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哪个Ai工具可以画逻辑视图、功能视图、部署视图

Answer

在软件架构设计中,创建逻辑视图、功能视图和部署视图是常见的需求。以下是一些可以用于绘制这些视图的AI工具和传统工具:

  1. Lucidchart:这是一个流行的在线绘图工具,它支持多种图表的创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图。用户可以使用拖放界面轻松创建架构图。

  2. Visual Paradigm:这是一个全面的UML工具,它提供了创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。

  3. ArchiMate:这是一种开源的建模语言,专门用于企业架构。它支持逻辑视图的创建,并且可以与Archi工具一起使用,该工具提供了一个图形化界面来创建ArchiMate模型。

  4. Enterprise Architect:这是一个强大的建模、设计和生成代码的工具,它支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。

  5. Microsoft Visio:这是一个广泛使用的图表和矢量图形应用程序,它提供了丰富的模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。

  6. draw.io (现在称为 diagrams.net):这是一个免费的在线图表软件,它允许用户创建各种类型的图表,包括软件架构图。它支持创建逻辑视图和部署视图等。

  7. PlantUML:这是一个文本到UML的转换工具,可以通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等,从而帮助创建逻辑视图。

  8. Gliffy:这是另一个基于云的绘图工具,它提供了创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。

  9. Archi:一个免费的开源工具,用于创建ArchiMate和TOGAF模型,支持逻辑视图的创建。

  10. Rational Rose:这是IBM的一个UML工具,它支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。

请注意,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于AI的。AI在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,你应该考虑你的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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我是医科大学的本科学生,我现在想用Ai帮助我书写论文和报告,我应该怎么系统学习?
以下是一些系统学习利用 AI 帮助书写论文和报告的建议: 一、了解常用的 AI 工具和平台 1. 文献管理和搜索 Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能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 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析 Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式 LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测 Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 二、学习使用 AI 辅助撰写论文和报告的方法 1. 信息收集:利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分:针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理:借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写:通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。 三、注意事项 1. AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 保持科学的态度和方法,遵循科学伦理原则。 3. 了解现阶段 AI 在教育领域应用的局限性,如知识适配的层次性问题、教育应用的安全性考量等。 希望以上内容对您有所帮助。
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现在Ai已经发展到什么程度了
目前 AI 的发展已不再局限于单一的技术和应用范畴,而是融合了众多学科知识,并深入渗透到生活的各个层面,引发了一场生产力的革命。 有观点认为,AI 引领的是第四次工业革命的浪潮:继蒸汽机引发的机械化变革、电力驱动的电气化革新,以及电脑普及带来的信息化浪潮之后,AI 正推动着智能化时代的到来。 2025 开年 3 个月,AI 已经狂飙!R1 席卷全球,然后是 O3、Grok 3、Claude 3.7、GPT4.5 等,短短 3 个月内,AI 更新密集发布。然而很多人仍未察觉 AI 正在指数级加速,甚至抱怨 GPT4.5 表现不佳,但事实上,AI 发展已经是直线拉升状态,每天都在进步。 此外,Grok 语音模式已全面开放,支持 11 种模式(包括 2 种 18 禁),自带语音字幕,是学习英语的好工具,但目前仅支持英文。
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Ai生成UI
以下是关于 AI 生成 UI 的相关内容: 使用 Midjourney 生成 UI 界面: 页面指令:指定生成某个页面(如首页、登录页等),只需添加页面指令描述,如“landing page”可生成社交平台的登录页设计,“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页。 应用场景:Midjourney 产出的设计图视觉效果佳,适合在 APP 设计的初始阶段,如头脑风暴和风格探索中提供灵感和创意。但目前直接用于落地开发仍有距离,不过随着技术迭代,这个距离会逐渐缩短。 多模态 4O 在 UI 设计中的应用: 可以先借助 AI 生成设计概要概念,应用于 Web 应用创建和 UI 页面设计,也能直接生成 UI 界面。 Midjourney 商业实战案例中的 UI 设计: 如数据图标、B 端图标设计、音乐软件 UI 设计等。但部分生成的 UI 设计存在不规范、文字乱的情况,只能作为风格参考。网上已有很多 AI 生成的 UI 设计软件开始内测。
