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手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署

结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。

提示词 prompt chatgpt

46.6k星星！最强开源AI集合系统，一键部署全网AI工具都能直接用，UI简直是视觉盛宴！

这些模型按使用量付费。

AI开源集合

Roop升级版FaceFusion换脸AI技术使用以及部署教程

免责声明在使用他人面部图像前，用户必须得到相关人士的同意，并在发布内容时不得隐瞒它是深度伪造。

FaceFusion 教程

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.8.0重大更新！

针对包含大量文件的额外网络目录进行大规模性能改进，尝试解决 · 减少不必要的重新索引额外网络目录 · 避免不必要的

SD 画图

Prompt屠龙术-少样本示例

<example></example> 标记来包装示例 o 注意 o • 避免过度拟合

Prompt 少样本示例

盘点来自工业界的GPU共享方案

值得注意的是，cGPU目前不能中止已经发送到GPU上的请求，因此如追求算力隔离，需要延长时间片的长度，会造成一定的算力浪费。

大模型

清华系17人，撑起中国大模型创业半壁江山

5、周伯文：面向消费者业务，自研百亿级垂直大模型最后一位与上述几位教授的情况略有不同，清华大学惠妍讲席教授、清华大学电子工程系长聘教授、清华大学电子系协同交互智能研究中心主任周伯文，

大模型

大厂都在用的结构化Prompt，把写提示词变成填空题！

## Constrains: - 不要编造信息 - 遵循书籍内容逻辑,避免引入歧义。

prompt 大模型

Stable Diffusion

stable diffusion如何确保每张图的面部一致？

使用过 Stable Diffusion 的同学对提示词的重要程度应该深有体会，无论是文生图还是图生图，我们想要在图片上展现某些元素，都需要编写对应的提示词，有时候为了避免生成一些不想要的东西，我们还需要编写反向提示词

图生图文生图 sd

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

业界已经不少 chatgpt 的平替方案都支持微调，比如：清华大学于 2023.03 提出的 ChatGLM[5]支持中英双语，具有 62 亿参数，可以在消费级显卡上部署，INT4

知识库

我用AI写小说：「素材篇」4种大神写爽文技巧+找素材新思路+三翻四震举例说明

同时，取悦观众也要做到恰到好处，避免过分迎合以至于失去艺术性和原创性。

AI写作

简单提升RAG的10种方法

从领域数据中，如何获取相关信息是决定RAG系统的上限，设计合理的、适配场景的索引值得花费一定的时间和精力。

RAG 大模型

这个数字人开源项目太牛了，非常全面的项目解决方案(含源码)

降低成本：与传统的线下直播相比，数字人直播可以省去场地租赁、设备购置等大量费用，降低运营成本。

Fay 开源项目数字人

领域大模型-训练Trick&落地思考

选择题形式可以自动评测，方便模型进行初筛；开放形式人工评测比较浪费时间，可以用作精筛，并且任务形式更贴近真实场景。

垂直训练大模型

GitHub上的RPA小工具，可以将重复、繁琐的任务自动化

sendWxMessage("文件传输助手", "微信自动发送消息", 2) 需要注意的是，自动化操作涉及到与微信的交互，需要小心使用，遵守微信的使用规范和法律法规，避免触犯相关规定

RPA 自动化

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