StableDiffusionWebUIForge是StableDiffusionWebUI（基于Gradio）之上的平台，可简化开发、优化资源管理并加快推理速度。“Forge”这个名字的灵感来自“MinecraftForge”。这个项目旨在成为SDWebUI的Forge。与原始WebUI（用于1024px的SDXL推理）相比，您可以期待以下加速：1、如果您使用8GBvram等普通GPU，您可以期望在推理速度（it/s）方面获得大约30~45%的速度，GPU内存峰值（在任务管理器中）将下降约700MB至1.3GB，最大扩散分辨率（不会OOM）将增加约2倍到3倍，最大扩散批大小（不会OOM）将增

在今天的文章中，我们将重点介绍如何使用LangChain提供的基础设施在Python中构建Elasticsearchagent。该agent应允许用户以自然语言询问有关Elasticsearch集群中数据的问题。Elasticsearch是一个强大的搜索引擎，支持词法和向量搜索。ElasticSearch可以在RAG（检索增强生成）的上下文中使用，但这不是我们在本故事中的主题。因此，我们不会使用Elasticsearch检索文档来创建注入提示中的上下文。相反，我们在agent的上下文中使用Elasticsearch，即我们正在构建一个agent，它以自然语言与Elasticsearch进行通信

文章目录前言一、StableDiffusionWebUI部署1.Stablediffusion2.Linux上的自动安装步骤如下：1.安装依赖项：2.切换到想要安装WebUI的目录并执行以下命令：3.运行webui.sh二、使用步骤1.下载已有模型完整下载仅下载模型文件2.启动WebUI3.界面介绍总结前言Stablediffusion-webui部署及使用一、StableDiffusionWebUI部署1.StablediffusionStableDiffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补

Hellofolks，我是Luga，今天我们继续来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术-LangChain，本文将继续聚焦在针对LangChain的技术进行剖析，使得大家能够了解LangChain实现机制以便更好地对利用其进行应用及市场开发。在日新月异的人工智能领域，语言模型已经成为舞台主角，重新定义了人机交互的方式。ChatGPT的广泛认可以及Google等科技巨头纷纷推出类似产品，使语言模型，尤其是LLM，成为科技界瞩目焦点。从某种意义上来讲，LLM代表了人工智能理解、解释和生成人类语言能力的重大飞跃，经过海量文本数据的训练，能够掌握复杂的语言模式和语义细微差别。凭借前所未有的语言处理

过年刷资讯AI的信息铺天盖地，准备研究研究。最后选择从AI绘画的stablediffusion入手。本地安装了最新的Python（13.12.2）然后直接克隆GitHub-Stability-AI/stablediffusion:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels 按照说明文档尝试安装pipinstall-rrequirements.txt，碰到了一个错误具体记不太清了。网上说是因为torch和transformers版本不匹配的问题。最后把requirements.txt里面的transformers==4.19.2改

安装这里参考了https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui的官方说明。这里依旧使用conda虚拟环境：（anaconda为例）wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh建立虚拟环境：（这里只需python版本大于3.0）condacreate-nsdpython=3.10condainitbas

目录前提过程准备Git初始化权重文件模型文件文件配置（2024-02-1512:42更新）运行[notice]pip更新无tb-nightly包无xformers模块多处爆红ERROR出图报错NotImplementedError其他中文语言包安装轻薄本GPU加速参考文献前提Win11CPU：i5-13500HGPU：IntelXeGraphics占用空间：Stable-Diffusion-WebUI+Anything +AOM3A1 =20.1GPython3.11.5Git2.43.0过程准备Git初始化首先选一个空文件目录，右键-显示更多选项-OpenGitBashHere初始化：git

在前文本地大模型运行框架Ollama中，老苏留了个尾巴，限于篇幅只是提了一下OpenWebUI，有网友留言说自己安装没搞定，今天我们来补上文章传送门：本地大模型运行框架Ollama什么是OpenWebUI？OpenWebUI是针对LLM的用户友好的WebUI，支持的LLM运行程序包括Ollama和OpenAI兼容的API。OpenWebUI系统旨在简化客户端（您的浏览器）和OllamaAPI之间的交互。此设计的核心是后端反向代理，可增强安全性并解决CORS问题。外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传OpenWebUI功能演示【说明】：因为老苏的小机器不支持Nvidi

一stable-diffusion-webui-forge介绍     stable-diffusion-webui-forge 的作用和stable-diffusion-webui一样，但性能上作了优化，说得上是是stable-diffusion-webui优化版，本人在使用stable-diffusion-webui时偶尔会有内存不够报错。本人的环境是306012G的显卡内存时常不够，在更换stable-diffusion-webui-forge后再也没有出现报内存不够的错误了，生成速度也比原先快了一点。开源地址：stable-diffusion-webui-forge二 stable-d

零、教程简介     本教程主要实现在ubuntu系统部署chatglm3-6b大模型+本地知识库问答，同时也支持百川，千问，羊驼等主流大模型。     文中会涉及Anaconda3(python多版本环境)，langchainchatchatwebui（大模型webui），chagtlm3-6b（智谱大模型），bge-large-zh(向量库) 等内容大语言模型对话效果：本地知识库问答效果：一、操作系统安装操作系统：ubuntu23.10liveserver分区：/根分区40G/data数据盘挂载点150G下载地址：https://releases.ubuntu.com/22.04.3/ub