以下网址获取这些工具： Zotero：https://www.zotero.org/ Semantic Scholar：https://www.semanticscholar.org/ Grammarly：https://www.grammarly.com/ Quillbot：https://quillbot.com/
2025-04-09
怎么下载deepseek
以下是关于 DeepSeek 的相关信息及下载方式： 论文下载： 下载方式：pc 端鼠标移到文章上面，会有下载链接，手机端类似。 模型下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus 活动信息： DeepSeek+阿里云实训营全新升级上线，不用下载，教您稳定调用、开发满血版 DeepSeek 智能体，更多隐藏玩法等您解锁。2 月 20 日周四下午 2 点开始在线直播，可通过参与。 金融行业·大模型挑战赛｜用大模型理解金融市场，初赛阶段（2024/12/3 2025/2/10），详情： 。 全新 AI 整活第六期｜DeepSeek 小说家，投稿内容：使用 DeepSeek 写一篇以“反转”为主题的 1000 字内短篇小说。投稿地址：通往 AGI 之路 腾讯频道 【deepseek 专区】点击投稿，2 月 16 日晚 8 点截止并现场直播评选。活动详情： 。
2025-03-30
AI写的论文怎么下载
如果您想下载 AI 写的论文，以下是一些途径和方法： 1. 对于计算机领域（尤其是人工智能话题）的论文，您可以访问 https://www.aminer.cn/ ，可订阅自己感兴趣的话题。该网站提供免费的 AI 理解论文服务（每篇论文只要处理一次便全站可看，成本很低）以及基础的 chat with paper 功能，多数论文都有免费的 PDF 下载链接。 2. 关于一些特定的 AI 相关部署和操作，如将 AI 接入微信的部署： 点击菜单中的“终端”，然后开始粘贴代码。 注意复制代码时要复制全，每次只需要粘贴一行，然后点击一次回车。 回车后，只有最左边显示中括号对话前缀时，不要操作。 如果遇到卡点，进行不下去，可能是因为服务器网络问题，去拉取的时候下载不全，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。 3. 对于 Trae AI 的安装： 由于 Trae AI 官网部署在海外，以及 Trae 本身需要使用海外的大模型，所以后续请大家通过 VPN 等方式正常科学上网。 在官网直接点击下载即可。下载完之后，将左侧的 Trae 应用拖动到右侧的文件夹内（黄叔的是 Mac，以 Mac 为例，Windows 是双击 Trae 图标）就安装完成了。 安装完成后，点击图标就可以启动，有几个简单的设置，包括主题背景和默认的语言选项，咱们可以选择中文。对于一些不理解的设置，可以直接点“Skip”选项。
2025-03-30
在哪里可以下载pika
Pika 是一个 AI 视频平台，您可以通过以下方式获取和使用： 1. 下载地址：您可以在 pika.art 进行下载和使用。 2. 功能特点： 使任何人都能将创意愿景变为现实。 具有先进的视频基础模型和轻松易用的创作产品，正在重新定义视频制作和编辑方式。 更新的 Pikaffects 具有多款变身特效，如变名画、变公主、变成婴儿时期等。用户上传照片，选择效果，即可完成变身视频。 对于奇幻感比较强的画面把控较好，会比较自然，但真实环境的画面比较容易糊，还有嘴型同步功能，对二次元友好。
2025-03-22
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14