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怎么安装Claude 3.5

Answer

以下是安装 Claude 3.5 的步骤:

  1. 准备工作:需要一台电脑(如 Windows 系统,理论上能跑 Docker 都可以)和 Claude 的官方 Key(目前大多数中转不支持)。
  2. Docker 安装:正常安装 Docker,完成后本地打开,登陆上去确保左下角服务启动成功。
  3. 拉取镜像:Claude 官方提供了 Demo(Python),可以直接拉取到本地跑起来。如 anthropic-quickstarts/computer-use-demo at main · anthropics/anthropic-quickstarts(github.com) 。代码拉取到本地后,在当前 Python 环境下安装依赖(建议 3.11 以上),然后根据官方文档设置环境变量,启动 docker。对于不熟悉环境变量的朋友,可以使用修改过的启动命令(key 可以启动后再设置)。
  4. 克神启动:等镜像拉取完成,如果没有意外,启动成功。按照提示访问网页:http://localhost:8080 ,侧边栏填入 key ,就可以正常使用了。

另外,通过 Cursor 安装 Claude 3.5 的步骤如下:

  1. 下载 Cursor:进入 cursor.com ,点击 Download for Free 进行下载。
  2. 安装 Cursor:点击下载后的安装文件,按照提示一步一步安装。
  3. 注册账户:官方支持三种注册方式:GitHub、谷歌账号、普通邮箱地址,也支持国内邮箱地址。普通用户注册后,可以免费体验 14 天的 Pro 版本,拥有高级模型(如 claude3.5-sonnet、gpt-4o)的 500 次对话机会,还可以无限使用 gpt-4o-mini 和 cursor-small 模型。
  4. 了解订阅模式:免费用户一共可以使用 2000 次普通模型的问答;Pro 模式 20 刀/月,500 次高级模型问答,不限次普通模型问答;Business 模式 40 刀/月,全部不限制次数。
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References

张梦飞:0编程基础入门Cursor极简使用指南

编程共学直播文档,公众号:Equity AI欢迎关注交流1、下载cursor:https://www.cursor.com/2、注册账号,直接拿自己的邮箱登录。google/github/163/qq邮箱,直接接受二维码登录。3、安装中文包插件4、cursor:[【实测有效】3分钟搞定Cursor无限白嫖Claude-3.5和GPT-4o模型的极简方法,写作或编程均可免费使用!](https://mp.weixin.qq.com/s/Bx08oMA8QkFJUfik_4zkFA)需求:做一个贪吃蛇游戏,在网页中玩。5、在设置中Rule for AI配置6、ctrl/cmd +i输入:帮我做一个贪吃蛇游戏,在网页中玩。[heading3]一、清晰表达需求[content]帮我做一个贪吃蛇游戏,这个游戏的规则和逻辑如下:1.游戏界面:游戏在一个矩形的网格上进行,玩家控制一条蛇。2.蛇的移动:蛇会持续移动,玩家可以通过按键控制蛇的移动方向(上、下、左、右)。3.食物:游戏界面上会随机出现食物,蛇需要吃到食物以增长身体。4.增长:每次蛇吃到食物,它的身体就会增加一节。5.死亡条件:撞墙:蛇的头部撞到游戏界面的边界。撞自己:蛇的头部撞到自己的身体。1.得分:吃到食物可以获得分数,分数通常与吃到的食物数量成正比。2.难度递增:随着游戏的进行,蛇的速度可能会逐渐加快,或者食物出现的频率会降低,增加游戏难度。3.游戏结束:当蛇死亡时,游戏结束,玩家可以看到自己的得分。

