以下是为您提供的私有化部署大模型的相关教材： 张梦飞：【全网最细】从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 点击进入，根据您的电脑系统，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） 如果您是 windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车。 如果您是 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。 复制以下命令行，粘贴进入，点击回车。 回车后，会开始自动下载，等待完成（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） 下载完成后您会发现，大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。 【SD】向未来而生，关于 SDXL 您要知道事儿 SDXL 的大模型分为两个部分： 1. 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。 2. 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，您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“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\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 10241024，进行生成。 基于多模态大模型给现实世界加一本说明书 大模型应用的利弊： 优点： 适应性极好，通过提示词工程，方便「适应各种奇葩需求」。 对算法的要求降低了不少，大部分功能由大模型提供，特别是非结构化信息的处理。 大模型的 API 访问方式简化了边缘设备的要求，无论在 Android、iOS、HarmonyOS或各种嵌入式设备上都能方便适配。「AGI 终将到来，拥抱未来，虽然路途艰难但相信方向是正确的。」 缺点： 大模型的推理时长目前仍是最大的障碍，传统目标检测或人脸识别优化后能达到 100~300ms，而大模型动则需要 10 秒的延时，限制了许多场景。 模型的幻象和错误率仍然较高，导致上述推理时长问题，在多链路的复杂应用中迅速变得不可行。 在大多数生产模式下，仍然需要使用云服务数据中心，提交的画面不可避免地涉及到隐私问题。 商业私有化部署是刚需，当下的开源模型离 GPT4 代差在半年以上，技术人员任重道远的。

很抱歉，目前我无法直接使用 StableDiffusion 为您生成这幅画。但您可以通过以下步骤来实现： 1. 准备好 StableDiffusion 软件，并确保您的计算机满足其运行要求。 2. 了解 StableDiffusion 的相关设置和参数调整方法。 3. 在输入描述中详细准确地描述您想要的画面，如“钻井现场，旁边的风景很优美，以柳江盆地的地形和风景为主”，同时可以补充更多细节，比如光线、色彩、物体的具体特征等，以获得更符合您期望的结果。 希望这些信息对您有所帮助。

AI 即人工智能，是一种让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。它是一种机器学习类别，计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容，目前在文本和图像等领域应用较为成熟。 从更系统的定义来看，人工智能是让电脑在不被编程的情况下能够自己学习的研究领域（1959，Arthur Samuel）。在游戏中，AI 并非新鲜事物，但如今由于更快的微处理器和云技术带来更多计算能力，能够构建大型神经网络，在高度复杂的领域中识别模式和表示。 对于小学三年级的孩子，可以用他们能理解的语言来解释，比如先和学生互动，听听他们对 AI 的理解，再引出概念：AI 就是让计算机或机器像人类一样思考和学习。在机械学习中，它是学习输入输出，从 A 到 B 的映射，一般有运行的 AI 系统，输入 A 必然输出 B 的软件。

以下是一些主要 AI 工具的应用方向及优缺点： 与销售工作有关的 AI 工具： Salesforce 爱因斯坦： 优点：能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，具有自动化功能，可让销售团队专注于关键方面。 缺点：暂未提及。 Clari： 优点：专门从事智能收入运营，能创建高度准确的收入预测，统一数据并以易理解方式呈现，简化财务预测过程。 缺点：暂未提及。 Hightime： 优点：作为销售团队的 AI 助手，能处理重复性任务和耗时研究。 缺点：暂未提及。 适合软件项目经理的 AI 工具： 项目管理和任务跟踪工具：如 Jira、Trello 等，集成 AI 功能可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 优点：提高管理效率。 缺点：暂未提及。 文档和协作工具：如微软 Copilot 集成到 Office 套件，云存储服务如 Google Drive 提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 优点：为文档撰写、编辑等提供辅助，优化协作。 缺点：暂未提及。 风险管理和决策支持工具：可帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 优点：提升决策科学性。 缺点：暂未提及。 沟通和协作工具：AI 助手辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 优点：优化沟通与协作。 缺点：暂未提及。 创意生成工具：如文心一格、Vega AI 等，帮助快速生成创意图像素材。 优点：提供创意支持。 缺点：暂未提及。 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践中的工具： 主要工具为 Midjourney 和 Stable Diffusion，辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。但未提及具体的优缺点。

以下是注册 ChatGPT 的步骤： 1. 打开浏览器，输入官网网址：https://chat.openai.com/。 2. 如有账号直接登录，没有的话点击“注册”。

以下是一些能够帮助您将图片做成可编辑形式的 AI 工具： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，只需上传图片，选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能，如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake：这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片，AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后，用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户，尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器：这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能，可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 这些工具各有特点，可以根据您的具体需求选择最适合您的工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些免费的用 AI 生成 PPT 的途径： 1. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，可能提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，旨在提高文档编辑效率。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. 歌者 PPT：完全免费，智能化程度高，可通过 AI 技术快速将资料转换成精美 PPT，模板和案例库丰富，支持多语言，适合不太擅长制作 PPT 或时间紧张的人群，几乎无需学习成本就能上手使用。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 在 1990 年代末至 2000 年代，“通用人工智能”这一名词开始流行，强调从“狭义 AI”向更广泛的智能概念的追求，回应了早期 AI 研究的长期抱负和梦想。但目前并没有一个被广泛接受的 AGI 定义。 与专注于解决某些领域特定问题的人工智能不同，AGI 的目标是创建一个全面智能的系统，能解决广泛问题并进行多种任务。它能够在不同环境中适应和学习，从不同来源获取信息，做出像人类一样的推理和决策。多模态大模型是实现 AGI 的必经之路，像 BabyAGI 这种基于强化学习和深度学习的自主通用人工智能系统，可根据用户需求学习和优化，实现更智能的操作，例如帮助用户计划和自动执行活动以增加社交平台粉丝数量，或创建和运营内容营销业务等。

建立一个人工智能模型可以参考以下几种方式： 1. 为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 像人类学习一样，需要从基础开始，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，以帮助其理解模式和关系。这可能最初会平行于人类教育和教育范例，但随着时间推移可能会专门发展，培养新型的专业知识。这些堆叠模型可能会以与人脑皮层类似的方式发展，例如针对特定任务设计如生物皮层和药物设计皮层等专门的神经架构。 2. 全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接入微信，搭建到此即可使用其问答界面。 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 3. 注册 AI 模型： 进入智普 AI：https://open.bigmodel.cn/ 。 点击开始使用，注册登录。 按照要求进行认证，之后点击控制台。 点击右侧的：查看 API key。 点击添加新的 API key，再点击复制，并保存编码，后续会用到。

建立属于自己的 AI 模型可以参考以下步骤： 1. 模型安装设置 对于二维码相关的模型，进入 SD 版块，下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。 在【QR ControlNET】的文件夹中，后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”路径下，后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”路径下。 选择模型，填入关键词，设置迭代步数、采样、图像大小等参数。 2. 部署和训练 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、公共云服务商部署等，根据自身资源、安全和性能需求进行选择。 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。 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。 针对目标任务进行模型微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并进行在线调试和性能优化。 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。 3. 注册 AI 模型 进入智普 AI：https://open.bigmodel.cn/ 。 点击开始使用，注册登录。 按照要求进行认证，之后点击控制台。 点击右侧的：查看 API key。 点击添加新的 API key，再点击复制，并保存编码以备后续使用。 总的来说，建立自己的 AI 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。