Deepseek R1 本地模式构建本地知识库 目标：在windows环境，使用deepseek本地模式搭建本地知识库。

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一问读懂AI工具—DeepSeek、Kimi、豆包、文心一言、通义千问 随着AI时代的到来，AI早就百家争鸣，日新月异。我们常见AI有文心一言，通义千问，豆包，kimi这几款是相对好用的，而横空出世的deepseek AI却成为了海外最为热门人工智能体；deepseek以其开源、更快的算力成为了首选。

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Krita AI手绘线稿转真实模特人物 Krita AI手绘线稿转真实模特人物功能便是其中的佼佼者，它如同一位神奇的魔术师，将简单的手绘线稿瞬间变幻成栩栩如生的真实模特人物，为创作者们打开了一扇通往无限可能的大门。过去，将手绘线稿转化为真实人物的图像需要耗费大量的时间和精力。艺术家们需要经过繁琐的步骤，从线稿的细化、上色，到光影的处理、细节的完善，每一个环节都考验着创作者的专业素养和耐心。然而，Krita AI的出现彻底改变了这一局面。

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Llama大模型部署微调入门 Llama大模型部署微调小白入门

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简单几步，用Stable Diffusion comfyUI工作流创造治愈系图文，解锁流量新高度 没错，最近这些治愈系的图文十分的火，随便一篇都10万+。“AI绘画在各个领域都能带来不同的赋能价值，我们也在不断探索AIGC的落地可能性，因为我们相信，未来是AI+的时代，它能重塑生产力、丰富我们的生活、工作，甚至人的精神世界。在这个快节奏、高压力的时代，人们越来越渴望寻找心灵的慰藉。**治愈系图文以其柔和的色彩、温馨的场景和平静的氛围，成为了许多人心灵的避风港。得到这张512*768的图后，我们进行三步高清放大，增加细节，输出高清图片。现在免费的这么多，大家随便找国内的AI聊天机器人生成一些。

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穿越数字森林：Llama 推理的奇幻之旅 通过以上的探讨，我们从数学公式推导、内存管理策略到具体的批处理与成本权衡，全面剖析了 Llama-2-70B 推理过程中那些令人惊叹的技术细节。可以看出，这款模型在处理 prompt-heavy 任务时展现了无与伦比的成本优势，但在生成 token 的过程中，又因为内存瓶颈问题而显得步履艰难。这种成绩单上的“矛盾”，正反映出当前 AI 技术在硬件与算法之间寻求平衡的不易。对于研发者和企业而言，选择合适的模型往往需要在即时响应、成本效益和系统稳定性之间做出精准的权衡。

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万字长文解读Stable Diffusion的核心插件—ControlNet 论文地址：[https://arxiv.org/abs/2302.05543](https://arxiv.org/abs/2302.05543 "https://arxiv.org/abs/2302.05543")代码地址：[GitHub - lllyasviel/ControlNet: Let us control diffusion models!")

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一键生成AI动画视频？Animatediff 和 ComfyUI 更配哦！ 大家好我是极客菌！之前我分享过 Animatediff 在 WebUI 中的应用，最近不是在分享 ComfyUI 嘛，那我们也来讲讲 Animatediff 在ComfyUI 的应用。如果从和内存利用率的角度来说，Animatediff和 ComfyUI 可能更配一些，毕竟制作动画是一个很吃内存的操作。好了，话不多说，我们开干。首先，我们需要在中下载插件，当然也可以直接导入听雨的工作流，然后在的中直接安装后续用到的工作流和模型（可以文末自行扫描获取）安装完插件以后，记得重启 ComfyUI 哦。

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Agent组件入门示例 在创建Agent的过程中，Tools也会被用于提示词模板，所以，无论是Agent组件还是AgentExecutor组件的初始化过程中，都需要设置tools属性。对于内置的Agent组件类型，还有一个简化方法initialize_agent,.简化之后，把原本的两个步骤合并为一个步骤，而不需要创建Agent组件实例，也不需要显式创建AgentExecutor。需要注意的是，Agent组件并不总是需要使用工具的。然后，设置了Agent组件应该返回的格式，包括它需要回答的问题，以及它应该采取的行动和行动的输人。

