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哪些领悟ai运用最为广泛

Answer

以下是一些 AI 运用广泛的领域:

  1. 汽车行业:
    • 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,实现汽车自主导航和驾驶。
    • 车辆安全系统:增强车辆安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。
    • 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。
    • 预测性维护:分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求。
    • 生产自动化:用于汽车制造过程中的自动化生产线,提高生产效率和质量控制。
    • 销售和市场分析:分析市场趋势、消费者行为和销售数据,制定营销策略和优化产品定价。
    • 电动化和能源管理:优化电动汽车电池管理和充电策略。
    • 共享出行服务:优化路线规划、调度车辆和定价策略。
    • 语音助手和车载娱乐:通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。
    • 车辆远程监控和诊断:远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。
  2. 技术与产品创新:
    • 技术背景丰富:包括编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等。
    • 产品开发与管理经验:具备互联网和 AI 产品开发及项目管理能力。
    • 多元化应用场景:涉及 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等。
  3. AI 爱好者与学习者:
    • 处于 AI 技术初学阶段,渴望通过学习提升技能,并应用到实际工作和生活中。
    • 广泛使用生成式 AI 工具,如 Midjourney、Stable Diffusion(SD)、Coze、GPT 等。
    • 活跃在各种 AI 学习社群和线上线下活动中,热衷于共学与交流。
  4. 内容创作与营销:
    • 内容创作经验:包括自媒体运营者、视频博主、内容创作者,具备文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力。
    • 营销策划与品牌运营:熟练掌握商业化路径,能将 AI 技术与商业化需求结合,提供解决方案。
    • 活动策划与执行:有丰富的活动策划和运营经验,包括线下工作坊、社群活动、比赛等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

[heading4](drawing on the expertise of all relevant regulators).[content]jurisdictions.The impact of international alignment on innovation and adoption of AI in the14.How can we avoid overlapping,duplicative or contradictory guidance on AI issued byfor our M&E data to be drawn from a wide range of sources,reflecting the full spectrum ofviews and including seldom heard voices from the general public.Raising awareness andeducating stakeholder groups will help to ensure that the broader conversation is inclusive,informed and rigorous.We will develop and monitor metrics that demonstrate whether the framework is workingas intended.For example,the central M&E function will look at the effectiveness of theframework in mitigating unacceptable risks and assess whether the implementation of theprinciples by regulators is disproportionate or negatively affecting innovation.Insights from the M&E function will contribute to the adaptability of our framework byenabling government to identify opportunities for improvement so we can benefit fully fromthe flexibility we have built into our approach.Such iteration could include removing oramending existing regulation as well as updating the AI regulatory framework itself.How?The range,sources and quality of the data that informs our monitoring and evaluation ofthe framework will be critical.For example,stakeholders have outlined proposals for governments’ roles in monitoring the wider AI ecosystem as ameans of addressing challenging policy issues.See Why and how governments should monitor AI development,Whittlestoneand Clark,2021.A pro-innovation approach to AI regulationThe M&E function will identify the metrics and data sources to help us measure how wellthe regime is working,both in terms of the framework’s ability to mitigate risk but also toensure that it is supporting innovation.It will bring together a wide range of views includingindustry,civil society groups and academia.

问:人工智能在汽车行业的应用案例

人工智能(AI)在汽车行业的应用已经非常广泛,它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例:1.自动驾驶技术:利用AI进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。公司如特斯拉(Tesla)、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。2.车辆安全系统:AI被用于增强车辆的安全性能,如自动紧急制动(AEB)、车道保持辅助(LKA)和盲点检测系统。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。3.个性化用户体验:AI可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。4.预测性维护:通过分析车辆的实时数据,AI可以预测潜在的故障和维护需求,从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。5.生产自动化:在汽车制造过程中,AI被用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。AI系统可以监测设备状态,优化生产流程,并减少人为错误。6.销售和市场分析:汽车公司使用AI来分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以便更好地理解客户需求,制定营销策略和优化产品定价。7.电动化和能源管理:AI在电动汽车(EV)的电池管理和充电策略中发挥作用,通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。8.共享出行服务:AI支持的共享出行服务,如Uber和Lyft,使用AI来优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。9.语音助手和车载娱乐:AI驱动的语音助手,如Amazon Alexa Auto和Google Assistant,允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。10.车辆远程监控和诊断:AI系统可以远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持,帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。

