直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

本地运行Llama3需要的电脑是什么配置的？

回答

本地运行 Llama3 所需电脑配置的相关信息如下：

  1. 安装 Docker Desktop：
    • 点击/复制到浏览器下载：https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/ 。
    • 下载后，双击下载项目，出现相关界面点击 ok 开始加载文件。注意下载相对较快，完成后不要点击“close and restart”，以免导致 llama3 下载中断。等待终端的模型下载完成后再点击重启。
    • 重启后，点击“Accept”，选择第一个，点击“Finish”。
    • 然后会提示注册账号，若打不开网页，可能需要科学上网。按照正常流程注册账号并登录 Docker 即可。
  2. 下载 Llama3 模型：
    • 打开终端。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，粘贴进入并回车，会开始自动下载，文件下载较慢，可同时进行安装 Docker 的步骤。
  3. 下载 Open WebUI：
    • 回到桌面，再打开一个新的终端窗口。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。
    • 将相关命令输入，等待下载。
    • 点击或复制相关地址进入浏览器，进行注册登录。
    • 登入后，点击顶部的 Model，选择“llama3:8b”。

需要注意的是，模型的回复速度取决于您电脑的配置。另外，您还可以参考开源项目GitHub - datawhalechina/self-llm:《开源大模型食用指南》基于 Linux 环境快速部署开源大模型，更适合中国宝宝的部署教程 。同时，有教程提到可以通过购买算力解决本地电脑配置不够的问题，但需要充值 50 元。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

【保姆级】Meta Llama 3爆火，一步一图教你如何将它部署到电脑上，据为己有 （Ollama+Open WebUI）

1、点击/复制到浏览器去下载https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/2、下载后，双击下载项目，出现下图，点击ok，开始加载文件。注意！！！！这里下载相对比较快，下载完成后，不要点击“close and restart”，因为这样会直接重启，导致llama3下载中断。3、这里先不点击，等待终端的模型下载完成后，再点击重启。4、重启后，点击：“Accept”5、选择第一个，点击"Finish"6、然后会提示你注册账号，如果打不开网页，就需要科学上网了，这个大家应该都会。（不会的话，私聊吧，这里不说了）7、按照正常的注册流程，注册账号，并登录Docker即可。登录后会进入Docker Desktop。此处完成。[heading2]四、下载Open WebUI[content]1、回到桌面，再打开一个新的终端窗口（可以放心多个窗口，不会互相影响）如果你是windows电脑，点击win+R输入cmd，点击回车如果你是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。2、将以下命令输入，等待下载：3、出现上图，即是下载完成。4、点击或复制下方地址进入浏览器：http://localhost:3000/auth/5、点击进行注册即可，注册输入昵称、邮箱、密码。注册完即可登录进入。6、登入后，看到如下页面，点击顶部的Model，选择“llama3:8b”。7、完成。你已经拥有了一个属于自己的本地大语言模型。可以开始与他对话啦！ps.他的回复速度，取决于你的电脑配置。

【保姆级】Meta Llama 3爆火，一步一图教你如何将它部署到电脑上，据为己有 （Ollama+Open WebUI）

1、打开终端如果你是windows电脑，点击win+R输入cmd，点击回车如果你是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。2、复制以下命令行，粘贴进入，点击回车：3、回车后，会开始自动下载，文件较慢，这里下载时，可以继续去第三步（安装Docker）执行。（这里下载会很慢，一般不会出错，正常等待即可。实在有问拉到最下边加我好友，给你发压缩包）（这里下载久了，可能会发现卡着不动，不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口，键盘点空格，就会刷新了）4、下载完成后你会发现，大模型已经在本地运行了。（此处可以测试下，输入文本是否可以进行对话。此处对话的速度，取决于你电脑的配置。）