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stable diffusion 能不能生成视频? Stable Diffusion 本身是图像生成模型，但结合扩展工具或变体模型可以实现视频生成功能。以下是目前主流的实现方法和具体操作步骤：一、使用 Stable Video Diffusion (SVD) 生成视频特点：官方推出的视频生成模型，支持图生视频（14或25帧），效果连贯性较好，但需要较高显存（建议48G以上）。操作步骤：环境准备：安装 Python 3.10+ 和 PyTorch 2.0+，确保 CUDA 环境正常。

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极市平台 | Qwen架构改造成Deepseek，再复现R1计划 本文来源公众号“极市平台”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：Qwen架构改造成Deepseek，再复现R1计划极市导读本文提出一种TransMLA的方法，能将目前主流模型如LLaMA-3，Qwen-2.5等模型中的GQA统统等价变换为能力更强的MLA。 Deepseek使用更低的成本追赶OpenAI的效果关注Deepseek也有一年多了，当时Mixtral-8x7B模型刚出来，我写了一篇分析其MoE架构的文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/674751021)。De

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自媒体热门话题分析(二) 建议用「511测试法」验证选题：5小时搜集100篇爆款，筛选10个可模仿升级的选题模板。如需具体领域的爆款案例拆解，可提供细分赛道进一步分析。

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挑战纯CPU最低成本推理极限：四路E5服务器装机与模型优化(持续探索优化中) 对于家养服务器购买建议是, 不要直接买准系统, 只买原装的主板和电源就够了, 机箱和风扇自己DIV, 因为原装考虑到原工作场景, 给2U机箱的体积和高度有限, 四颗高功率CPU散热会出问题, 原装采用的是几个暴力工业风扇解决, 小风扇配滚珠轴承声音非常尖锐而且还吵, 因此机箱和风扇建议自己DIV, 买4U的通用机箱增加高度, 然后换更大号的静音磁悬浮风扇来解决噪声问题.与exo项目不同的是, 他使用的是树形结构, 根节点将模型的所有切片分发给 worker 节点。左下是并行, 右下是llamacpp。

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AI辅助编码工具：Trae、Copilot、Cursor、通义灵码如何选择？ 有限（仅 macOS，插件生态待完善）未知（Windows 版筹备中）本地索引 + 可选 API 调用。未明确（需关注商业版隐私保护）项目级生成（需自然语言描述）片段级补全，依赖注释/函数头。快速原型开发、游戏/前端项目。复杂项目维护、跨文件逻辑调整。20 美元/月（Pro 版）依赖 GitHub 云端处理。支持多 IDE，插件生态丰富。多模态交互（图片生成代码）成熟的代码补全和上下文理解。代码修改与全局上下文引用。多行/内联编辑，支持重构。教育、中小企业低成本开发。日常开发、多语言项目。

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本地部署deepseek，AMD显卡GPU显卡，ubuntu系统，linux，，ollama+ROCm+docker+open-webui 内容概要：本文档主要讲述了在Ubuntu 24系统中使用AMD显卡部署DeepSeek和Open-WebUI的企业级企业级企业级企业级企业级企业级企业级企业级全过程，涵盖前期准备工作如系统软件更新，安装必要的AMDGPU驱动及相关软件包；详细介绍配置和运行Ollama服务以及Docker容器的过程，其中包括Ollama卸载、Docker环境搭建，以及通过配置Open-WebUI与本地Ollama实例通信，确保AMD显卡环境能够顺利使用深度学习模型和相关应用。

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Obsidian·Copilot 插件配置（让AI根据Obsidian笔记内容进行对话） Obsidian的“第三方插件”搜索Copilot。首先准备好API keys，使用的API keys（XDSDxSXR。

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小白闯AI：Llama模型Lora中文微调实战 小白闯AI，Llama模型Lora中文微调实战。AI大模型应该是一个工具，让你能够更放心去闯的工具，而不应该成为偷懒的工具。而最终会抢掉人类饭碗的，永远是那些跑在你前面的人，而不是一个工具。

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