AI摊主速成脑暴会

技术背景丰富:大多数人具备扎实的技术背景,包括编程、算法工程、AI应用开发、后端开发等,许多是AI行业内的技术专家或初学者。产品开发与管理经验:不少人有产品经理的经验,尤其在互联网和AI产品开发方面。同时,他们有丰富的项目管理与执行能力,能够推动AI产品的落地与优化。多元化应用场景:参与者广泛涉足AI的应用场景,包括AIGC内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等,展现了AI在各行业的广泛应用。[heading4]AI爱好者与学习者[content]AI学习与技能提升:许多参与者处于AI技术的初学阶段,渴望通过学习提升技能,并将AI技术应用到实际工作和生活中。广泛使用AI工具:群体中广泛使用生成式AI工具,如Midjourney、Stable Diffusion(SD)、Coze、GPT等,展示出对AI工具的强烈兴趣。协作与共学氛围:他们活跃在各种AI学习社群和线上线下的活动中,热衷于共学与交流,进一步提升自己的技能与认知。[heading4]内容创作与营销能力[content]内容创作经验:许多人是自媒体运营者、视频博主、内容创作者,具有强大的文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力。营销策划与品牌运营:该群体中的营销和品牌运营人士熟练掌握商业化路径,能够将AI技术与商业化需求结合,提供完整的解决方案。活动策划与执行:他们有丰富的活动策划和运营经验,涉及线下工作坊、社群活动、比赛等,展示了较强的资源整合和组织协调能力。

