本地安装大模型的硬件配置如下：
例如，Fooocus 本地部署需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。但需注意，最低配置可能运行非常慢。
所有人都会手把手教你部署XX大模型，听起来很诱人，因为不需要科学上网，不需要高昂的ChatGPT会员费用。但是在开启下面的教程之前，我希望你能有个概念：运行大模型需要很高的机器配置，个人玩家的大多数都负担不起所以：虽然你的本地可能可以搭建出一个知识库，但是它不一定能跑的起来下面我通过一组数据来让大家有个感性的认知。以下文字来源于视频号博主：黄益贺，非作者实操生成文字大模型最低配置：8G RAM + 4G VRAM建议配置：16G RAM + 8G VRAM理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑GPT-3.5差不多性能的大模型）生成图片大模型（比如跑SD）最低配置：16G RAM + 4G VRAM建议配置：32G RAM + 12G VRAM生成音频大模型最低配置：8G VRAM +建议配置：24G VRAM而最低配置我就不建议了，真的非常慢，这个我已经用我自己8G的Mac电脑替你们试过了。讲这个不是泼大家冷水，而是因为我的文章目标是要做到通俗易懂，不希望通过夸大的方式来吸引你的眼球。这是这篇文章的第二次修改，我专门加的这段。原因就是因为好多小伙伴看了文章之后兴致冲冲的去实验，结果发现电脑根本带不动。但是这并不妨碍我们去手把手实操一遍，因为实操可以加深我们对大模型构建的知识库底层原理的了解。如果你想要私滑的体验知识库，可以参考我的另一篇文章：[胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)好了，废话不多说，下面教程还是值得亲自上手搞一遍的，相信走完一遍流程后，你会对知识库有更深的理解。
Fooocus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：1、保留了SD的开源属性，可以部署到本地免费使用；2、在操作界面吸取了midjourney简洁，省去了WebUI中复杂的参数调节，让用户可以专注于提示和图像。下图就是Fooocus的操作界面。翻译一下：只有图像展示窗口、正向提示词和生成按钮3项。勾选“Advanced”会弹出高级设置的窗口，可以调整画面宽高比、风格、图像数量、种子值、反向提示词、模型、lora权重比值、图像锐利程度等。风格选项这一块是整合了各种常见的画面风格供选择，包含了100多种不同的预设风格，涉及写实、胶片、电影质感、动漫、水彩、黏土、3D、等距、像素、霓虹、赛博朋克、波普、纸艺等各个方面：高级选项这部分是用于设置模型，lora，清晰度等。非常简单且容易上手，很值得试一试。二、Fooocus安装：配置要求：本地部署，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_1-1-10\Fooocus\models\checkpoints
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，我们使用它进行文生图的操作；refiner是精炼模型，我们使用它对文生图中生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。第二部分，是SDXL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，我已经放入了云盘链接中，大家可以关注我的公众号【白马与少年】，然后回复【SDXL】获取下载链接。想要在webUI中使用SDXL的大模型，首先我们要在秋叶启动器中将webUI的版本升级到1.5以上。接下来，将模型放入对应的文件夹中，base和refiner放在“……\sd-webui-aki-v4.2\models\Stable-diffusion”路径下；vae放在“……\sd-webui-aki-v4.2\models\VAE”路径下。完成之后，我们启动webUI，就可以在模型中看到SDXL的模型了。我们正常的使用方法是这样的：先在文生图中使用base模型，填写提示词和常规参数，尺寸可以设置为1024*1024，进行生成。我这边使用了一个最简单的提示词“1girl”，来看看效果。生成的图片大家可以看一下，我觉得是相当不错的。我知道大家心里可能会想——“就这，还好吧，也没有那么惊艳吧？”，那么，我用同样的参数再给你画一幅sd1.5版本的图像，你就能看出进步有多大了。是不是没有对比就没有伤害？SDXL，真香！还没完，我们到现在还只使用了一个base模型，接下来，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。