大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程

本文的核心代码全部参考如下开源项目：[GitHub - datawhalechina/self-llm:《开源大模型食用指南》基于Linux环境快速部署开源大模型，更适合中国宝宝的部署教程](https://github.com/datawhalechina/self-llm/tree/master)[heading1]一、引言[content]大家好，我是大圣，一个致力于使用AI技术将自己打造为超级个体的程序员。作为一名程序员，我对大模型技术是非常向往的，但是因为是非科班出身，一直迟迟没有动手。在Llama3出来之后，我萌生了微调的想法，我的目的很简单，不是为了学习多么高深的知识，而是让自己先入门。入门最好的方式就是直接上手实操，这是也是之前的一系列教程中所强调的理念。由于市面上没有找到专门针对我们纯小白的教程，所以这篇教程就来啦！这篇教程的亮点教你如何购买算力，不再为本地电脑的配置不够而发愁手把手教你下载并部署Llama3模型，以前都是玩别人部署的，这次咱们玩自己的！)使用甄嬛数据集微调Llama3模型，并且针对微调后的模型进行实验了解微调的意义和概念但是这篇教程不会讲解微调的技术性原理以及文中会用到的Python代码。原因很简单，因为我是一位Java开发工程师，里面的代码我都是靠GPT4.0帮我读的另外这篇教程需要你充值50块钱，不过不是给我哦，是购买算力的预充值。我不想因为50块钱把你劝退，所以这里我要多说一句，免费的才是最贵的。看完我的教程，你绝对会认为这50块钱花的很值OK，都交代清楚，大家按照决定是否要继续享用，废话不多少，我们直接开始