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
运用ai,生成每日自动推送到飞书消息的 公司文化日报,包含日历 天气 新闻 内部规划 事项
要运用 AI 生成每日自动推送到飞书消息的公司文化日报,包含日历、天气、新闻、内部规划和事项,您可以考虑以下步骤: 首先,需要确定获取日历、天气、新闻、内部规划和事项等信息的数据源。对于日历,可以使用在线日历服务的 API 来获取相关数据;天气信息可以从专业的气象数据提供商获取;新闻可以通过新闻聚合 API 或者与特定的新闻机构合作获取;内部规划和事项则需要从公司内部的管理系统或数据库中提取。 然后,选择适合的 AI 技术和工具。例如,可以使用自然语言处理技术来对获取到的数据进行处理和整合,生成易于阅读和理解的文本内容。 在生成日报的过程中,要注意格式的规范和统一,使其具有良好的可读性。同时,可以根据公司的文化特点和需求,对内容进行个性化的定制和优化。 另外,为了确保推送的准确性和及时性,需要建立有效的监控和反馈机制,及时发现并解决可能出现的问题。 希望以上建议对您有所帮助。
2025-04-14
如何运用ai写作一篇行政管理专业本科毕业论文
以下是运用 AI 写作一篇行政管理专业本科毕业论文的一些参考方法: 首先,您可以向 LLM 提供关于您的背景信息和具体指令,例如:“根据以下关于我的信息,写一篇行政管理专业本科毕业论文:”。但需要注意的是,利用 AI 写作论文并非是道德的使用方式,了解这种可能性的存在以及它已被部分学生使用这一情况很重要。这超出了简单介绍的范围,关于 LLM 或整个生成式 AI 引入的所有可能的伦理、法律或道德问题,不在此详细讨论。另一方面,如果您是接收方,最好为您的组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。幸运的是,对于此类情况,已经有检测 AI 生成内容的相关努力正在进行。
2025-04-14
如何学习准确运用AI提示词
以下是关于如何学习准确运用 AI 提示词的建议: 1. 理解提示词的作用:提示词为模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧: 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,可在领域社区、Github 等资源中查找。 4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具:目前已有一些提示工程工具可供使用,如 Anthropic 的 Constitutional AI。 6. 跟上前沿研究:提示工程是当前前沿研究领域之一,持续关注最新研究成果和方法论。 对于新手学习 AI,您可以: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,了解其主要分支及联系,浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习,推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 在商业化问答场景中,大语言模型如同全知全能的人,提示词是告诉其角色和专注技能,使其按需求变成“员工”,知识库则是给“员工”的工作手册。例如设定阿里千问模型为“美嘉”角色,放入《爱情公寓》全季剧情作为知识库,当提问“你是谁?你和子乔在台球厅吵架那次是为了什么吵架?”时,能得到相应回复。
2025-04-10
如何综合运用插件、工作流、知识库,搭建满足各种需求的智能体,尤其是调用多个智能体,组成像Manus这样的工具?
要综合运用插件、工作流、知识库搭建满足各种需求的智能体,尤其是调用多个智能体组成类似 Manus 的工具,需要了解以下内容: 插件:插件如同一个工具箱,里面可放置一个或多个工具,称为 API。扣子平台有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及能处理多种任务的模型。若平台现有插件不符合需求,还可自行制作添加所需 API。 工作流:工作流类似可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个节点组成,开始和结束节点有特殊作用,不同节点可能需要不同信息,包括引用前面节点信息或自行设定信息。 知识库:可上传私有文件作为回答参考。 智能体:智能体是对自定义操作的封装,用于解决特定场景问题。以 ChatGPT 的 GPTs 为例,包括描述作用和回复格式的提示词、作为回答参考的知识库、请求第三方 API 获取实时数据的外挂 API 以及个性化配置等。 例如,在“竖起耳朵听”的智能体中添加了插件和工作流的相关设置。创建智能体时,输入人设等信息,并配置工作流。但需注意,如工作流中使用的插件 api_token 为个人 token 时,不能直接发布,可将其作为工作流开始的输入,由用户购买后输入使用再发布。 此外,在 AI 搜索中,可预置 after_answer 钩子,将请求大模型的上下文和回答发给第三方插件整理成文章或思维导图等格式同步到第三方笔记软件。全流程中有很多节点可做 Hook 埋点,多个插件构成可插拔架构,常用功能可抽离成标准插件用于主流程或辅助流程,还可自定义智能体 Agent 等。
2025-03-29
如何运用ai学习ae
以下是关于如何运用 AI 学习 AE 的相关内容: AE 软件的功能及学习路径: 基本功能:AE 可通过图层软件抠元素加插件做特效,如利用 auto field 自动填充工具,轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 与 AI 结合运用:如用 runway 生成烟花爆炸素材,结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 其他应用:用内容识别填充功能处理视频画面,如抹掉入镜的人;从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 学习路径:可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。 AE 软件的使用与创作分享: 学习方法:通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE,还可参考模板。 与 AI 的关系:AI 出现后,AE 使用减少,有些动效可用 AI 完成。 在短剧中的应用:在火焰、文字、光线等方面有少量应用。 未来的分享计划:后续可能分享短剧工作流等内容。
