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自己电脑上跑大语言模型（LLM）要多少内存？

模型名字一般由两部分构成，[模型名称] + [参数量]。

大语言模型运行

Stable Diffusion

Stable Diffusion XL 1.0 出图风格鉴赏

这一节我们趁热来看看不同风格下 SDXL 的表现效果参数介绍模型： SDXL base（没有使用 refiner 优化）采样方法： Euler

文生图

Playground v2：超越SDXL的模型来了，优于SDXL 2.5倍！

ensp; 256x256：playgroundai/playground-v2-256px-base · Hugging Face Playground v2和SDXL的架构和模型参数都是相同的

文生图 Playground

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

Zero-Shot指的是模型没有见过某个场景（或者某个数据集）的数据，就应用于该场景，和用数据训练模型以及在语言模型上下文中加入示例相对应。

大模型

文生图提示词prompt详解

;1girl,red|blue hair, long hair（1个女孩，红色与蓝色头发混合，长发）增强/减弱：有两种写法第一种 (提示词:权重数值

SD prompt 文生图提示词

大模型再发展5年，搜索引擎还在么？

而判断是不是你需要的信息就在于PageRank等算法，这些算法依赖链接数和质量等判断内容的权重，再依赖关键字来判断匹配度。

大模型

CodeGeeX2来了!效果超LLaMA2-70B

由于代码安全性，很难使用 Github Copilot 去 AI 生成，发现清华发布了「CodeGeeX2」，基于 ChatGLM2-6B 基座模型，CodeGeeX2-6B 进一步经过了 600B 代码数据预训练

CodeGeeX2 开源模型

F5-TTS：上海交大开源超逼真声音克隆TTS，告别ElevenLabs，以后就用它了！实测真的很牛

F5-TTS在公共的100K小时多语言数据集上进行训练，展现出高自然性和表现力的零样本能力、无缝代码切换能力和速度控制效率。

F5-TTS 音频克隆

李彦宏偏爱小模型｜AI光年

由无数代码托起的互联网公司，在AI时代首先做的便是彻底改变开发者群体本身。

李彦宏小模型

8月份最火的 5 个 GitHub 项目

binjie09/one-api 05 通义千问基于 ModelScope 以及 Hugging Face均开源的 Qwen-7B 系列模型，这是是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型

下载

3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目，诞生了！

各种 AI 工具层出不穷，无数网友惊叹技术进步之快。

开源模型

只需四步就能构建自己的Agent！达摩院新开源框架小白也能用

作为一个通用的、可定制的Agent框架，ModelScope-Agent主要有以下特点：可定制且功能全面的框架：提供可定制的引擎设计，涵盖了数据收集、工具检索、工具注册、存储管理、定制模型训练和实际应用等功能

大模型

Stable Diffusion

新手向，Stable Diffusion API 接口，在本地调用

如果你是在Git上copy的项目，在启动web-ui.bat时加上--api的启动参数.

SD 文生图

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

· 此外，还可对query召回的文档块集合进行处理，比如：元数据过滤[7]、重排序减少文档块数量[2

RAG 检索增强生成

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

如果我们增大采样步数会有什么影响呢？

绘画采样器 SD

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