MAC笔记本电脑，有哪个网址可以下载SD的安装包？或者说MAC电脑可以使用SD吗

以下是在 MacBook 上制作 RPA 机器人的详细步骤： 搭建前准备： 硬件准备： MacBook（需能科学上网） 一部 iPhone 手机 主板 Arduino UNO R4 Wifi（200RMB） 舵机 9g（32RMB） 杜邦线，公对公 7 条（手残党可多备） （可选）八爪鱼支架（10RMB） （二选一）usbtypeC 转接头，或一根两头 typeC 的线 Arduino UNO R4 WIFI 开发板 MG90s/SG90 舵机 9g 云台支架 可选八爪鱼手机支架 杜邦线公对公 搭建步骤： 完成代码： 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件： 【必改】在 head.py 中找到填写主板串口的地方，改成串口地址（可通过主板写入的第 3 步里的小字或 Tools>Get Board Info 重新查询，复制 sn 号替换 usbmodem 后面的编码）。 【必改】查询 iPhone 的 ip 地址，填到 talk.py 里（iPhone 设置>无线局域网>点击当前 wifi 旁的感叹号>找到 ipv4 地址里写的 ip 地址）。 【必改】把 open ai key 填到 talk.py 里。 【可选】在 talk.py 里，可以修改： Openai 调用的 model。 system prompt（机器人的人设）。 机器人的音色。 录音的设置。 【可选】在 head.py 里，可以修改不对话后，等待多久恢复人脸追踪。 运行程序： 在 MacBook 上按下 command+space（空格）打开一个新的终端，依次输入如下代码（每一次代码运行完以后再输入下一个），全部完成后，关闭端口。 将 iPhone 的屏幕关闭时间设置为 5 分钟或永不。 打开 iPhone 的 pythonista 并复制 face.py 的代码进去，运行。注意：每一次如果需要重新运行 pythonista，请先杀后台再运行，否则会因为端口已经被占用而无法播放声音。 找到下载下来的 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”。 将 arduino R4 与 MacBook 相连，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次摄像头权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。这个程序一旦运行，无法自然退出，建议直接拔掉 R4 的线或者终端输入 control+c 或者直接关闭终端，但多强制退出几次以后运行就会卡住需要重启或清进程。 再次在 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次录音权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。如果运行中出现任何报错，将本文档，代码，报错信息给到 GPT4，让他帮助你就好~可能是有一些库没有预装。 把 talk.py 的终端放在最前面你能看到，出现 recording...的时候就可以说话了。 三个程序同时运行、iPhone 和 MacBook 在同一 wifi，iPhone 没有调静音的情况下，就可以正常对话啦。

以下是为您提供的支持 Mac 且能支持自定义大模型和智能体的 AI 助手相关信息： 在网站上增加一个 AI 助手： 1. 创建大模型问答应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认。您也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 2. 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG： 1. Ollama 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 cpu 和 gpu。 2. 它提供了模型库，用户可从中下载不同模型，也支持自定义模型，例如修改模型的温度参数或设置特定系统消息，还提供了 REST API 用于运行和管理模型以及与其他应用程序的集成选项。 3. Ollama 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。安装时访问 https://ollama.com/download/ ，安装完后在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动，可通过 ollama list 确认。 智能体应用的相关介绍： 大模型存在无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等局限性，为提升用户体验和增强业务竞争力，越来越多的企业构建 AI 助手。智能体应用基于大模型，通过集成特定的外部能力弥补不足，适用于有企业官网等渠道期望提供产品咨询服务、缺少技术人员开发大模型问答应用等场景。其典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。

在 Macbook 中配置“DeepSeekR1”模型的 API key 及添加模型的操作步骤如下： 1. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥： 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。若提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通（免费）。 确认无误后，点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面，复制多出的接入点名称“DeepSeekR1”。 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】，若没有则点击【创建 API key】，复制并保存。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 环境配置指南： 首先到 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。若没有赠送余额，可选择充值，支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式，并创建一个 API key（注意及时保存，只会出现一次）。 以 cursor 作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline 。安装完后，打开三角箭头，选中 RooCline 并点击齿轮，进入设置，依次设置： API Provider：选择 DeepSeek 。 API Key：填入已创建的 key 。 模型：选择 DeepSeekreasoner 。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开，最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击星星优化提示词，最终得到想要的结果。

如果您在使用 DeepSeek 网页端时总是出现“服务器繁忙，请稍后再试”的提示（使用的是 Macbook），可以尝试以下方法： 1. 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。然后打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。添加“DeepSeekR1”模型。 3. 如果上述方法不行，还可以尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1