其他人在问
llama3是什么？
Llama 3 是 Meta 发布的语言模型。以下是关于 Llama 3 的一些重要信息： 模型版本：包括 8B 和 70B 双模型。 数据集：比 Llama 2 的数据集大 7 倍以上。 性能特点：具有 128K token，更强的推理和编码能力，训练效率比 Llama 2 高 3 倍，已集成到 Meta AI。 能力表现：8B 的能力远超 Llama 2 70b。 模型架构：使用 128K 词库的标记化器，8B 和 70B 模型采用分组查询关注 以提升推理效率。 训练数据：超过 15T 词库的预训练，包含的代码数量是 Llama 2 的四倍，预训练数据集含 5%以上的非英语数据，覆盖 30 多种语言，并采用数据过滤管道。 使用方式：将支持 AWS、Databricks、Google Cloud 等平台，得到 AMD、AWS 等硬件平台支持，可在 Meta AI 官方助手上体验。 未来发展：未来几个月将推出新功能、更长上下文窗口、更多型号尺寸，性能将进一步提升，并将分享 Llama 3 研究论文。 此外，现在 llama370BInstruct 已经可以在刚刚推出的 Hugging Chat 上直接使用，网页为：https://huggingface.co/chat/ ，app 下载：https://apps.apple.com/us/app/huggingchat/id6476778843?l=zhHansCN 。还可以在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3 ，相关博客介绍了如何设置开发环境、硬件要求、部署步骤、运行推理并与模型聊天、进行基准测试以及清理等内容。目前 Llama 3 400B 还在训练中。
2024-11-14
推荐 llama3 的一篇文章
以下是一篇关于 Llama3 的文章： Llama3 正式发布，开源模型的质量又迎来再一次飞跃 数字生命卡兹克、赛博禅心、歸藏、AI 大模型在手等多家媒体都对 Llama3 进行了报道。他们认为，Llama3 的发布是开源模型质量的又一次飞跃。 在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3 要将 Llama 3 70B 部署到 Amazon SageMaker，我们需要创建一个 HuggingFaceModel 模型类，并定义我们的端点配置，包括 hf\_model\_id，instance\_type 等。我们将使用一个 p4d.24xlarge 实例类型，该类型具有 8 个 NVIDIA A100 GPU 和 320GB 的 GPU 内存。Llama 3 70B 指令是一个经过优化的对话 AI 模型，这使我们能够启用 TGI 的消息 API 与 llama 交互，使用常见的 OpenAI 格式 messages。 注意：Llama 3 是一个有门槛的模型，请在提交此表单前访问模型卡并接受许可条款和可接受的使用政策。
2024-05-23
如何用llama3微调
如何用 Llama3 微调？ 在这篇文章中，我们将学习如何使用 Llama3 进行微调。首先，我们需要了解微调的意义和概念。微调是指对已经训练好的模型进行修改，以使其更好地适用于特定的任务或数据集。在 Llama3 中，微调是通过修改模型的参数来实现的。 接下来，我们需要准备数据集。数据集是用来让模型重新学习的知识，我们可以使用各种类型的数据集，例如文本、图像、音频等。在本文中，我们将使用一个名为 huanhuan.json 的文本数据集。 然后，我们需要编写微调代码。微调代码是用来修改模型参数的代码，我们可以使用各种编程语言来实现，例如 Python、JavaScript 等。在本文中，我们将使用 Python 来实现微调代码。 接下来，我们需要执行微调代码。执行微调代码后，模型将开始学习数据集，并对模型的参数进行修改。在本文中，我们将使用一台服务器来执行微调代码。 最后，我们需要对微调后的模型进行测试。测试是用来验证微调结果的过程，我们可以使用各种测试方法来实现，例如准确率、召回率等。在本文中，我们将使用一个简单的测试方法来验证微调结果。 下面是一个简单的示例，展示了如何使用 Llama3 进行微调： ```python import torch from transformers import LlamaForCausalLM 加载模型 model = LlamaForCausalLM.from_pretrained 加载数据集 data = torch.load 微调模型 model.fit 测试模型 test_data = test_output = model.generate print ``` 在上面的示例中，我们首先加载了一个名为 LlamaForCausalLM 的模型，并从预训练模型中加载了一个名为 huanhuan.json 的数据集。然后，我们使用 model.fit 方法对微调后的模型进行测试，并输出测试结果。 请注意，这只是一个简单的示例，实际的微调过程可能会更加复杂。您可能需要根据您的具体需求和数据集来调整模型的参数和训练过程。
2024-05-06
? Llama3 怎么下载
您可以在以下网站找到 Llama 3 模型的下载地址： 1. Llama 3 官网链接： 2. 模型下载链接： 3. Hugging Face 链接： 4. Replicate 链接： 5. GitHub 项目地址： 您可以通过这些链接找到 Llama 3 模型的下载地址并获取所需的文件。
2024-04-19
自动化控制电脑
以下是关于自动化控制电脑的相关信息： Google 正在开发名为“Project Jarvis”的 AI 项目，预计年底亮相。该项目旨在实现 AI 自动化操作 Chrome 浏览器中的任务，借助升级版 Gemini 2.0。“Jarvis”作为 Chrome 扩展短暂曝光，可作为上网伴侣，帮助用户完成自动化任务，通过截图分析屏幕内容，使用 Gemini 2.0 模型决定执行操作，例如预订餐厅或下单，预计将在 Gemini 2.0 发布后上线，可能在下个月。 目前没有更多关于自动化控制电脑的其他详细内容。
2025-04-10
