- 写在前面偶然看到，简单了解博文为 SD 部署，以及简单使用，部署过程遇到问题解决理解不足小伙伴帮忙指正 对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》Stable Diffusion 是一个先进文本转图像模型，可使用基本的自然语言提示... 写在前面偶然看到，简单了解博文为 SD 部署，以及简单使用，部署过程遇到问题解决理解不足小伙伴帮忙指正 对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》Stable Diffusion 是一个先进文本转图像模型，可使用基本的自然语言提示...
- deepfacelab deepfacelab
- 继帮小兔子完成了作一首诗词，写一篇文章之后，小兔子又有新的想法了；小兔子说，新年到了，她想要一张自画像，但是她自己又画不来，拜托博主用 GPT 帮她画一个；人美心善的博主当然是欣然答应了； 继帮小兔子完成了作一首诗词，写一篇文章之后，小兔子又有新的想法了；小兔子说，新年到了，她想要一张自画像，但是她自己又画不来，拜托博主用 GPT 帮她画一个；人美心善的博主当然是欣然答应了；
- 云和AI的结合，构建智能世界云底座，让智能无所不及 云和AI的结合，构建智能世界云底座，让智能无所不及
- 把诗意留给诗人，把难题留给盘古。共建智能世界云底座。 把诗意留给诗人，把难题留给盘古。共建智能世界云底座。
- 本文介绍了 Kolors 模型的部署与使用方法，实现了高效的文本到图像生成任务。Kolors 模型凭借其优秀的视觉效果和强大的中英文语义理解能力，展示了领先的 AIGC 技术实力。 本文介绍了 Kolors 模型的部署与使用方法，实现了高效的文本到图像生成任务。Kolors 模型凭借其优秀的视觉效果和强大的中英文语义理解能力，展示了领先的 AIGC 技术实力。
- 本文介绍了如何利用 Llama 3.1 开源模型打造属于自己的 Chatbot。通过选择 Llama 3.1 的 8B 版本，在 Ubuntu 环境中配置 GPU 云实例，安装所需依赖，下载预制模型，并使用 Streamlit 构建 Web 应用，实现了一个功能完善的智能对话机器人，展示了开源大模型在实际应用中的强大潜力与灵活部署能力。 本文介绍了如何利用 Llama 3.1 开源模型打造属于自己的 Chatbot。通过选择 Llama 3.1 的 8B 版本，在 Ubuntu 环境中配置 GPU 云实例，安装所需依赖，下载预制模型，并使用 Streamlit 构建 Web 应用，实现了一个功能完善的智能对话机器人，展示了开源大模型在实际应用中的强大潜力与灵活部署能力。
- 我在运行parler-tts时遇到一个大坑：运行完github给的安装库指令，运行代码时它会提示import soundfile失败，因为没找到libsndfile.os文件我使用的CentOS系统，使用yum install libsndfile命令安装这个文件时他会继续报错：Error: Failed to download metadata for repo 'docker-ce-st... 我在运行parler-tts时遇到一个大坑：运行完github给的安装库指令，运行代码时它会提示import soundfile失败，因为没找到libsndfile.os文件我使用的CentOS系统，使用yum install libsndfile命令安装这个文件时他会继续报错：Error: Failed to download metadata for repo 'docker-ce-st...
- 作者：MiniMax 基础架构研发工程师 Koyomi、香克斯、Tinker导读：早期 MiniMax 基于 Grafana Loki 构建了日志系统，在资源消耗、写入性能及系统稳定性上都面临巨大的挑战。为此 MiniMax 开始寻找全新的日志系统方案，并基于 Apache Doris 升级了日志系统，新系统已接入 MiniMax 内部所有业务线日志数据，数据规模为 PB 级， 整体可用性达... 作者：MiniMax 基础架构研发工程师 Koyomi、香克斯、Tinker导读：早期 MiniMax 基于 Grafana Loki 构建了日志系统，在资源消耗、写入性能及系统稳定性上都面临巨大的挑战。为此 MiniMax 开始寻找全新的日志系统方案，并基于 Apache Doris 升级了日志系统，新系统已接入 MiniMax 内部所有业务线日志数据，数据规模为 PB 级， 整体可用性达...
- 前言在人工智能和自然语言处理（NLP）领域，RAG（Retrieval-Augmented Generation）和微调（Fine-tuning）是两种常用的技术，它们各有特点，并在不同场景下展现出各自的优势。本文将对这两种技术进行深入对比，包括其原理、优缺点及应用场景。 一、RAG（Retrieval-Augmented Generation）原理：RAG是一种基于检索增强的生成技术，其... 前言在人工智能和自然语言处理（NLP）领域，RAG（Retrieval-Augmented Generation）和微调（Fine-tuning）是两种常用的技术，它们各有特点，并在不同场景下展现出各自的优势。本文将对这两种技术进行深入对比，包括其原理、优缺点及应用场景。 一、RAG（Retrieval-Augmented Generation）原理：RAG是一种基于检索增强的生成技术，其...
- 在Stable Diffusion的提示词输入中，大家都会看见右上角的0/75的字数统计。Stable Diffusion会将提示词按每75token（token 通俗理解就是输入的字符个数，1个字母/1个符号/1个空格都代表 1个 token）强制分为1组去生成。 我们在描述一个场景时，可能会超过75token（字符）的限制，从而导致同一组提示词被系统强制切分为两组词，进而导致生成画面的时候出现 在Stable Diffusion的提示词输入中，大家都会看见右上角的0/75的字数统计。Stable Diffusion会将提示词按每75token（token 通俗理解就是输入的字符个数，1个字母/1个符号/1个空格都代表 1个 token）强制分为1组去生成。 我们在描述一个场景时，可能会超过75token（字符）的限制，从而导致同一组提示词被系统强制切分为两组词，进而导致生成画面的时候出现
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