在 MacBook 上部署 AI 工具的方法如下： 方法一：接入微信 1. 打开菜单中的“终端”。 2. 按照以下步骤依次粘贴代码并回车： 第一步：cd/root||exit 1 第二步：粘贴下方两行代码，等待下载完成。若有卡点，可能是服务器网络问题，可手动下载文件并上传至 root 文件夹。 第三步：rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 第四步：/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 第五步：依次粘贴并回车：echo'source /root/anaconda/bin/activate AI'>>~/.bashrc 3. 执行完成后，刷新重新进入终端，若最左侧出现“（AI）”字符，则部署成功。 方法二：安装 Trae 1. 科学上网，因为 Trae AI 官网部署在海外，且需要使用海外的大模型。 2. 在官网直接点击下载，Trae 会自动识别电脑芯片。 3. 对于 Mac，将下载完后的左侧 Trae 应用拖动到右侧文件夹内；对于 Windows，双击 Trae 图标完成安装。 4. 安装完成后，点击图标启动，进行简单设置，如选择主题背景和默认语言为中文，根据情况选择“Skip”选项等。 5. 选择合适的登录方式，如 Google 账号或 Github 账号（推荐注册 Github 账号：https://github.com/ ）。 方法三：选择合适的平台 目前市面上有线上和线下本地部署的两种 AI： 线上的优势为出图速度快，不吃本地显卡配置，无需下载大模型，能看其他创作者的作品，但出图分辨率有限。 线下部署的优势为可添加插件，不卡算力，出图质量高，但使用时电脑基本宕机，配置不高可能出问题。 可充分发挥线上和线下平台的优势，线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。例如，在线上绘图网站的绘图广场上发现想要的画风，点击创作获取模型和标签，截取游戏人物底图，多次尝试不同画风得出合适的模型和组合，最后在 C 站（https://civitai.com/ ）下载对应模型到本地加载部署后开始生图。

以下是在 MacBook 上搭建机器人进行日常事务操作的详细步骤： 搭建前准备： 硬件准备： MacBook（需能科学上网） 一部 iPhone 手机 主板 Arduino UNO R4 Wifi（200RMB） 舵机 9g（32RMB） 杜邦线，公对公 7 条（手残党可多备） （可选）八爪鱼支架（10RMB） （二选一）usbtypeC 转接头，或一根两头 typeC 的线 Arduino UNO R4 WIFI 开发板 MG90s/SG90 舵机 9g 云台支架 可选八爪鱼手机支架 杜邦线公对公 搭建步骤： 完成代码： 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件： 【必改】在 head.py 中找到填写主板串口的地方，改成串口地址（可通过主板写入的第 3 步里的小字或 Tools>Get Board Info 重新查询，复制 sn 号替换 usbmodem 后面的编码）。 【必改】查询 iPhone 的 ip 地址，填到 talk.py 里（iPhone 设置>无线局域网>点击当前 wifi 旁的感叹号>找到 ipv4 地址里写的 ip 地址）。 【必改】把 open ai key 填到 talk.py 里。 【可选】在 talk.py 里，可以修改： Openai 调用的 model。 system prompt（机器人的人设）。 机器人的音色。 录音的设置。 【可选】在 head.py 里，可以修改不对话后，等待多久恢复人脸追踪。 运行程序： 1. 在 MacBook 上按下 command+space（空格）打开一个新的终端，依次输入如下代码（每一次代码运行完以后再输入下一个），全部完成后，关闭端口。 2. 将 iPhone 的屏幕关闭时间设置为 5 分钟或永不。 3. 打开 iPhone 的 pythonista 并复制 face.py 的代码进去，运行。注意：每一次如果需要重新运行 pythonista，请先杀后台再运行，否则会因为端口已经被占用而无法播放声音。 4. 找到下载下来的 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”。 5. 将 arduino R4 与 MacBook 相连，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次摄像头权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。这个程序一旦运行，无法自然退出，建议直接拔掉 R4 的线或者终端输入 control+c 或者直接关闭终端，但多强制退出几次以后运行就会卡住需要重启或清进程。 6. 再次在 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次录音权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。如果运行中出现任何报错，将本文档，代码，报错信息给到 GPT4，让他帮助你就好~可能是有一些库没有预装。 7. 把 talk.py 的终端放在最前面你能看到，出现 recording...的时候就可以说话了。 8. 三个程序同时运行、iPhone 和 MacBook 在同一 wifi，iPhone 没有调静音的情况下，就可以正常对话啦。