我是一位程序开发小白，不会用代码开发程序。我现在有一台安装Window 11操作系统的笔记本电脑，配置为14代i7CPU、32G内存、1TB硬盘、1张RTX4070显卡。我想部署一套本地的大模型＋智能体＋知识库。我要怎么样才能实现无代码部署，请列出详细的安装步骤。
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。
2025-03-26
如何在电脑上安装DEEPSEEK
以下是在电脑上安装 DeepSeek 的步骤： 1. 访问网址：https://www.deepseek.com/zh 。 2. 点击开始对话，左边选择代码助手。 3. 对于 DeepSeek R1 的申请： 申请链接：https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 。 4. 环境安装（如需要）： 若涉及相关开发，可能需要提前安装 Node.JS。 下载地址：https://nodejs.org/zhcn 。 Mac 安装包： 。 Windows 安装包： 。安装时可能需要管理员权限。安装完成后，可打开终端面板输入相关指令查看是否安装成功。 此外，还可以通过以下方式使用 DeepSeek： 1. 使用网页聊天： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接安装浏览器插件并添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件并点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key 。 基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 。填好后点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型，即可愉快使用。
2025-03-26
ten可以安装在电脑里，然后电脑上可以看视频进行实时翻译吗？这个功能可以怎么去实现？
目前 Ten 不太明确是指何种具体的软件或工具。一般来说，如果您想在电脑上实现观看视频实时翻译的功能，可以考虑使用以下几种常见的方法： 1. 利用浏览器插件：例如谷歌浏览器的某些翻译插件，能够在您观看在线视频时提供翻译服务。 2. 专业的翻译软件：部分专业的翻译软件具备屏幕取词和实时翻译视频的功能。 3. 操作系统自带的功能：某些操作系统可能提供了相关的辅助功能来实现类似的效果。 但需要注意的是，不同的方法可能在翻译的准确性、支持的语言种类以及适用的视频平台等方面存在差异。
2025-03-25
如何让AI全自动操控电脑完成我的工作
目前，AI 在操控电脑方面已经有了一些进展。例如，OpenAI 发布了 Responses API 和一整套 Agent 创建工具，其中包括模拟人类操作电脑的 ComputerUsing Agent ，支持跨平台和本地部署。同时，OpenAI 还推出了实时监控功能，能够记录 AI 的完整操作路径，跟踪决策依据、使用工具与执行步骤，有助于调试与优化 AI 流程。 在实际应用中，普通人可以利用 AI 生成个人艺术照、证件照、绘本图像、视频，甚至创作音乐和歌曲。比如在快手的可灵 AI 网站上能看到大量视频生成的效果和相关命令词。此外，AI 数字人技术在直播和视频平台中已被大量使用，8 岁小女孩能在 AI 编程助手帮助下独立完成网站程序开发。 然而，要实现 AI 全自动操控电脑完成您的工作，还面临一些挑战和限制。一方面，AI 技术仍在不断发展和完善中，其能力和准确性可能存在一定的局限性。另一方面，法律法规对于 AI 的应用也有一定的规范和约束。 但随着技术的进步，未来 AI 在操控电脑完成工作方面有望取得更大的突破。
2025-03-24
一个从来没有接触过AI技术的、电脑方面就会打字的人怎么学习AI及应用
对于从未接触过 AI 技术但会打字的新手，以下是学习 AI 及应用的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，如果您想深入了解 AI 的技术历史和发展方向，以及目前最前沿的技术点，有以下学习路径： 1. 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-03-22
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
AI服务器配置
以下是关于 AI 服务器配置的相关内容： 对于 Coze AI 机器人对接微信的服务器配置： 1. 如果按照上一篇教程操作，此次配置只需修改容器编排模板。最新的容器编排模板如下，同时提供无描述性的参考配置方便新手直接参考使用。 2. 若之前没有容器编排模板，新建一个即可，新建和修改逻辑类似。 3. 更新后的编排模板，若之前创建过相似机器人容器编排服务，建议先删除以防冲突，删除步骤如下。 4. 基于新的编排模板创建新的容器编排，然后启动服务。 5. 服务启动成功后，进入 COW 服务扫码绑定微信机器人，具体步骤参考上一篇入门教程。 对于视频相关的 AI 服务器配置： 1. 购买服务器：直接点击去购买：https://buy.cloud.tencent.com/lighthouse?blueprintType=APP_OS&blueprintOfficialId=lhbpr8j2ftq0&regionId=8&zone=apbeijing3&bundleId=bundle_rs_mc_med1_02&loginSet=AUTO&from=lhconsole ，并根据以下配置购买。 2. 购买并付款完成后，回到服务器“控制台”。 3. 点击服务器卡片空白处添加防火墙，添加 8887、8080 端口。 4. 点击右上角“登录”按钮，扫码验证后在命令行窗口中操作，注意复制粘贴代码的方式和命令执行完毕的标志。 5. 在命令行中依次输入相关命令。 6. 保存并打开外网面板地址，输入账号和密码。
2025-04-10
微信机器人如何配置