2025-04-12
Ai生成海报
以下是关于 AI 生成海报的相关内容: 有摊主在 10 天前开发的 AI 不仅能提供配方,还能自动生成海报,例如鸡尾酒的配方和海报可私人订制。 即梦 3.0 能根据输入的提示词生成类似杜蕾斯风格的海报,输入五一劳动节或二十四节的立夏等关键词,能生成相应的提示词并生成海报。 女神节海报可通过即梦 AI 生成,操作简单,只需 3 步:打开即梦 AI 选择“图片生成”功能,选择模型输入提示词,点击生成即可。同时提供了女神节海报的案例提示词,如案例一的提示词为女神节主题,3D 设计,梦幻氛围等;案例二的提示词为粉色主题,梦幻氛围等;案例三的提示词为妇女节,3D 设计,粉色主题等。
2025-04-11
入门:Ai绘画
以下是为您提供的 AI 绘画入门相关的资源和教程: 在“通往 AGI 之路介绍.pdf”中,有关于 AI 绘画入门的部分,包括产品工具与案例实战,开箱即用。 以下是一些 B 站的视频教程链接: 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势: 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion: 「AI 绘画」革命性技术突破: 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论: 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置,消灭奇怪的报错: 「入门 2」stable diffusion 安装教程,有手就会不折腾: 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion?: 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装?: 还有 SD 新手从 0 入门的 AI 绘画教程,包括以下章节: 第一节课:AI 绘画原理与基础界面 第二节课:20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置,你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗? 第三节课:打破次元壁!用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课:AI 绘画模型,“画风”自由切换 第五节课:提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课:LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课:定向修手修脸,手把手教你玩转局部重绘! 第八节课:提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课:LoRA 从原理到实践 第十节课:零基础掌握 ControlNet! 您可以通过以上资源进行学习,祝您在 AI 绘画领域学有所成!
2025-04-10
准确的讲述垂直大模型的概念,国内外的应用现状、场景,发展趋势,最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型,例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内,大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力,在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 关于发展趋势,尽管当前市场以基础大模型为主,但将大模型与行业专业知识结合,以满足不同行业的需求,成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出,如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时,在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉,暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
中国AI投资逻辑
中国 AI 投资存在以下逻辑: 1. 大规模算力投资:会使公司转变为重资产模式,在瞬息万变的科技市场中可能对公司估值产生不利影响,进而影响投资人收益。获取和使用高性能算力成本高昂,是重大决策。 2. 投资圈现象:许多投资人给大模型创业者看似矛盾的策略,如招募名校人才、组织产品发布会、推出产品、进行下一轮融资,但避免购买算力。多数创业公司选择规避算力风险抬高估值,这可能成为突破的绊脚石,类似荷兰郁金香泡沫,当风口过去,真实收入将成关键。 3. 行业趋势:2024 年,AI 仍是最强吸金赛道。国内 AI 行业融资总金额增加但事件数下降,马太效应明显,资本更青睐热点和高成熟度赛道。智能驾驶在细分赛道中表现突出,AI+教育、游戏、医疗等赛道投资总额增长。政策方面,政府积极推进,国家队频繁出手投资。 4. 发展历程:OpenAI 坚持大模型方向成功,前瞻性投资算力为其奠定基础,其成功是战略眼光和长期投入的结果,背后是惊人的资源调动。中国企业工程优化能力强,人们对国内大模型快速应用充满期待。
2025-03-27
教我工作流的底层逻辑跟如何入门学习工作流
