本地安装大模型使用4060显卡和4060TI显卡有什么区别

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。

以下是为您提供的关于 Nvidia 显卡算力天梯图的相关信息： 算力是指计算能力，可直接理解为显卡的性能。在电脑中，显卡就是 GPU，一张显卡的重要参数包括 GPU 和显存。 GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器，其生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 的强大主要决定了生图和训练的效率，越强大的算力在生图（推理）和训练上消耗的时间就越短。显存在生图过程决定了直接推理的图片大小，在训练时受制于训练工具的要求，显存容量是门槛。 在选择算力时，需要综合 GPU 性能和显存大小两个参考维度。由于需要使用到 CUDA 加速，显卡大概率只能选择 NVIDIA 的。 以下为您提供一些可能不太具备时效性的参考资料： 1. 各种显卡的稳定扩散性能测试报告（需要科学?️）：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Zlv4UFiciSgmJZncCujuXKHwc4BcxbjbSBg71SdeNk/editgid=0 2. GPU 测评结果方便大家选购：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=reciB9KZtj&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1

如果不是英伟达显卡，一般不建议本地部署 SD。 SD 的安装要求如下： 1. 系统需为 Win10 或 Win11。 2. 查看电脑配置： 查看电脑系统：在桌面上找到“我的电脑”，鼠标右键点击，点击“属性”，查看 Windows 规格。 查看电脑配置：检查自己的电脑配置能否带动 SD（Stable Diffusion），需要满足 3 个要求（推荐）：电脑运行内存 8GB 以上，是英伟达（NVIDA）的显卡，显卡内存 4GB 以上。 查看电脑运行内存：打开任务管理器（同时按下 ctrl+shift+esc），8GB 运行内存可以勉强运行 SD，推荐 16GB 以上运行内存。 查看电脑显卡内存（显存）：4GB 显存可运行 SD，推荐 8GB 以上显存。 3. 配置达标可跳转至对应安装教程页： 。 4. 配置不够可选择云端部署（Mac 也推荐云端部署）： 。 5. 备选：SD 好难，先试试简单的无界 AI： 。 另外，Fooocus 是 SD 的相关产品，其使用的是最新推出的 SDXL 1.0 模型，对 stable diffusion 和 Midjourney 做了结合升级。Fooocus 本地部署的配置要求为：需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。Fooocus 介绍/安装包下载：https://github.com/lllyasviel/Fooocus（文末领取软件+模型整合包：16G） ，使用指南：https://github.com/lllyasviel/Fooocus/discussions/117 ，大模型（base 和 Refiner）默认放在这里：\\Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\checkpoints 。 SD 云端部署的流程如下： 1. 安装和配置基础环境：浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到购买的实例，点击启动，会新开一个远程访问的窗口，输入购买时设置的密码进入，这样就有了一个远程的 Windows 系统环境，接下来安装显卡驱动、配置环境变量即可。 2. 安装显卡驱动：用内置的 IE（也可下载 Chrome），打开英伟达的网站，找到驱动下载，选择购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号，下载对应的驱动，然后安装上。 3. 配置环境变量：驱动安装完成后，开始配置环境变量。首先找到驱动安装所在的目录，如果没有特殊设定，一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」，复制这个路径，找到环境变量配置入口（控制面板>系统和安全>系统），选择「高级系统设置」，弹窗设置环境变量，找到「系统变量」里的 Path 环境变量，点击「编辑...」，然后「新建」，将刚才复制的 nvidia 驱动安装地址粘贴进去，保存即可。

1060 5G 显卡可以使用一些 AI 软件，但性能可能会受到一定限制。对于一些对显卡性能要求不太高的 AI 应用，例如简单的图像识别、文本处理等，您的显卡能够满足基本需求。然而，对于较为复杂的 AI 任务，如大规模的深度学习模型训练、高质量的 AI 绘画生成等，可能会出现运行速度较慢、效果不理想的情况。 如果您只是初步尝试使用 AI 软件，或者进行一些轻度的应用，您的显卡或许可以胜任。但如果您有更专业、高强度的使用需求，可能需要考虑升级显卡以获得更好的性能体验。