微信机器人的配置步骤如下： 1. sum4all 配置 进入插件目录：/root/chatgptonwechat/plugins 找到 sum4all 插件目录下的 config.json.template，复制并粘贴重命名为：config.json 注册并获取 sum4all key：https://pro.sum4all.site/register?aff=T6rP ，新用户注册有送免费额度，大家先使用这个进行试用，后续可改为自己的 openAI key。 把复制的 key，粘贴到 sum4all 的 config.json 文件内。（上方有功能阐述，你想要哪个，就把哪个改成 ture） 2. Apilot 配置 进入插件目录：/root/chatgptonwechat/plugins 找到 Apilot 文件下的 config.json.template，复制并粘贴重命名为：config.json 去 https://admin.alapi.cn/account/center 注册，并复制 key 把复制来的 key，粘贴进入。保存。 3. 分段对话配置替换 找到这个路径：/root/chatgptonwechat/channel/wechat，直接下载以下文件进行替换。 此外，微信的配置相对较简单，只需要主项目的 config.json 文件看看是否有"channel_type"参数，参数值为："wx"，即："channel_type":"wx"。完成以上所有配置部分后，可以准备启动步骤了： 使用 nohup 命令在后台运行程序。 执行完启动脚本，等待 30s 左右，会看到终端有一个微信登录的二维码，微信扫码登录。 如果您想使用更多辅助功能，比如使用总结文件能力，总结网页内容能力，此时需要安装各种插件。这部分配置查看插件配置管理部分。
2025-04-10
有没有专门学习配置微信机器人和企业微信机器人的相关教学视频
以下是一些专门学习配置微信机器人和企业微信机器人的相关教学视频： 【共学最全版本】微信机器人共学教程： 日程安排： 6 月 19 日 20:00 开始：从零到一，搭建微信机器人，参与者要求为 0 基础小白，分享人为张梦飞，主持人为小元，助教为金永勋、奥伏。 6 月 20 日 20:00 开始：Coze 接入、构建你的智能微信助手，分享人为张梦飞，主持人为吕昭波，助教为安仔、阿飞。 6 月 23 日 20:00 开始：微信机器人插件拓展教学，要求完成第一课，分享人为张梦飞，主持人为安仔，助教为空心菜、AYBIAO、阿飞。 6 月 24 日 20:00 开始：虚拟女友“李洛云”开发者自述，要求完成第一课，分享人为皮皮，主持人为大雨。 6 月 25 日 20:00 开始：FastGPT：“本地版 coze"部署教学，要求完成第一课，分享人为张梦飞，主持人为银海，助教为金永勋、AYBIAO。 6 月 27 日 20:00 开始：Hook 机制的机器人使用和部署教学，要求 0 基础小白，有一台 Windows 10 以上系统的电脑，分享人为张梦飞，主持人为 Stuart，助教为阿飞、空心菜。 第二天教程内容： 修改配置：主要更改标黄的四行，可以直接清空原文件配置，把以下配置粘贴进你的 config.json 文件中。 获取 key 和 id：进入官网 https://www.coze.cn/home ，获取到的令牌就是"coze_api_key"，像下方一样填入即可。"coze_api_key":"pat_diajdkasjdlksajdlksajdasdjlkasjdlas"，获取 bot_id 并填入："coze_bot_id":"86787989080"。 微信机器人大事件记录： 皇子：零成本、零代码搭建一个智能微信客服，保姆级教程 安仔：不用黑魔法，小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人 张梦飞：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信 张梦飞：FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人完整教程 张梦飞：基于 Hook 机制的微信 AI 机器人，无需服务器，运行更稳定，风险更小 张梦飞：【保姆级教程】这可能是你在地球上能白嫖到的，能力最强的超级微信机器人！一步一图，小白友好 在自己的电脑上部署 COW 微信机器人项目
2025-04-04
本地部署大模型硬件配置
本地部署大模型的硬件配置如下： 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 GPT3.5 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 需要注意的是，最低配置可能运行速度非常慢。对于 SDXL 大模型的本地部署，其分为两个部分，base + refiner 是必须下载的，还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片效果和色彩。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，然后将模型放入对应的文件夹中。对于通义千问的 Qwen2.5 1M 模型的本地部署，使用以下命令启动服务时要根据硬件配置进行设置，如设置 GPU 数量、最大输入序列长度、Chunked Prefill 的块大小、限制并发处理的序列数量等。如果遇到问题，可参考相关的 Troubleshooting 内容。与模型交互可以使用 Curl 或 Python 等方法，对于更高级的使用方式，可以探索如 Qwen Agent 之类的框架。
2025-03-31
我自己想做一个英语背单词的游戏，让AI写出Markdown代码运行后，发现问题很大，但是我有不知如何修改这些代码。所以我觉得自己应该懂Markdown 代码语言。但是我不知道Markdown是最适合的编程语言吗？