工作流的底层逻辑及入门学习方法如下: 工作流通常由多个节点构成,节点是其基本单元,本质上是包含输入和输出的函数。常见的节点类型包括: 1. LLM(大语言模型):使用输入参数和提示词生成处理结果。 2. Code(代码):通过 IDE 编写代码处理输入参数,并返回输出值。 3. Knowledage(知识库):根据输入参数从关联知识库中召回数据,并返回。 4. Condition(条件判断):ifelse 逻辑节点,用于设计工作流内的分支流程,根据设置条件运行相应的分支。 5. Variable(获取变量):从 Bot 中获取变量作为参数在工作流中使用。 6. Database(数据库):在工作流中使用提前配置在 Bot 数据库中的数据。 以下是一些入门学习工作流的示例和资源: 1. 对于生成绿幕素材和绿幕素材抠图的工作流,您可以下载工作流文件拖入 ComfyUI 中自动加载,然后对照相关说明进行学习。工作流链接:https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码:KxgB 2. 对于 Glif 图像流制作冰淇淋甜品地标,您可以按照以下步骤学习: 1 分钟交作业:点击网址 https://glif.app/@jianStuart/glifs/cly85fy2i000cqe87zcu72i5l ,选一张主体区分度高且主体为地标的图,上传图片并点击相应按钮,多点几次选一张满意的即可。 5 分钟学习制作:点击顶上的“build”按钮,点击“+”加号,选择“img input”,再点下面的“+”加号,选“image generator”,把提示词放进节点,打开“advanced controls”,修改参数,勾选“Enable input image”并改参数。 3. 对于 Coze 平台的工作流,官方有现成的教程参考: 海外参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本还提供了一些示例,建议跟着实操一遍,如: 搜索新闻:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news 使用 LLM 处理问题:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm 生成随机数:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code 搜索并获取第一个链接的内容:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content 识别用户意图:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent
2025-03-24
我想写一部都市玄幻小说,已经有了简单的大纲。请问使用哪款AI工具?又没有 AI味。快速的写出真人作者的小说意境。并且上下逻辑清晰30万的长篇小说。列出免费工具。
以下为您推荐两款可用于写都市玄幻小说的免费 AI 工具及相关方法: 1. Coze: 工作流核心节点: 用 Bing 搜索标题相关的内容。 用程序将搜索结果结构化(不熟悉程序的可忽略或直接复制文中的代码)。 用大模型草拟大纲,包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 再用大模型来写文章。 输出文章内容。 2. 与 AI 交互写作(如南瓜博士的经验): 确定主题:不写科幻,用非常规视角,如以猫为第一人称写爱情小说。与 AI 讨论主题,挑选 AI 提供的调味料,明确主题。 构思情节:先刻画人物,如喜欢书店店员艾拉这个人物,使其更丰满,再设计故事线。 希望这些工具和方法能对您创作小说有所帮助。
2025-03-19
你好,我想训练一个自己的专属模型,比如说基于网页里面的问卷调查,我有答题的逻辑,网页的问卷调查项目每天都有非常多的不同的地方,但是又有相通的地方,我想让AI在我的逻辑之上能自我迭代自动答题,我该怎么办
如果您想基于网页问卷调查训练一个能在您的逻辑之上自我迭代自动答题的专属模型,有以下两种常见的技术方案: 1. 训练专有大模型: 优点:效果最好。 缺点:成本高,训练和维护需要大量计算资源和专业知识;更新模型知识难度大,需要重新训练或微调,过程复杂耗时。 2. 利用 RAG(检索增强生成)技术: 例如选择 Baichuan27BChat 模型作为底模,配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里选择 sft 训练方式,加载定义好的数据集,根据数据集大小和收敛情况设置学习率和训练轮次。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度;显存小的朋友可减少 batch size 并开启量化训练,内置的 QLora 训练方式好用。但需要用到 xformers 的依赖。根据聊天记录规模大小,训练时间少则几小时,多则几天。 此外,还有学生训练专属植物分类 AI 模型的案例供您参考。在北京市新英才学校的跨学科选修课“生化 E 家”中,老师和学生共同收集校园内不同树叶的照片,在 OpenInnoLab里找到图像分类训练工具,建立植物分类模型,加入大量数据集进行训练,再用图像化编程将其套在程序里,形成简单的识别工具。在这个过程中,老师通过生活体验与学生讨论图像分类原理,学生从体验到实践操作,在不进行大量代码编程的情况下能够训练 AI 模型,并了解模型训练准确度与数据的关系。
2025-03-14
不能用APP思维、传统数字平台思维去做大模型创业和人工智能创业,二者在底层逻辑和商业模式等方面完全不同
大模型创业和人工智能创业与 APP 思维、传统数字平台思维在底层逻辑和商业模式等方面存在显著差异。大模型和人工智能创业更注重数据的深度处理、算法的优化创新以及对复杂问题的解决能力。相比之下,APP 思维通常侧重于用户界面和功能的设计,以满足特定的用户需求;传统数字平台思维则更多关注平台的搭建和用户流量的获取与运营。在大模型和人工智能领域,技术的突破和创新是关键,需要投入大量资源进行研发,并且要面对更高的技术门槛和不确定性。而 APP 和传统数字平台的创业相对更侧重于市场推广和用户体验的优化。总之,不能简单地用 APP 思维和传统数字平台思维来指导大模型和人工智能创业。
2025-03-07
如何本地部署大模型,如何选择是否使用云服务商
