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8 月份火火火火的 GitHub 开源项目

用 Go 写的后端服务运行内存仅 8MB，在单实例 100QPS 时，内存也能稳定在 20MB 左右，资源占用极低。

大模型

RAG从入门到精通-RAG简介

2.LLM的参数量巨大,随时进行fine-tuning需要消耗大量的资源，并且需要相当长的时间。

rag 大模型

发现一个好东西，一键本地运行各种大模型！包括最新的Qwen1.5

GGUF是一种二进制格式文件的规范，旨在使原始的大模型预训练结果经过转换后能够更快地被载入使用，并且消耗更低的资源。

Qwen1.5 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion AnimateDiff | 最火文本生成视频插件

参考资料 github https://github.com/guoyww/animatediff/ 论文 https://arxiv.org/pdf/2307.04725.pdf

动画视频 AnimateDiff

大模型时代-行业落地的再思考

和很多OpenAI的人员交流下来，他们在这块做了大量的实验并积累了大量的经验（当然，他们的资源可以支撑他们做这个事情，每个实验都是代价不菲的）。

大模型

SD的老舅ComfyUI来了，节点式工作流，分部控制出图

ComfyUI 是一个基于节点流程式的stable diffusion AI 绘图工具WebUI，界面版块基本和stable diffusion一样，只是每个版块被拆分成节点，可以灵活控制连接，这样的工作流和完善的可复现性

文生图 comfyui

【收藏】那些牛掰的ChatGPT指令爱了～

现在给大家说ChatGPT指令应该都不会陌生了，是的，就是所谓的咒语（提示词Prompts） Prompts就是向AI提问的问题，初次接触ChatGPT的人想：答案我可能不会，问问题我还不会啊？

提示词 prompt

知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

我有很多自己做的夹子，夹子我写上字，把我的资料全部分类。

大模型

一条价值2W的Prompt，帮你生成提示词的超级提示词

18.我将提供补充资料。

prompt

Stable Diffusion

深入浅出学习Stable diffusion之线稿转效果图

这里将以世界三大模型网站的资源进行部分展示：建筑领域：鞋子领域：衣服领域：神奇领域：等等，这些都是很多的模型，为什么要有这种模型呢，因为

Stable Diffusion 文生图大模型

WSL2安装（详细过程）

前言引用资料：https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/about 适用于 Linux 的 windows 子系统允许开发人员直接在 Windows

虚拟化 docker

最新【Fooocus】支持controlnet！生图效果惊艳，附带保姆级安装教程

如果卡在了这一步，说明你的网络不行，可以关注公众号“设计资料狗”，回复“网络”，就可以看到解决方法！

Fooocus 文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion 文生图全网最细详解

并不是越高越好来看看效果会发现步数到了60其实也还好，但同时需要考虑到性价比，步数越高也就意味着耗费的资源会越多，对机器的配置会更高。

文生图 SD

如何从零开始训练专属 LoRA 模型？4600字总结送给你！

图像预处理这一步的关键是对训练素材进行打标签，从而辅助 AI 学习。

训练

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

诸如 LangChain 和 LlamaIndex 等工具和框架投入了大量资源来研究和实现RAG技术。

RAG 检索增强

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