以下是关于 SD 的一些教程： 用 SD 做二维码： 好看的二维码欣赏：第一个就是 qrbtf。 最近新出了融合二维码教程。 方法原文地址：https://stablediffusionart.com/qrcode/ 相关帖子展示了使用 Stable Diffusion 创建的艺术二维码，是使用定制训练的 ControlNet 模型生成的，人们也想出了在无自定义模型情况下制作 QR 码的方法。 用 SD 做中文文字（持续更新中）： 制作思路： 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 使用文生图的方式，使用大模型真实系，作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 输入关键词，如奶油的英文单词，Cream+Cake（加强质感），反关键词：Easynegative（负能量），反复刷机，得到满意的效果即可。 同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，3d,blender,oc rendering。 如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：2960。 参考视频教程：【“牛逼”的教程来了！一次学会 AI 二维码+艺术字+光影光效+创意 Logo 生成，绝对是 B 站最详细的 Stable Diffusion 特效设计流程教学！AI 绘画进阶应用哔哩哔哩】https://b23.tv/c33gTIQ SD 的各种实践教程： 线稿上色 Midjourney+Stable Diffusion：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AsbYwmfS6ikhr3kNsCocdPMEnUd 猫咪狗狗 lora：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JiQewVbOHi7tzakS23ecprxsnfg 字体设计机甲战士：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GUQ3w52elisr9ukIgkBc42UmnWd 做盲盒平面变 3D：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SCK8wV4PTiHQVKkvGRUcx0fcnTe MJ 出图 SD 放大：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/E88nwOtk9ilRQskg3Qlc6ZHpnTf 七夕字体和图：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BjQ1wLRv0ivCLtk136VchSCqnpU 可爱毛粘字体：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NjhbwF1cTiQ5Xjkd3tNc1OWynZd

以下是关于绘画工具 SD 的使用方法： 1. 生成超大图像： 若想用 SD 绘制超高分辨率图片（如 10000x768 的清明上河图），直接调分辨率不可行，会爆显存，正常尺寸设置最高到 2048。 先在 PS 中设置所需大尺寸画布，保存为 jpg 图片。 将图片放入 ControlNet 中，点击右下角箭头，将图片尺寸信息发送到生成设置。 填入正反向提示词，启用 Tiled Diffusion 插件，其中方案选择 Mixture of Diffusers，可防止接缝产生。 2. 提示词标签选择： 按顺序选择标签词，如女孩、白头发、蓝眼睛等。 选择画质和视角，如最好的质量、杰作、从人物角度往下看等。 选择艺术风格，如皮克斯动画、轮廓光。 填写负面提示词，点击选框结尾的“负面”。 模型选择“revAnimated”，调整尺寸后点击生图。 3. 真人转二次元及图生图： 使用【X/Y/Z plot】脚本做参数对比，设置 X 轴为提示词相关性（取值范围 130，每次增加 5），Y 轴为重绘幅度（取值范围 01，每次增加 0.2）。 提示词相关性在 6—11 中间为最佳，重绘幅度大小可控制生成图与原图相似度。 可使用绘图功能增加或修改元素，如增加红色眼镜、去掉衣服图案、更换头部或修改帽子部分等。

ComfyUI 与 SD 在功能上主要有以下区别： 1. 工作原理：ComfyUI 更接近 SD 的底层工作原理。 2. 自动化工作流：ComfyUI 具有更出色的自动化工作流，能够消灭重复性工作。 3. 后端工具：ComfyUI 作为强大的可视化后端工具，可实现 SD 之外的功能，如调用 API 等。 4. 定制开发：可根据定制需求开发节点或模块。 5. 应用场景：例如在抠图素材方面，ComfyUI 能根据需求自动生成定制的抠图素材。 6. 与其他软件的结合：如与 Blender 整合，从工作流程上天然适配。 7. 工作流搭建：ComfyUI 以连线方式搭建工作流，可通过改变节点实现不同功能，具有更高的自由和拓展性，能根据自身需求搭建和改造工作流。