Claude 3.5 新功能功能【AI操作电脑】上手体验,含喂饭教程

昨晚Claude发了新的SONNET 3.5,Haiku要月底。其中有两大非常值得看的亮点:AI操作电脑和编程能力大提升。编程能力大提升有一篇单独的文章后续会发出,能做很多事情,感兴趣的小伙伴可以先关注我,今天就纯带大家看看怎么在自己电脑上把Claude 3.5的操作电脑给跑起来,体验体验。[heading2]准备工作[content]一台电脑(我用的是Window,理论上能跑Docker都可以)Claude的官方Key(目前大多数中转是不支持的,我们在加紧对接)[heading2]Docker安装[content]然后,就正常安装就好了。完成之后本地打开,登陆上去之后,啥也不用管。左下角这边需要服务启动成功。[heading2]拉取镜像[content]Claude官方给了个Demo(Python),可以直接拉取到本地跑起来。anthropic-quickstarts/computer-use-demo at main · anthropics/anthropic-quickstarts(github.com)代码拉取到本地后,在当前Python环境下安装依赖(建议3.11以上)然后,根据官方文档,设置环境变量,启动docker。考虑到有些朋友可能不太熟悉环境变量,所以这里建议不懂的朋友直接用下面我修改过的启动命令(key可以启动后再设置)[heading2]克神启动[content]等镜像拉取的时间,如果没啥意外的话,到这里就启动成功了。按照提示访问网页:http://localhost:8080侧边栏有key,填上去,就可以正常玩了。

熊猫 Jay:AI 编程 Cursor 来了,你没理由说不会写代码了

讲解具体案例之前,我们先了解下工具怎么注册和使用的。安装和使用前,请自备魔法![heading3]一、工具的注册和安装[content]我们先安装下Cursor。进入Cursor官方:cursor.com,点击Download for Free进行下载。点击下载后的安装文件,按照提示一步一步安装即可。接下来我们需要注册账户,才可以使用Cursor。官方支持三种注册方式:GitHub、谷歌账号、普通邮箱地址。测试下来,发现也支持国内邮箱地址。普通用户注册后,可以免费体验14天的Pro版本,拥有高级模型的500次对话机会,比如claude3.5-sonnet、gpt-4o。除此之外,可以无限使用gpt-4o-mini和cursor-small模型。我们来完整了解下它的订阅模式:免费用户:一共可以使用2000次普通模型的问答。Pro模式:20刀/月,500次高级模型问答,不限次普通模型问答。Business模式:40刀/月,全部不限制次数。说实话,价格不低,但是有14天的免费体验时间,这给了我们充足的机会来判断是否需要付费。如果每个月能为我们创造远超过20刀的价值,这个付费就值得~大家见仁见智吧。[heading3]二、全局创建代码结构[content]Mac用户使用Command + i唤醒Composer,输入提示词后开始创建代码结构。用浏览器打开index.html文件,我们看下最初的效果。关于其他系统的快捷键,可以从Cursor > Setting > Keyboard Shortcuts快捷指令清单中查看。

