- 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...
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- 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;
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- 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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