以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异： 在训练与推理方面： 对于大型模型的训练，许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难，且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型（LLM）的参数数量众多，通常需要分布到多个卡中，即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（例如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面： 大型 LLM 的参数数量太多，任何单卡都无法容纳，需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型，A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是，决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策，需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。

要让 ComfyUI 使用您的 INTEL A770 显卡，以下是一些相关的步骤和信息供您参考： 首先，ComfyUI 本地安装的方法主要有以下几种： 1. 命令行安装： 如果您已经安装过 SD WebUI，可以跳到第二步。首先需要打开系统 Terminal，不同系统的 Terminal 可能有所不同。 Windows 用户：建议在有 NVIDIA 显卡的电脑上使用。需要下载 Miniconda3，输入相关命令进行安装，然后安装 pytorch 的 nightly 版本。 Mac 用户：安装需要根据电脑芯片不同输入不同代码。下载 Miniconda3 并输入相关命令进行安装，最后安装 pytorch。 2. 安装包安装：仅支持 Windows 系统且显卡必须是 Nivida。下载地址是，下载最新版本解压即可使用。 关于 ComfyUI 的硬件配置： ComfyUI 相比 WebUI 配置更低、系统资源占用更少、出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，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。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡，内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD 上。 需要注意的是，目前 ComfyUI 对于 INTEL A770 显卡的支持情况可能不太明确，您可能需要根据实际情况进行尝试和调整。

蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。

在 Stable Diffusion（SD）的应用中，30 系列显卡中 3060ti 12GB 显卡、3090 和 3090ti 比较适合生成图片，其他显存不够的显卡意义不大。2080ti 22GB 魔改版本显卡比较考验运气，建议求稳定。SD 的图像生成主要依赖显卡，只要显存足够，其他配置不太差就行。之前有文章分析，i9 和 i5 的 CPU 对于生成速度影响在 10%以下。能上 4090 建议上 4090，哪怕是万丽版本也好过高配 4080。在实际测试中，使用 4080ti 笔记本，12G 显存，不同模型和设置的出图时间有所不同。例如使用 diffusers 的 2.5Gfull 模型绘制 10241024 尺寸的图片，一张图花了 2 分 57 秒；使用 320Mb 的 small 模型，用时 34 秒。对于 4060 和 4060TI 哪个更适合 SD，上述内容未给出直接对比，但综合来看，显存大小和性能表现是关键因素，您可以参考以上信息进行判断。

4060 显卡用于 Stable Diffusion 的情况如下： 在 30 系列显卡中，3060ti 12GB 显卡、3090 和 3090ti 比较适合 Stable Diffusion 生成图片，其他显存不够的显卡意义不大。2080ti 22GB 魔改版本显卡比较考验运气，不建议普通玩家选购。A5000 等专业卡不能玩游戏，生成速度不如同价位游戏卡，半精度训练模型运算速度可能会快一点，也不建议普通玩家选购。 如果使用 40 系显卡，16GB 的 4060ti 虽然速度比 12GB 的 4070ti 慢一点，但大显存可以执行更多样的 AI 生成任务，比如生成更大分辨率的超清图片，使用更高的参数进行 Dream booth 微调等。 需要注意的是，如果在 Stable Diffusion 模型加载时遇到 CUDA 显存不足的错误，简单来说就是显卡不行，没有足够的显存空间分配给该模型。解决方法有：换个好一些的显卡，至少英伟达 2060 以上；或者开启低显存模式。 开启低显存模式的方法如下：在 stablediffusionwebui 文件夹下找到 webuiuser.bat，用文本或代码编辑器打开该文件夹。如果显卡显存不足 3G，可以在 set COMMANDLINE_ARGS=的后面添加参数–lowvram –alwaysbatchconduncond 之后保存。如果显卡只有 4G 显存，可以在 set COMMANDLINE_ARGS=的后面添加参数–precision full –nohalf –lowvram –alwaysbatchconduncond 之后保存。