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以DeepSeek R1为代表的推理模型,与此前模型(如 ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等)的差异点主要在于
以 DeepSeek R1 为代表的推理模型与此前模型(如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等)的差异点主要在于: 1. 技术路线:DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样,属于基于强化学习 RL 的推理模型。 2. 思考方式:在回答用户问题前,R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,模拟人类的深度思考,从用户初始问题出发,唤醒所需的推理逻辑与知识,进行多步推导,提升最终回答的质量。 3. 训练方式:在其他模型还在接受“填鸭式教育”时,DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 4. 模型制作:R1 是原生通过强化学习训练出的模型,而蒸馏模型是基于数据微调出来的,基础模型能力强,蒸馏微调模型能力也会强。此外,DeepSeek R1 还能反过来蒸馏数据微调其他模型,形成互相帮助的局面。 5. 与 Claude 3.7 Sonnet 相比,Claude 3.7 Sonnet 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色,扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升,在某些方面与 DeepSeek R1 各有优劣。
2025-03-19
推理类模型,以deepseek为代表,与此前的聊天型ai,比如chatgpt3.5,有什么差异
推理类模型如 DeepSeek 与聊天型 AI 如 ChatGPT3.5 存在以下差异: 1. 内部机制:对于大语言模型,输入的话会被表示为高维时间序列,模型根据输入求解并表示为回答。在大模型内部,是根据“最大化效用”或“最小化损失”计算,其回答具有逻辑性,像有自己的思考。 2. 多模态能力:ChatGPT3.5 是纯语言模型,新一代 GPT 将是多模态模型,能把感官数据与思维时间序列一起作为状态,并装载在人形机器人中,不仅能对话,还能根据看到、听到的事进行判断,甚至想象画面。 3. 超越人类的可能性:有人假设人按最大化“快乐函数”行动,只要“效用函数”足够复杂,AI 可完全定义人,甚至超越人类。如在“短期快乐”与“长期快乐”的取舍上,人类难以找到最优点,而 AI 可通过硬件算力和强化学习算法实现,像 AlphaGo 击败世界冠军,在复杂任务上超越人类。 4. 应用领域:文字类的总结、润色、创意是大语言模型 AI 的舒适区,如从 ChatGPT3.5 问世到 ChatGPT4 提升,再到 Claude 3.5 sonnet 在文学创作领域取得成绩,只要有足够信息输入和合理提示词引导,文案编写可水到渠成。
2025-03-18
flux和sd3.5出图的区别
Flux 和 SD3.5 出图存在以下区别: 1. 模型性质:Flux.1 有多种版本,如开源不可商用的 FLUX.1等。而 SD3.5 未提及相关性质。 2. 训练参数:Flux.1 的训练参数高达 120 亿,远超 SD3 Medium 的 20 亿。 3. 图像质量和提示词遵循能力:Flux.1 在图像质量、提示词跟随、尺寸适应、排版和输出多样性等方面超越了一些流行模型,如 Midjourney v6.0、DALL·E 3和 SD3Ultra 等。 4. 应用场景:Flux.1 可以在 Replicate 或 fal.ai 等平台上试用,支持在 Replicate、fal.ai 和 Comfy UI 等平台上使用,并且支持用户根据自己的数据集进行微调以生成特定风格或主题的图像。而 SD3.5 未提及相关应用场景。 5. 本地运行:文中尝试了在没有 N 卡,不使用复杂工作流搭建工具的 Mac Mini M1 上运行 FLUX.1,以及在边缘设备 Raspberry PI5B 上运行的情况,未提及 SD3.5 的相关内容。 6. 模型安装部署:对于 Flux.1,不同版本的模型下载后放置的位置不同,如 FLUX.1应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。而 SD3.5 未提及相关安装部署内容。 7. 显存处理:对于 Flux.1,如果爆显存,“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型,设置为 fp8 可降低显存使用量,但可能会稍微降低质量。而 SD3.5 未提及相关显存处理内容。 8. 提示词使用:在训练 Flux 时,应尽量使用长提示词或自然语言,避免使用短提示词,因为 T5 自带 50%的删标。而 SD3.5 未提及相关提示词使用内容。
2024-12-20
ChatGPT是什么?GPT是什么?GPT-3.5和GPT-4有什么差别
ChatGPT 是一种基于 GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型,由 OpenAI 开发。它是目前最先进的人工智能模型之一,是一种自然语言处理(NLP)工具,能够理解和生成接近人类水平的文本。 GPT 是生成式预训练变换器。 GPT3.5 是 GPT3 的升级版本,也是 ChatGPT 背后的模型。GPT4 是 GPT3.5 的后续版本,与 GPT3.5 相比,GPT4 具有以下一些差别: 1. 可靠性:GPT4 大大减少了产生“幻觉”(对事实的错误认知)和推理错误的情况。 2. 性能表现:在内部对抗性设计的事实性评估中,GPT4 的得分比 GPT3.5 高 19 个百分点。 3. 在公共基准 TruthfulQA 上,经过 RLHF 后训练的 GPT4 比 GPT3.5 有很大改进,但基础模型只略胜一筹。 目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店、高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4,需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月。此外,GPT4 还有团队版和企业版,功能更多,限制更少,但费用也更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。