Markdown 语言不太适合用于编写复杂的英语背单词游戏。虽然 Markdown 简单易用，常用于文档格式化，但在实现游戏逻辑和功能方面存在较大局限性。 如果您想开发英语背单词游戏，更适合使用编程语言，如 Python 等。在处理代码问题时，您可以参考以下方法： 1. 对于编程小白，向 AI 提供代码范例，尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例，减少对 AI 所写代码的改动。 2. 向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 4. 列出输入变量的具体书写形式，对于复杂形式可使用特定方法获取。 5. 说清楚代码要实现的功能，复杂功能尽量将运行逻辑描述清楚，多用变量名称指代涉及的变量。 如果代码运行效果不尽人意，可把当前的代码、输入变量、预期结果提供给 AI，并告知错误的结果或者报错信息，让 AI 帮忙寻找问题并提供修改方案。提问时可参考以下方式： 以上是我目前的 python 代码，我的输入变量。 但是代码运行后的实际结果却是。 另外，在游戏开发与修改过程中，还需注意文件的存放要求、功能优化、平台上传等方面的问题。例如，三个重要文件需在一个文件夹，本地内置图像、音乐等也需在同一文件夹。游戏功能可增加关卡、调整金币获取和技能点花费、解决 Bug 等。研究将游戏发布到 4399 开放平台时，需注册、实名制，审核较严格。获取游戏素材可从官网免费下载或淘宝购买抠好的素材。
2025-03-18
给我推荐一个家庭用的私人部署deepseek电脑配置，要求价格在5W一下，能够比较流畅的运行，还有采用那一个版本的模型
很抱歉，您提供的内容中没有关于家庭用私人部署 deepseek 电脑配置的相关信息。如果您需要配置一台价格在 5 万以下、能流畅运行的家庭用电脑，以下是一些建议： CPU：可以选择英特尔酷睿 i9 或 AMD 锐龙 9 系列的高端处理器。 显卡：选择 NVIDIA GeForce RTX 40 系列的高端显卡，如 RTX 4080 或 RTX 4070Ti。 内存：32GB 或 64GB 的 DDR5 内存。 存储：1TB 或 2TB 的 NVMe SSD 作为系统盘，再加上大容量的机械硬盘用于数据存储。 主板：选择与所选 CPU 兼容的高端主板，以确保稳定性和扩展性。 关于模型版本，Midjourney 的 V5 模型是较新且先进的版本，具有更广泛的风格范围、更高的图像质量、更详细的图像等优点。您可以通过添加“v 5”参数或使用“/settings”命令并选择 MJ Version 5 来使用该模型。
2025-03-17
给我推荐一个家庭用的私人部署deepseek电脑配置，要求价格在5W一下，能够比较流畅的运行，还有采用那一个版本的模型
以下是为您推荐的家庭用私人部署 deepseek 电脑配置，价格在 5 万以下，能够较流畅运行： CPU：Intel Core i913900K 或 AMD Ryzen 9 7950X 显卡：NVIDIA GeForce RTX 4080 或 RTX 4070Ti 内存：32GB 或 64GB DDR5 高频内存 硬盘：1TB NVMe M.2 固态硬盘 + 4TB 机械硬盘 主板：支持所选 CPU 的高端主板，如 Z790 或 X670 系列 电源：850W 及以上的高品质电源 关于模型版本，Midjourney 最新的模型是 V5 版本，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用此模型，您可以在提示词末尾添加 v 5 参数，或使用 /settings 命令并选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言提示，分辨率更高，并支持如 tile 重复图案等高级功能。它在风格范围、图像质量、细节表现、对提示的响应以及图像提示性能等方面都有显著改进。
2025-03-17
给我推荐一个家庭用的私人部署deepseek电脑配置，要求价格在5W一下，能够比较流畅的运行
对于家庭用的私人部署 deepseek 电脑配置，在 5 万元以下的预算，以下是一个推荐配置： CPU：Intel Core i913900K 或 AMD Ryzen 9 7950X 主板：选择与所选 CPU 兼容的高端主板，如华硕、技嘉等品牌的 Z790 或 X670 系列 内存：32GB 或 64GB DDR5 高频内存 硬盘：1TB NVMe M.2 固态硬盘作为系统盘，再加上 4TB 以上的机械硬盘用于数据存储 显卡：NVIDIA GeForce RTX 4070Ti 或 AMD Radeon RX 7900 XTX 电源：850W 及以上的高品质电源 机箱：选择散热良好、空间宽敞的机箱 请注意，电脑配置的选择还需要考虑您的具体需求和使用场景，以上配置仅供参考。
2025-03-17
ai是啥运行原理
AI 的运行原理主要包括以下方面： 1. 模仿人类智力活动：是一种模仿人类智力活动的信息处理系统，通过训练能够还原人类思维系统，从而实现对人类智力活动的模仿。 2. 深度学习和大数据技术：通过深度学习、大数据等技术，在一定程度上能够“自主创作”。这种创作方式是对人类学习、创作和表达过程的学习，其创作过程与人类智力活动在某种意义上高度相似，反映出人类干预和控制的烙印。 3. 特定的技术架构：例如 FLUX.1 AI 的工作原理基于混合架构，结合了变换器和扩散技术，能够根据文本提示生成准确的图像。它采用尖端技术，如流匹配和优化，以生成高质量图像。 4. 基于数据学习：如 GenAI 是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。
2025-03-10
我有个计算流体力学相关的数值模式，代码是C++写的，几万行，有多个文件，各个文件之间是相互关联，现在想对代码的运行效率、代码规范等进行优化升级，有什么AI工具推荐
目前在您所描述的这种对大规模、相互关联的 C++代码进行运行效率和代码规范优化升级的场景中，暂时没有特别直接适用的 AI 工具。不过，您可以考虑使用一些传统的代码分析和优化工具，例如： 1. ClangTidy：这是一个用于 C++代码的静态分析工具，可以帮助发现代码中的潜在问题，并提供一些改进建议。 2. Valgrind：用于检测内存管理错误和性能问题。 同时，您也可以利用一些代码版本管理工具，如 Git，来更好地跟踪和管理代码的修改。
2025-03-08