以下是关于本地部署大模型以及选择是否使用云服务商的相关内容: 本地部署大模型的主要步骤: 1. 选择合适的部署方式,包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 以 SDXL 为例的本地部署步骤: 1. SDXL 的大模型分为两个部分,base+refiner 是必须下载的,base 是基础模型,用于文生图操作;refiner 是精炼模型,用于对生成的模型进行细化,生成细节更丰富的图片。还有一个配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 2. 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型,首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 3. 将模型放入对应的文件夹中,base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下;vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后,启动 webUI,就可以在模型中看到 SDXL 的模型。 以 LLM 大语言模型为例的本地部署步骤: 1. 下载并安装 Ollama,点击进入根据电脑系统下载 Ollama:https://ollama.com/download ,下载完成后,双击打开,点击“Install”,安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型)。如果是 windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车;如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行,粘贴进入,点击回车,等待下载完成。 总的来说,部署大模型需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-04-14
本地部署
SDXL 的本地部署步骤如下: 1. 模型下载:SDXL 的大模型分为两个部分,第一部分 base + refiner 是必须下载的,base 是基础模型,用于文生图操作;refiner 是精炼模型,用于对文生图生成的模型进行细化以生成细节更丰富的图片。此外,还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片的画面效果和色彩。这三个模型可通过关注公众号【白马与少年】,回复【SDXL】获取云盘下载链接。 2. 版本升级: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。 3. 放置模型:将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下;vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 4. 启动使用:完成上述步骤后启动 webUI,即可在模型中看到 SDXL 的模型。正常使用时,先在文生图中使用 base 模型,填写提示词和常规参数(如尺寸设置为 10241024)进行生成。然后将图片发送到图生图当中,大模型切换为“refiner”,重绘幅度开小一点再次点击生成。 5. 插件辅助:若觉得操作麻烦,可在扩展列表中搜索 refine 安装插件并重启,启用插件后可在文生图界面直接使用 refine 模型进行绘画。 另外,关于本地部署资讯问答机器人:Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG,步骤包括导入依赖库(如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型,使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)、从订阅源获取内容(通过指定函数从 RSS 订阅 url 提取内容,并将长文本拆分成较小的块附带相关元数据)、为文档内容生成向量(使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型后放置在指定路径,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储),最终实现 RAG。
2025-04-13
我有秋叶整合包,然后需要怎么搭建本地部署?
以下是使用秋叶整合包搭建本地部署的步骤: 1. 下载整合包:可以从。 2. 复制启动器到下载仓库的目录下。 3. 打开启动器,可一键启动。如果有其他需求,可以在高级选项中调整配置。 显存优化根据显卡实际显存选择,不要超过当前显卡显存。xFormers 能极大地改善内存消耗和速度,建议开启。 4. 准备工作完毕后,点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出,或是控制台弹出本地 URL 后说明启动成功。 如果报错提示缺少 Pytorch,则需要在启动器中点击配置。 5. Stable Diffusion webui 的更新比较频繁,请根据需求在“版本管理”目录下更新,同时注意插件的更新。 在 webui 的“扩展”选项卡下,可以安装插件。点击“加载自”后,目录会刷新,选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。安装完毕后,需要重新启动用户界面。 具体安装方法: 1. 打开整合包链接(https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru ,提取码:caru),下载《1.整合包安装》,存放到电脑本地。 2. 打开保存到电脑里的文件夹。 3. 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》,鼠标右击文件,点击“解压文件”。 4. 选择解压到 D 盘或者 E 盘(避免 C 盘被占满),点击确定。 5. 解压完成后,来到第二个文件夹,双击里面的文件,点击安装。 6. 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录,找到启动器,鼠标右击启动器,点击“发送到”,选择桌面快捷方式,方便下次进入。 7. 双击启动器,等待更新,接着点击左边第二个“高级选项”,在显存优化里,根据自己电脑的显存选择。 8. 回到第一个一键启动,点击右下角的一键启动。出现代码页面不用管,等待 SD 的主界面在网页上自动弹出。如果出现报错,可以回到最开始的界面,在左边点击“疑难解答”,再点击右边的“开始扫描”,最后点击“修复”按钮。
2025-04-12
如何部署自己私人AI
