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2026年2月3日
day12-Dify对接大模型-应用发布
摘要: 今日内容 1 本地大模型之界面交互 # 1 大模型已经在本地部署好了 -阿里云机器上 -win、mac机器上 -linux虚拟机中 # 2 跟本地大模型交互:ollama新版本提供了图形化界面 -千问:2B 20亿参数--模型--》基本的问题还是可以,更高智能需要更大的模型 -参数量越大,越智能--
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posted @ 2026-02-03 19:05 凫弥
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2026年1月30日
day11-本地部署千问大模型
摘要: 今日内容 1 补充 1.1 dify服务开启和关闭 # 1 如果装在win上,mac上 》机器关闭 》服务自然也就停了 -win上,mac 重启,服务上不会自动重启,需要我们执行命令启动 -来到 dify的目录--》D:\dify\dify-1.11.4\dify-1.11.4\docker -先启
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posted @ 2026-01-30 19:32 凫弥
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Day29-局部重绘
摘要: 局部重绘 专用模型局部重绘 下载修复模型 模型下载链接: https://pan.baidu.com/s/182TWMAlCShvPXZF8rsDu0w?pwd=irj3 提取码: irj3 创建工作流 局部重绘可以基于图生图工作流进行修改实现。先创建图生图工作流: 如果修图的图像想要调整也可以添加
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posted @ 2026-01-30 19:11 凫弥
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Day28-lora相关
摘要: Lora控制 一、Lora是什么 百科解释 LoRA是一种轻量级模型微调技术。它通过向预训练大模型的权重矩阵中,注入两个可训练的“低秩矩阵”,来高效调整模型行为,实现对特定风格、主题或效果的精细化控制。 二、Lora的作用 环境与风格控制: 通过加载不同风格的 LoRA,可以灵活引导模型输出特定视觉
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posted @ 2026-01-30 19:10 凫弥
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2026年1月25日
day10-Dify部署
摘要: 今日内容 1 虚拟机管理 1.1 重装-修改配置-删除-打开别人虚拟机 # 1 重装 -1 新建虚拟机--》按我们之前讲的点选[磁盘大一些:80G,内存:分大一点] -2 重新安装操作系统 # 2 删除: 在装好的虚拟机上 》右键 》管理--》删除 》本机也就没了 -创建虚拟机--》装系统:都没了
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posted @ 2026-01-25 10:44 凫弥
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day27-图生图
摘要: 图生图原理+实操 原理 图生图(Image-to-Image)的根本目标,是在利用输入图像的结构、构图、色彩等基础信息的前提下,根据新的指令对其进行有目的的改造。 我们可以用一个比喻来理解: 文生图:相当于你告诉画家:“画一个宇航员在月球上”。画家从一张白纸开始自由创作。 图生图:相当于你给画家一张
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posted @ 2026-01-25 08:58 凫弥
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2026年1月19日
Day26-文生图原理+实操
摘要: comfyui文生图原理+实操 comfyui的文生图架构 comfyui的文生图架构如图所示: 其中潜空间部分相对比较难理解,接下来通过下图深入理解潜空间工作原理: 经过潜空间的迭代去噪,最终需要通过像素空间将降噪后的结果还原为可识别的图像。 在comfyui中对应的条件空间、潜空间和像素空间对应
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posted @ 2026-01-19 18:52 凫弥
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day09-Dify介绍和虚拟机安装
摘要: 今日内容 1 Dify介绍 1.1 Dify是什么 # 1 Coze 字节公司推出的 AI智能体快速开发平台--》让不懂代码的人,通过拖拽的方式--》完成AI智能体的制作 - 1 受限于平台--》Coze关闭了 》你的智能体全没了 - 2 上传知识库--》都放在别人平台上--》可能不安全 -Coze
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posted @ 2026-01-19 18:47 凫弥
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day08-工作流和智能体发布
摘要: 今日内容 1 12306出行建议工作流 # 1 出行之前先查天气,天气合适,查询车次,找到有座的车次,做推荐 1.1 步骤 # 1 开始节点 -出行时间 -出发地 -目的地 # 2 查询天气插件 -只查询出发地天气 -如果同学想查询两个地的天气 》同理 # 3 大模型判断天气是否适合出行 # 4 如
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posted @ 2026-01-19 18:46 凫弥
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2026年1月13日
day07-多个工作流案例
摘要: 今日内容 # 1 从今天开始,大家照着提供的python视频开始学习 -一定开始学--》后期课程需要 # 2 节点越多,工作流牛逼 不是这样 -工作流执行非常慢 》体感非常差 -为了使用工作流解决我们的问题 1 知识库检索:RAG 1.1 RAG介绍 # 1 RAG 是什么 一种 技术架构,通过检索
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posted @ 2026-01-13 16:25 凫弥
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