显卡3060ti和3060tig6x谁好

以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤： 1. 硬件评估：您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡，基本满足部署要求。但需要注意，运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具：ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 3. 安装准备：如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求：根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如，如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹（lora）的需求，可能需要更高的配置。 请注意，以上步骤仅为参考，实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。

以下是为您提供的关于 Nvidia 显卡算力天梯图的相关信息： 算力是指计算能力，可直接理解为显卡的性能。在电脑中，显卡就是 GPU，一张显卡的重要参数包括 GPU 和显存。 GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器，其生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 的强大主要决定了生图和训练的效率，越强大的算力在生图（推理）和训练上消耗的时间就越短。显存在生图过程决定了直接推理的图片大小，在训练时受制于训练工具的要求，显存容量是门槛。 在选择算力时，需要综合 GPU 性能和显存大小两个参考维度。由于需要使用到 CUDA 加速，显卡大概率只能选择 NVIDIA 的。 以下为您提供一些可能不太具备时效性的参考资料： 1. 各种显卡的稳定扩散性能测试报告（需要科学?️）：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Zlv4UFiciSgmJZncCujuXKHwc4BcxbjbSBg71SdeNk/editgid=0 2. GPU 测评结果方便大家选购：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=reciB9KZtj&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1

如果不是英伟达显卡，一般不建议本地部署 SD。 SD 的安装要求如下： 1. 系统需为 Win10 或 Win11。 2. 查看电脑配置： 查看电脑系统：在桌面上找到“我的电脑”，鼠标右键点击，点击“属性”，查看 Windows 规格。 查看电脑配置：检查自己的电脑配置能否带动 SD（Stable Diffusion），需要满足 3 个要求（推荐）：电脑运行内存 8GB 以上，是英伟达（NVIDA）的显卡，显卡内存 4GB 以上。 查看电脑运行内存：打开任务管理器（同时按下 ctrl+shift+esc），8GB 运行内存可以勉强运行 SD，推荐 16GB 以上运行内存。 查看电脑显卡内存（显存）：4GB 显存可运行 SD，推荐 8GB 以上显存。 3. 配置达标可跳转至对应安装教程页： 。 4. 配置不够可选择云端部署（Mac 也推荐云端部署）： 。 5. 备选：SD 好难，先试试简单的无界 AI： 。 另外，Fooocus 是 SD 的相关产品，其使用的是最新推出的 SDXL 1.0 模型，对 stable diffusion 和 Midjourney 做了结合升级。Fooocus 本地部署的配置要求为：需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。Fooocus 介绍/安装包下载：https://github.com/lllyasviel/Fooocus（文末领取软件+模型整合包：16G） ，使用指南：https://github.com/lllyasviel/Fooocus/discussions/117 ，大模型（base 和 Refiner）默认放在这里：\\Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\checkpoints 。 SD 云端部署的流程如下： 1. 安装和配置基础环境：浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到购买的实例，点击启动，会新开一个远程访问的窗口，输入购买时设置的密码进入，这样就有了一个远程的 Windows 系统环境，接下来安装显卡驱动、配置环境变量即可。 2. 安装显卡驱动：用内置的 IE（也可下载 Chrome），打开英伟达的网站，找到驱动下载，选择购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号，下载对应的驱动，然后安装上。 3. 配置环境变量：驱动安装完成后，开始配置环境变量。首先找到驱动安装所在的目录，如果没有特殊设定，一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」，复制这个路径，找到环境变量配置入口（控制面板>系统和安全>系统），选择「高级系统设置」，弹窗设置环境变量，找到「系统变量」里的 Path 环境变量，点击「编辑...」，然后「新建」，将刚才复制的 nvidia 驱动安装地址粘贴进去，保存即可。

1060 5G 显卡可以使用一些 AI 软件，但性能可能会受到一定限制。对于一些对显卡性能要求不太高的 AI 应用，例如简单的图像识别、文本处理等，您的显卡能够满足基本需求。然而，对于较为复杂的 AI 任务，如大规模的深度学习模型训练、高质量的 AI 绘画生成等，可能会出现运行速度较慢、效果不理想的情况。 如果您只是初步尝试使用 AI 软件，或者进行一些轻度的应用，您的显卡或许可以胜任。但如果您有更专业、高强度的使用需求，可能需要考虑升级显卡以获得更好的性能体验。

在本地安装大模型时，4060 显卡和 4060TI 显卡主要有以下区别： 显存方面：显存是选择显卡的重要因素。4060 显卡的显存通常小于 4060TI 显卡。对于一些对显存要求较高的任务，如生成更大分辨率的超清图片、使用更高的参数进行 Dream booth 微调等，4060TI 显卡的大显存更具优势。 生成速度方面：4060TI 显卡的速度比 4060 显卡快。但在某些情况下，如果显存不足导致无法执行任务，速度稍慢就显得不那么重要了。 总体而言，在预算允许的情况下，16GB 的 4060TI 显卡由于其较大的显存，可以执行更多样的 AI 生成任务。但如果预算有限，4060 显卡也是一个可行的选择。