部署自己私人 AI 可以参考以下几种方式: 通过云服务器、dify、智能微秘书来免费搭建微信机器人: 1. 在宝塔面板的终端安装相关命令,这些命令位于/root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行的容器数量,若 nginx 容器无法运行,可能是 80 端口被占用,可将终端输出的代码粘贴给 AI 以解决。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP(去掉后面的:8888),进入后邮箱密码随便填,建立知识库并进行设置。 4. 选择模型,国内模型有免费额度可选,如智谱 ai,获取钥匙并复制保存,创建应用进行测试和发布。 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人: 1. 将 Administrators 改成“wxid_dna83ykqawl222”。 2. 若有 FastGPT 或者 OpenAI 的 key,将 Ai_Lock 修改成“1”,并在 OpenAI 处添加模型 key;若没有,保持 Ai_Lock 为 0。 3. 修改后点击保存。 4. 返回 NGCbot 文件夹下,找到 main.py 文件双击运行。 5. 运行后会弹出微信登录框,正常登录微信,等待系统自动初始化必备文件。 6. 运行成功后,用“大号”给机器人发消息,拿到 wxid 并返回替换。 7. 添加完后,用小号登录,大号可对小号发号施令。 部署和训练自己的 AI 开源模型: 1. 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身资源、安全和性能需求选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,如开源的 BERT、GPT 等,也可自行训练基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 总的来说,部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等,根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-04-11
DEEP SEEK 本地部署(Olama + ChatBox)+私有知识库(cherrystudio)
以下是关于 Deep Seek 本地部署(Olama + ChatBox)+私有知识库(cherrystudio)的相关内容: 一、使用 Docker + RAGFlow + Ollama 搭建个人/企业知识库 1. 将 Ollama 部署的模型接入 GARFlow 返回 RAGFlow 中,打开右上角设置,进入模型提供商,配置 Ollama 相关信息,基础 URL 按要求设置,设置完成后点击确定。 导入一个 embedding 模型用于文本向量化,导入成功后设置系统模型设置,然后返回知识库创建知识库。 进入数据集,导入文件(可设置文件夹当作知识库),导入完毕后解析文件,解析速度取决于本机 GPU 性能,解析好后进行检索测试,测试没问题即可进入聊天界面,助理设置可自行设置。 2. 使用 Ollama 本地部署 DeepSeek 模型 先下载 Ollama 程序,官方网址:https://ollama.com/ 。 下载默认到 C 盘(一般为固态盘,运行速度快),若想修改安装目录到 D 盘,后续会有说明。 下载完右下角会出现 Ollama 图标,打开命令行输入相关命令回车。 若显卡是英伟达 2060Super,可选择 Deepseekr1:14b 的模型,根据自身独立显卡性能下载。 下载速度慢可按 Ctrl+C 强制退出重新下载。 下载完毕后再下载一个嵌入模型,Ollama 的 bge 模型官方网址:https://ollama.com/library/bgem3 ,输入相关命令,下载好后直接退出终端。 二、Flowith 相关报道、采访、使用指南 |标题|发布账号|社媒来源|日期|链接| |||||| |ChatGPT 的对话框过时了?这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式|爱范儿|公众号|2024/04/29|| |Flowith:革新你的工作方式,体验节点式 AI 的超流畅生产力|程序那些事儿|公众号|2024/05/03|| |体验 Flowith:探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变|AI 兔子洞|公众号|2024/04/22|| |deepseek 服务器繁忙?硅基流不动?看看这篇,内含 18 个平台,可能是最全的 deepseek 方案。|佐佐的 AI 笔记|公众号|2025/02/06|| |满血版自部署 DeepSeekR1+知识库+联网搜索,体验下来可能就只剩下这家了!|字节笔记本|公众号|2025/02/12|| |DeepSeek 让 AI 圈卷出了新高度:Flowith 宣布 DeepSeek R1 现在免费提供!|字节笔记本|公众号|2025/01/27|| |ShowMeAI 周刊 No.15|上周最有讨论度的 6 个 AI 话题:自由画布类产品密集更新、多主体一致成发展趋势、AGI、开源…|ShowMeAI 研究中心|公众号|2025/01/21||
2025-04-10
本地部署大模型,如何微调建立本地知识库
以下是关于本地部署大模型并微调建立本地知识库的详细步骤: 一、使用 AnythingLLM 进行本地知识库搭建 1. 安装 AnythingLLM 安装地址:https://useanything.com/download 安装完成后进入配置页面,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 2. 构建本地知识库 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,提供了 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案)。 二、张梦飞的全本地部署教程 1. 部署大语言模型 下载并安装 Ollama 点击进入,根据电脑系统,下载 Ollama:https://ollama.com/download 下载完成后,双击打开,点击“Install” 安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 下载 qwen2:0.5b 模型 如果是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车;如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行,粘贴进入,点击回车。 三、智能纪要中的相关内容 在智能纪要中,许键介绍了模型 API 调用方法与知识库创建,包括获取 API key 位置及调用设置,详细讲解了创建 Rag 应用(知识库)流程,如上传非结构化文件、数据解析、切分段落等操作,并回答了诸多问题。同时还涉及工作流创建、模型能力及相关问题的探讨,以及通义千问相关应用及明天课程安排交流等内容。 总之,本地部署大模型并建立本地知识库需要按照上述步骤进行操作和配置,同时不断实践和探索,以达到理想的效果。
2025-04-10