2024-12-03
claude 3.5 haiku 怎么用
以下是关于Claude 3.5 Haiku使用的步骤: 1. 准备工作: 一台电脑(Window系统,理论上能跑Docker的都可以)。 Claude的官方Key(目前大多数中转不支持,需加紧对接)。 2. Docker安装:正常安装,完成后本地打开,登陆上去,确保左下角服务启动成功。 3. 拉取镜像:Claude官方提供了Demo(Python),可拉取到本地跑起来。代码拉取到本地后,在当前Python环境下安装依赖(建议3.11以上),然后根据官方文档设置环境变量,启动docker。对于不熟悉环境变量的朋友,可直接使用修改过的启动命令(key可以启动后再设置)。 4. 克神启动:等待镜像拉取,若无意外则启动成功。按照提示访问网页:http://localhost:8080,侧边栏有key,填上去即可正常使用。 此外,Anthropic发布了新功能computer use,同时发布了Claude 3.5 Haiku,并升级了Claude 3.5 Sonnet。Claude3家族上线,包括Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus三款模型,现已上线Opus和Sonnet模型,即将推出Haiku模型。
2024-11-11
Claude3.5免费的模型和付费的模型有什么区别
Claude 3.5 的免费模型和付费模型主要有以下区别: 1. 功能与性能:付费的 Opus 模型在某些方面可能具有更强大的功能和更出色的性能。 2. 访问权限:所有新用户有 14 天的 Pro 试用期,可访问所有 Pro 功能。14 天后未升级的用户将恢复为 Hobby 计划。 3. 快速请求:默认情况下,服务器会尝试给所有用户快速的高级模型请求,但高峰期时,用完快速高级积分的用户可能会被移到慢速池等待。若不想等待,可在设置页面添加更多请求。 4. 对话轮次:免费版本每小时的对话轮次有限制。 5. 费用:Pro 版本每月 20 美刀。 6. 注册要求:注册需要海外手机号。 7. 模型种类:免费用户可用 Claude 3 Sonnet 模型,订阅后可用 Opus 模型。
2024-10-26
OpenAI Operator, Anthropic Claude Coder
以下是关于 OpenAI Operator 和 Anthropic Claude Coder 的相关信息: 2025 年 Agent 领域的发展预测: 从对话助手到行动型智能体是 2025 年 Agent 技术的主流发展方向之一。计算机操作能力取得突破,传统大模型更多充当聊天助手,而 2025 年的突破在于让 Agent 直接“动手”操作电脑和网络环境。 Anthropic 在 2024 年底发布的 Claude 3.5 Sonnet 首次引入“Computer Use”能力,让 AI 像人一样通过视觉感知屏幕并操作鼠标键盘,实现了 AI 自主使用电脑的雏形。 OpenAI 在同期推出了代号“Operator”的 Agent 及其核心模型“计算机使用智能体”(CUA),使 GPT4 获得直接与图形界面交互的能力。CUA 通过强化学习将 GPT4 的视觉能力与高级推理相结合,训练 AI 可像人一样点击按钮、填表、滚动页面等。在 OpenAI 的测试中,CUA 在浏览器任务基准 WebArena 和 WebVoyager 上分别达到 38.1%和 87%的成功率,后者已接近人类水平。 其他相关信息: 宝玉日报 1 月 25 日: Deepseek 提示词框架包含四大模块:任务目的(Purpose)、计划规则(Planning Rules)、格式规则(Format Rules)、输出说明(Output)。 Anthropic 的 Claude 可通过屏幕截图获取计算机视觉信息,计算光标移动的像素坐标,并执行点击、滚动等操作。 OpenAI Operator 利用虚拟主机和 Chrome 浏览器,通过 CUA 实现网页实时操作,支持复杂任务导航。 主要的大语言模型: OpenAI 系统包括 3.5 和 4 等,3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮,4.0 模型在春季首次发布,功能更强大。新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本,可以运行 Python 程序。未为 OpenAI 付费只能使用 3.5。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,连接到互联网。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic 发布了 Claude 2,其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
2025-04-01
Claude Artifacts是什么
Claude Artifacts 是由 Claude 推出的一项工具。它具有将前端代码直接渲染成网页的功能,在前端代码生成能力方面表现出色。例如,可以借助 Claude 的 Artifact 功能制作海报、思维导图等,用户无需编写代码或使用专业设计软件,仅通过与 Claude 对话并输入提示词,就能生成符合需求的内容。目前关于 Claude Artifacts 的探索文章相对较少,但其具有代码跑通率高、设计美感好等特点,还能实现动态生成的效果。
2025-04-01
怎么写给 Claude 的 prompts