以下是为您制定的学习 SD AI 绘图的详细计划及相关学习资源： 学习计划： 1. 首先，深入学习 Stable Diffusion 的核心基础原理，包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程以及其他主流生成式模型介绍。 2. 接着，掌握 Stable Diffusion 的核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 3. 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同方式，如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 搭建推理流程，并查看生成示例。 4. 了解 Stable Diffusion 的经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 5. 最后，尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括配置训练环境与训练文件，以及基于 Stable Diffusion 训练 LoRA 模型。 学习资源： 1. 教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识 知乎。 目录涵盖了 Stable Diffusion 系列的各个方面，包括核心基础知识、网络结构解析、搭建推理流程、应用场景和模型训练等。 2. SD 模型权重百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 模型，即可获得资源链接，包含多种模型权重。 3. SD 保姆级训练资源百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SDTrain，即可获得资源链接，包含数据处理、模型微调训练以及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码全套资源。 4. Stable Diffusion 中 VAE，UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 网络结构，即可获得网络结构图资源链接。

SD 的部署方式如下： 1. 本地部署（Win 系统）： 系统要求：Win10 或 Win11。 查看配置： 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：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。打开任务管理器（同时按下 ctrl+shift+esc），可查看电脑运行内存，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。 配置达标跳转至对应安装教程页：。 一键式安装： 电脑配置能支持 SD 运行的朋友们，可使用 B 站秋叶分享的整合包。 具体安装方法： 打开链接 https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru ，下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。 打开保存到电脑里的文件夹。 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》，鼠标右击文件，点击“解压文件”。 选择解压到 D 盘或者 E 盘，小心 C 盘被占满，点击确定。 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件，点击安装。 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录，找到启动器，鼠标右击启动器，点击“发送到”，桌面快捷方式。 双击启动器，等待更新，接着点击左边第二个“高级选项”，在显存优化里，根据自己电脑的显存选择（就是上面查看的专用 GPU 内存），自己电脑是多少就选多少。 回到第一个一键启动，点击右下角的一键启动。出现代码页面不用管，等一下就行了，SD 的主界面会自动在网页上弹出来。如果出现报错，可以回到最开始的界面，在左边点击“疑难解答”，再点击右边的“开始扫描”，最后点击“修复”按钮。 2. 云端部署： 部署流程： 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你刚才购买的实例，点击启动，就会新开一个远程访问的窗口，输入你购买时设置的密码，进入，这样你就有了一个远程的 Windows 系统环境，接下来安装显卡驱动、配置环境变量即可。 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。 配置环境变量：驱动安全完成后，开始配置环境变量。首先先找到你安装后驱动所在的目录，如果没有特殊设定的话，一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」这里，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」，帮刚才复制的 nvidia 驱动安装地址粘贴进去，保存即可。 备选：SD 好难，先试试简单的无界 AI：

以下是关于 SD 换脸插件 Roop 的详细步骤： 1. 勾选包含 Python 和 C++包等相关项目，更改安装位置后点击右下角安装。安装时间较长，需耐心等待。 2. 安装好后，打开 SD 文件目录下的相关文件夹，在地址栏输入“cmd”并回车，在打开的 dos 界面粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码，自动安装 insightface。若此阶段出错，建议下载最新的秋叶 4.2 整合包（6 月 23 号更新），在云盘后台回复【SD】可下载。 3. 安装完成后，重新打开启动器，后台会继续下载一些模型，全程要保证科学上网。 4. 选用真实系模型“realisticVisionV20”，关键词描述相关内容生成照片。 5. 启用 ROOP 插件，选择要替换的人物照片，面部修复选择“GFPGAN”，根据需求设置右边的参数数值和放大算法，点击生成。 6. 若生成的人脸像素偏低、模糊，可将图发送到“图生图”，开较小的重绘幅度，然后使用 controlnet 中的 tile 模型进行重绘。 此插件主要适用于真实人脸替换，对二次元人物作用不大。在使用时要谨慎，切勿触犯法律。若想要此插件，可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。推荐使用最新的秋叶整合包，出错概率最小，且科学上网很重要。