以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异： 在训练与推理方面： 对于大型模型的训练，许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难，且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型（LLM）的参数数量众多，通常需要分布到多个卡中，即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（例如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面： 大型 LLM 的参数数量太多，任何单卡都无法容纳，需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型，A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是，决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策，需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。

以下是一些 AI 会议总结工具： ：这是一款 GDPR 合规的 AI 会议助手，专为 Zoom、Google Meet、Microsoft Teams 会议设计，能够根据用户的指令制作定制笔记，将长时间录音压缩成 2 分钟会议摘要，以用户偏好结构和语言编写笔记，捕捉重要细节，用户可连接日历让其代做笔记，提高效率，其笔记功能出色，能识别行动项提高会议效率，远超其他提供商。

以下是为您提供的新手学习 AI 的计划和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 另外，《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到，在学习 AI 时，要进行系统性的学习，打好基础。比如一开始就去系统地看几本书，听几门好课。May 还分享了自己加入 AI 社区：waytoAGI 的经历，认为这是一个宝藏社区，您可以看看这个社区的新手指引，怎么入门，比如 。

Claude Artifacts 是由 Claude 推出的一项工具。它具有将前端代码直接渲染成网页的功能，在前端代码生成能力方面表现出色。例如，可以借助 Claude 的 Artifact 功能制作海报、思维导图等，用户无需编写代码或使用专业设计软件，仅通过与 Claude 对话并输入提示词，就能生成符合需求的内容。目前关于 Claude Artifacts 的探索文章相对较少，但其具有代码跑通率高、设计美感好等特点，还能实现动态生成的效果。

Function Calling 是一种将 AI 模型（如 ChatGPT、谷歌 Gemini 等）的能力与外部工具和 API 连接起来的方法。 在 ChatGPT 中： 为让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制重要且复杂。 OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后，开发人员可向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数，让模型智能输出包含调用函数所需参数的 JSON 对象。 本地写函数执行查询操作，如 this.app.mysql.select，函数名 getSqlQuery，参数：sql，更灵活。 在谷歌 Gemini 中： 讲解了 Function Calling 是什么及具体用法。 以从事金融业务为例，如搜索欧元兑美元的当前汇率，使用前需做好配置，可使用 Gemini 1.5 Flash 模型。 函数调用带来了多个优势，包括简化用户体验、减少错误发生可能性、为更高级自动化开辟道路，能处理如酒店预订或制定旅行计划等复杂操作，重新定义了人与技术的互动方式。

Function Calling 是一种在自然语言处理和人工智能模型中的技术和概念。 在金融业务场景中，例如搜索欧元兑美元的当前汇率，使用前需要做好配置，如使用 Gemini 1.5 Flash 模型。 对于 ChatGPT 而言，为了让其返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制尤为重要和复杂。OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后，开发人员可以向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数，并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象，这是将 GPT 的能力与外部工具和 API 连接起来的新方法。例如，本地写函数执行 this.app.mysql.select，使操作更灵活。 对于 OpenAI 的 GPT 模型，Chat completions API 允许在请求中传递一系列函数描述，模型能据此生成函数参数并以 JSON 格式返回，可用于执行函数调用，函数调用的结果还能在后续请求中反馈给模型形成交互循环。想深入了解可查看 GPT 入门指南里的函数调用部分和 OpenAI Cookbook 里的用例。 需要注意的是，模型生成的代码不一定都正确和安全，运行代码前要确保环境安全，最好在沙盒里。

实现 Function Call 主要有以下几种方式和要点： 1. 方式： Json Output：通过 Prompt 让模型输出 JSON 格式内容，但 Prompt 麻烦，输出不稳定，串业务成本高。 Json Mode：官方 Json Output，与 Tools 适用场景不同，JSON mode 为输出 JSON 存在，Tools 为 Call API 存在。 Function Calling 和 Tools：从可控角度推荐使用。 2. 要点： 放弃 JSON mode：模型输出 JSON 仍可能出错，模型厂家对 Function Calling 有微调优化。 降低 System prompt 依赖，化繁为简：System prompt 内容多，不能保证模型遵循，能在 Tools 里写的尽量写在里面。 API Response 增强 Prompt：Tools 调用结果返回给模型时，可增加约束和提示，准确率高。 尽量让模型做选择，而不是填空：将确定答案做成选项，如用 Enum 方式，减少 token 输出，提高速度和准确率。 利用 Tools 来做 Route，构建 Multi Agent：一个不行就增加数量，术业有专攻。 此外，OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新，开发人员可向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数，让模型智能输出包含调用函数所需参数的 JSON 对象，这是连接 GPT 能力与外部工具和 API 的新方法。例如在本地写函数执行查询，根据 GPT 返回的函数名和参数来操作，也可将函数改为更灵活的 SQL 查询。在实际业务中，可根据需求选择函数查询或 SQL 查询。另外，LangChain 内置的 openapifunction call 也可用于相关开发，实际业务中可能需结合内置业务流程，如判断用户问题是否相关、引导式提问等。