部署本地 NOTION AI 工具需要考虑以下几个方面： 1. 开始方式： 本地部署：如果您的电脑是 M 芯片的 Mac 电脑（Intel 芯片出图速度非常慢，因此不建议）或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署。强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 在线平台：对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署，大家根据实际情况选择即可。 配台电脑：非常不建议一上来就配主机，因为大概率会变成游戏机或者吃灰（土豪请随意）。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意。 2. 平台选择： 线上平台：出图速度快，不吃本地显卡的配置，且无需自己下载动辄几个 G 的模型，还能看其他创作者的制作的涩图，但为了节约算力成本他们只支持出最高 1024X1024 左右的图，制作横板、高清等图片就会受限。 线下部署：可以自己添加插件，不卡算力，出图质量高于线上平台，但是使用期间电脑基本处于宕机状态，如果配置不高的话还会出现生成半天之后爆显存的情况，导致出图失败。 3. 具体部署步骤（以接入微信为例）： 下边将出现代码，复制的时候，注意复制全。 代码我已经分好步骤，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。 如果发现 ctrl+v 粘贴不进去，试试 shift+ctrl+v 粘贴。 点击菜单中，下边的“终端”，然后开始把代码粘贴进入。 第一步：cd/root||exit 1 第二步：下方两行粘贴进入，然后点击回车，等待下载完成。（如果这里有了卡点，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就好了。） 2.2、再粘贴下方代码，出现下图，就代表在执行中了。 第三步：rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 第四步：/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 第五步：echo 'source /root/anaconda/bin/activate AI' >> ~/.bashrc 第六步：执行完成后。刷新一下，重新进入终端，您会看到，最左侧出现了（AI）的字符。如果出现了，那么恭喜您。 第七步：继续，一行一行依次粘贴，依次回车。

人工智能 。以下是一些如何使用 AI 测试 MBTI 的方法： 1. 基于规则的系统： 一些 AI 系统使用基于规则的方法来评估 MBTI 偏好。这些系统会问用户一系列问题，然后根据他们的回答将他们归类为 16 种 MBTI 类型之一。 2. 机器学习模型： 其他人工智能系统使用机器学习模型来预测用户的 MBTI 类型。这些模型使用大量数据进行训练，包括已知 MBTI 类型的人的回答。然后，他们可以使用这些数据来预测新用户的 MBTI 类型。 3. 自然语言处理 ： 一些 AI 系统使用 NLP 来分析用户的文本输入以确定他们的 MBTI 类型。这些系统可以分析用户的书写风格、词汇选择和语法来识别可能与特定 MBTI 类型相关的模式。 以下是一些使用 AI 测试 MBTI 的潜在好处： 方便快捷： AI 测试可以比传统的面对面 MBTI 测试更快、更方便。 可扩展性： AI 测试可以用于测试大量受众，而传统的面对面测试则受到时间和成本的限制。 客观性： AI 测试可以减少人为偏见的影响，从而提供更客观的结果。 当然，使用 AI 测试 MBTI 也存在一些潜在挑战： 数据质量： AI 模型的性能依赖于数据质量。如果训练数据不完整或不准确，AI 模型可能会生成错误或误导性的结果。 解释性： AI 模型通常是“黑箱”模型，难以解释其如何做出决策。这使得很难理解 AI 测试结果的准确性或可靠性。 伦理问题： 使用 AI 测试 MBTI 可能会引发一些伦理问题，例如患者隐私和歧视风险。 总体而言，AI 在 MBTI 测试方面具有广阔的应用前景，但仍需进一步研究和开发才能克服现有的挑战。随着 AI 技术的不断进步，我们可以期待 AI 将在未来发挥更大的作用，帮助人们更好地了解自己和他人。 以下是一些使用 AI 测试 MBTI 的示例工具： 16Personalities: 16Personalities 是一款免费的在线 MBTI 测试，使用基于规则的系统来评估用户的偏好。 My MBTI Type: My MBTI Type 是一款付费的在线 MBTI 测试，使用机器学习模型来预测用户的 MBTI 类型。 IDRlabs MBTI Test: IDRlabs MBTI Test 是一款免费的在线 MBTI 测试，使用 NLP 来分析用户的文本输入以确定他们的 MBTI 类型。 在选择 AI MBTI 测试工具时，重要的是要考虑您的需求和偏好。一些工具是免费的，而另一些工具则需要付费订阅。此外，一些工具比其他工具更擅长评估特定类型的 MBTI 偏好。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。