以下是关于秋叶 ComfyUI 安装包的相关信息： 秋叶整合包：通过网盘分享，链接为 https://pan.baidu.com/s/18hSRDLgxm5N0ZHtuRQLrAQ?pwd=6666 ，提取码: 6666 。 麦橘老师模型：通过网盘分享，链接为 https://pan.baidu.com/s/14Z6KohbJ1TxlI7bJ7wg?pwd=6666 ，提取码: 6666 ，模型存放路径为 ComfyUIakiv1.3\\models\\checkpoints 。 提示词在线地址：https://www.liblib.art/modelinfo/bced6d7ec1460ac7b923fc5bc95c4540?from=search 。 通往 AGI 之路天命人整合包：通过网盘分享，链接为 https://pan.baidu.com/s/14OD0Fcfmd58eOS7qZPVPQ?pwd=6666 ，提取码: 6666 。 二狗子老师黑猴子流原理：【ComfyUI 开源社区共学天命人黑猴子（黑神话悟空）工作流讲解】https://www.bilibili.com/video/BV1agWaefENA/?share_source=copy_web&vd_source=08f1807fea192b97f4e9389bd8eaa1eb 。 更多课程欢迎来 waitoagi 社区一起共学：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QxIBwmsWQiEbz3kHii1cFu6XnBc 。 ComfyUI 的本地部署： 下载 github 链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUIinstalling ，也可以去作者的网盘里下载一键启动压缩包。 下载完后，将文件解压到一个没有中文的路径下。 安装过程中的代码操作： I:\\ComfyUIaki\\python\\python.exe m pip install huggingface_hub U 。 过程中若有爆红部分让更新对应包到指定版本或“>=”的版本，可通过 pip install 包名==x.x.x（版本号）操作。 例如：I:\\ComfyUIaki\\python\\python.exe m pip install gradio==3.23 。 依次安装更新这些包完成后，再次执行 I:\\ComfyUIaki\\python\\python.exe m pip install huggingface_hub U ，即可重启。

以下是关于 AnythingLLM 安装包的相关信息： 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。配置流程包括： 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式和 Query 模式。Chat 模式大模型会根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案，Query 模式大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中， 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT，能将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，在对话中引用其中内容。

以下是关于 COMFYui 安装包的相关信息： 1. 安装地址： https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 或者下载安装包。 安装包文件：ComfyUI.zip 、 2. 安装步骤： 下载安装包并解压至本地除 C 盘外的任意盘。 找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动，启动完成即进入基础界面。 3. 相关环境安装（安装过 WebUI 的同学请忽略）： 依次下载并安装 python（版本 3.10 以上）、VSCode、Git，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python： 安装 VSCode： 安装 Git： 4. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 5. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 6. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 目前安装 ComfyUI 的方法有在本地安装和在云端安装两种，本部分主要介绍本地安装方法，包括命令行安装和安装包安装。命令行安装普适性最强但有一定门槛，ComfyUI 的源码地址在 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。安装包安装比较简单，下载就能用。ComfyUI 的官方安装包下载地址是 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。

以下是关于 SD 安装包的相关内容： 一、Roop 插件安装 1. 安装时间较长，需耐心等待。安装好后，打开 SD 文件目录下的特定文件夹，在地址栏输入“cmd”并回车。 2. 在打开的 dos 界面中，粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码，自动安装 insightface。若此阶段出错，建议下载最新的秋叶 4.2 整合包（6 月 23 号更新），后台回复【SD】可在云盘下载。 3. 安装完成后，重新打开启动器，后台会继续下载模型，全程需科学上网。 4. 选用真实系模型“realisticVisionV20”，启用 ROOP 插件，选择要替换的人物照片，面部修复选择“GFPGAN”，根据需求设置右边参数和放大算法，点击生成。若人脸像素偏低，可发送到“图生图”并使用 controlnet 中的 tile 模型重绘。 5. 想要插件可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。 二、SD 云端部署 1. 部署流程 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，输入购买时设置的密码进入远程的 Windows 系统环境，安装显卡驱动、配置环境变量。 2. 安装显卡驱动 用内置的 IE 或下载 Chrome，打开英伟达网站，根据购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号下载对应的驱动并安装。 3. 配置环境变量 驱动安装完成后，复制驱动所在目录（一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」），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」，在「系统变量」里的 Path 环境变量中新建并粘贴驱动安装地址保存。 4. 下载安装 SD 整合包 以秋叶的 SD 整合包为例，下载地址为：https://pan.baidu.com/s/1uavAJJdYYWhpnfjwQQDviQ?pwd=a123 ，提取码：a123。建议在服务器上安装提高下载速度的工具或有百度会员。安装后打开安装包一级目录，双击启动器运行依赖，安装完成后即可启动 SD。 三、Roop 换脸插件安装的其他步骤 1. 将 inswapper_128.onnx 文件移动到“sdwebuiakiv4\\models\\roop ”目录下（若没有该目录则创建）。 2. 将.ifnude 和.insightface 目录移动到 C:\\Users\\您的用户名目录下（用户名因人而异）。 3. 启动 webui，它会同步内部组件，可能需 5 30 分钟，耐心等待。加载完成后在浏览器打开，可在图生图、文生图中下面列表标签看到 roop V0.0.2。 特别提醒：此插件谨慎使用，切勿触犯法律。