2025-03-25
作为一名高中语文教师,该学习哪些知识,能够更好地在工作中运用AI
作为一名高中语文教师,为了在工作中更好地运用 AI,您可以学习以下知识: 1. 提示词设计:掌握有效的提示词设计公式,例如 RTFC,以便更精准地向 AI 提出需求。 2. 利用 AI 工具:如用 Metaso 建立案例库,随时询问随时学习。 3. 了解 AI 在教学中的应用技巧:包括用 AI 配字幕、翻译、思维导图等快速总结和学习讲座内容。 4. 掌握 AI 赋能教学设计:以高中语文课程标准为导向,结合学生主体和核心素养,设计教学流程。例如在《再别康桥》的教学设计中,通过创设情境、品鉴特色、融思迁移等环节,融入地理、美术、音乐等多学科知识,借助人工智能协助修改诗歌创作。 5. 学习智能作文批改指导:利用相关工具提升作文批改的效率和质量。 6. 参加相关工作坊:如 AI 进阶工作坊,了解最新 AI 技术与实践案例分享,掌握全球 AI 技术在教育界的新发展和新应用。 同时,建议您参加适合有初步 AI 使用经验、期待了解最新技术进展、渴望分享交流的老师的课程和活动,不断提升自己在 AI 应用方面的能力。
2025-03-24
目前在TO C场景中,AI在哪前三个场景中应用最为广泛
在 To C 场景中,AI 应用较为广泛的前三个场景包括: 1. 角色扮演类产品:如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等,在 LLM 基础上通过添加特定角色定义实现。 2. 陪伴类产品:以“星野”“Talkie”“BubblePal”等为代表,在 LLM 基础上对长短记忆进行处理,突出陪伴意义,随着时间积累知识库,使 AI 更懂用户。 3. 搜索工具类产品:像“秘塔”“360 搜索”等,本质上是 RAG 方案,部分产品会对搜索内容结构化,形成图谱或脑图。
2025-01-25
目前最为权威的视频生成 AI 是哪些?
目前较为权威的视频生成 AI 有以下几种: 1. Pika:是出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作且支持视频编辑。 2. SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装此最新插件,能在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频功能,但需收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,可将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,能生成长达 1 分钟以上的视频。 此外,还有一些具有代表性的海外项目: 1. Sora(OpenAI):以扩散 Transformer 模型为核心,能生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频,在文本理解方面表现出色,能在单个生成的视频中创建多个镜头,保留角色和视觉风格。 2. Genie(Google):采用 STtransformer 架构,包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型,拥有 110 亿参数,被定位为基础世界模型,可通过单张图像提示生成交互式环境。 Meta 开源了视频生成模型的测试集:Movie Gen Video Bench 和 Audio Bench。Movie Gen Video Bench 是目前规模最大、最全面的视频生成评估基准,包含 1000 多个提示词,涵盖多种概念并有不同运动幅度的测试。Movie Gen Audio Bench 用于评估视频音效生成及视频配音能力。 OpenAI 的相关进展包括:Canvas 新增历史版本对比功能,基于服务端实现,可查看项目历史版本并对比,方便追踪和管理内容变化;发布 gpt4oaudiopreview 模型,支持异步语音交互。 更多的文生视频的网站可以查看: 。需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-18
最为审计人员利用大模型本地化部署在电脑上进行数据分析,电脑如何配置
对于审计人员利用大模型本地化部署在电脑上进行数据分析,电脑配置需要考虑以下方面: 模型选择与下载: SDXL 大模型分为 base+refiner 两个必须下载的部分,base 是基础模型用于文生图操作,refiner 是精炼模型用于细化生成的模型,还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片效果和色彩。您可以关注公众号【白马与少年】,回复【SDXL】获取下载链接。 除了上述模型,还可在 Civitai(C 站)https://civitai.com/ 寻找更多模型。使用 C 站时需科学上网,点击右上角筛选按钮找到所需模型类型,如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora,看到感兴趣的模型点击下载保存到电脑本地。 模型存放路径与使用: 将下载的模型放入对应文件夹,base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下,vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。启动 webUI 后可在模型中看到 SDXL 模型。 硬件配置需求: ChatGLM6B 模型:模型文件下载至本地需要 15 GB 存储空间。量化等级不同,对 GPU 显存要求不同,如 FP16(无量化)最低 GPU 显存(推理)需 13 GB,高效参数微调需 14 GB;INT8 推理需 8 GB,高效参数微调需 9 GB;INT4 推理需 6 GB,高效参数微调需 7 GB。 MOSS 模型:模型文件下载至本地需要 70 GB 存储空间。FP16(无量化)最低 GPU 显存(推理)需 68 GB。 Embedding 模型:默认选用的约占用显存 3GB,也可修改为在 CPU 中运行。
2024-09-12