以下是关于如何写给 Claude 的 prompts 的相关内容: 1. 提示简介:提示是您给 Claude 的文本,用于引发相关输出,通常以问题或指示的形式出现。例如,“User|Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的?”,Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 构建 Prompt:可以用 Lisp 或 Markdown 格式来构建 prompt,让 Claude 根据用户输入的领域和产品(也可自定义产品特点)直接输出情绪营销语句。用 Lisp 这种编程语言更为凝练和简洁,Markdown 格式的效果也一样。对于 GPT 等模型,在卡片生成这步可能需要一些调整,不稳定,最好自定义 html/css 样式来进行强约束。直接打开 Claude 首页,把上述提示词发送即可初始化,然后进行使用。 3. 控制输出格式(JSON 模式):控制 Claude 输出的简单方法之一是说明想要的格式,Claude 可以理解并遵循与格式相关的指示,并格式化输出,如 JSON、XML、HTML、Markdown、CSV 等,甚至自定义格式。例如,如果想让 Claude 以 JSON 格式生成一首俳句,可以使用相应的提示。
2025-03-28
claude教程
以下是关于 Claude 的教程: 1. 提示简介:Claude 经过训练成为一个乐于助人、诚实可靠、无害的助手,习惯于进行对话。您可用常规自然语言请求指示它,指示质量对其输出质量影响大,尤其对于复杂任务。 2. Project 功能: 打造真正的个人 AI 助理。 打开 Claude,在左侧菜单栏点击“Projects”。 点击“Create Project”。 填写项目名称并点击“Create Project”。 在“Project Knowledge”下面,点击“Set custom instructions”,填写系统提示词。建议使用 Claude 3.5 Sonnet,逻辑能力更强。打开聊天窗口输入复盘内容,AI 会给出优化建议。 3. 17 岁高中生写的神级 Prompt:将 Claude 强化成满血 o1,如用 Prompt 把 o1 级别的思维链复刻到 Claude 3.5 里,思考逻辑更详细、更像人。Prompt 名为 Thinking Claude,作者是 17 岁的高中生涂津豪,其 Github 地址为:https://github.com/richards199999/ThinkingClaude/tree/main 。
2025-03-24
claude
以下是关于 Claude 的相关信息: 1. 一位 17 岁的高中生涂津豪写了个名为“Thinking Claude”的神级 Prompt,将 Claude3.5 强化得非常强大。它能把 o1 级别的思维链复刻到 Claude3.5 里,使其思考逻辑更详细、更像人,甚至思考过程都跟 o1 一样,还能展开折叠。用这个 Prompt 强化过的 Claude3.5 智能程度、成功率、像人的程度都大幅提升,群友用其创造了如 flappy bird、德州扑克等。您可以在作者的 Github 上查看完整的 Prompt,地址是:https://github.com/richards199999/ThinkingClaude/tree/main 。 2. 预先填充 Claude 的回答:要预先填充 Claude 的回应,只需在进行 API 请求时在 Assistant 消息中包含所需的初始文本。例如:|Role|Good Prompt| |User|Please extract the name,size,price,and color from this product description and output it within a JSON object.<br>请从此产品描述中提取名称、尺寸、价格和颜色,并在 JSON 对象中输出。<br><br><description>The SmartHome Mini is a compact smart home assistant available in black or white for only$49.99.At just 5 inches wide,it lets you control lights,thermostats,and other connected devices via voice or app—no matter where you place it in your home.This affordable little hub brings convenient handsfree control to your smart devices.</description><br><description>SmartHome Mini 是一款紧凑的智能家居助手,有黑色或白色可选,售价仅为$49.99。仅 5 英寸宽,让您可以通过语音或应用程序控制灯光、恒温器和其他连接设备,无论您将其放在家中的哪个位置。这款价格实惠的小中心为您的智能设备带来了便利的免提控制。| |Assistant助手(预先填充)|{ 。在这个例子中,通过以 Assistant 消息开头,我们限制了 Claude 的输出为所请求的 JSON 模式的其余部分。 3. 要求 Claude 进行重写:有时候 Claude 的回答可能不完全准确或符合要求,在以下情况可以要求重写,如响应接近所需但缺乏具体细节或格式、输出未完全遵循初始提示的约束条件、不确定结果是否准确希望 Claude 双重检查。重写在提示包含多个约束时特别有用,请求重写可以强调 Claude 最初忽略的约束的重要性。
2025-03-24
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 pro 哪个 AI 搜索能力更强?
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势,难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强,适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务,在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好(2M Tokens),适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。
2025-03-21
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
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
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