以下是关于 SD 安装包的详细步骤： 1. SD 云端部署 部署流程 安装和配置基础环境 在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。 安装显卡驱动：用内置的 IE 或下载 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，下载对应的驱动并安装。 配置环境变量：驱动安装完成后，先找到驱动所在的目录（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」，粘贴刚才复制的 nvidia 驱动安装地址，保存即可。 下载安装 SD 整合包 整合包也就是打包了 SD 和 Web UI 方便大家更好的使用的集合，以秋叶的 SD 整合包举例讲解。 下载 SD 整合包：秋叶 SD 整合包下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uavAJJdYYWhpnfjwQQDviQ?pwd=a123 ，提取码：a123 。建议在服务器上装个百度网盘或者其他能够提高下载速度的工具，有百度会员则无所谓。 安装 SD 整合包：安装之后，打开安装包一级目录，双击启动器运行依赖（安装一些 SD 运行所必要的基础环境，比如 Microsoft Desktop Runtime 等），安装完成后就可以启动 SD 了。 2. 补充说明 如果在以上使用过程中发生错误，那么可能需要部署一下使用环境，再次开启最傻瓜安装教学模式。 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 安装 VisualStudioSetup.exe，选择 C++的桌面开发安装。（如果安装过 roop 的可以跳过） 拷贝 ninja，打开 ninja 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 拷贝 python，打开 python 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 拷贝模型，SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了，放到对应的文件夹即可。 重启，装好了，重启电脑，即可运行。 请注意，如果想要获取插件安装包，可以添加公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。

以下是在安卓系统上安装 ChatGPT 的方法： 1. 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，注意别下错了。 2. 此步骤可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。经过测试，可按以下路径解决：在 google play 点按右上角的个人资料图标，依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。如果账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡就行，填写信息时地区记得选美，最后的结果可参考相关红款标识信息。 3. 如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt，可以卸载重装 google play，操作过程保持梯子的 IP 一直是美，多试几次即可。 4. 建议把谷歌邮箱也安装上，平时接收验证码比较方便。如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，可跳转到第 4 步第 6 小步进行登录使用，如果想直接订阅 GPT4 Plus 版本，请接着往下看。

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。

以下是关于使用开源大模型本地化部署所需电脑配置及笔记本电脑推荐的相关信息： 运行大模型需要较高的机器配置，个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求： 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 对于本地化部署，不建议使用最低配置，因为速度会非常慢。例如，用 8G 的 Mac 电脑尝试过，效果不佳。 由于本地化部署对电脑配置要求较高，不太推荐本地化安装实现。如果想使用开源大模型，可选择利用云厂商已提供好的大模型运行环境和计算能力，比如阿里云的 PAI 和 AutoDL。 在笔记本电脑选择方面，建议选择具备以下配置的机型： 1. 内存：16GB 及以上的 RAM。 2. 显卡：具有 8GB 及以上 VRAM 的独立显卡。 但具体的笔记本电脑型号还需根据您的预算和其他需求来确定。

以下是为您生成的插画提示词：一位刚结束高考、神情专注的大学生，坐在电脑桌前，面前的屏幕上显示着各种笔记本电脑的信息，他眉头微皱，手中拿着笔在本子上记录着，身旁放着几本电脑杂志。A college student who has just finished the college entrance examination, with a focused expression, is sitting at a computer desk. The screen in front of him shows information about various laptops. He frowns slightly and holds a pen in his hand, recording in a notebook. There are several computer magazines beside him.

目前，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。这类笔记本通常配备了强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存和高速固态硬盘，以满足 AI 模型训练和推理的计算需求。一些知名品牌的 AI 笔记本包括： 1. 微软（Microsoft）第11代 Surface Pro 2. 微星（MSI） Creator/Workstation 系列 3. 技嘉（GIGABYTE） Aero/Aorus 系列 4. 戴尔（Dell） Precision 移动工作站 5. 惠普（HP） ZBook 移动工作站 6. 联想（Lenovo） ThinkPad P 系列 这些笔记本一般采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU，配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。同时也提供了大容量内存（32GB 以上）和高速 NVMe SSD 存储选配。除了硬件配置，这些 AI 笔记本还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具，为用户提供了开箱即用的 AI 开发环境。 当然，这类高端 AI 笔记本价格也相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可以根据自身的 AI 应用需求和预算情况，选择合适的型号。同时也要关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。