目录1.whisper安装openai-whisper参考视频链接与安装过程安装homebrew安装Python（不要超过3.10）安装Pytorch安装ffmpeg安装rust安装whisper注意事项可能报错问题2.无法使用macgpu👉使用whisper.cpp操作步骤可能报错问题3.生成翻译字幕系统环境：M1promacOS13.61.whisper安装openai-whisper 以下的语言全部支持识别，数字越小的识别越准确GitHub-openai/whisper:RobustSpeechRecognitionviaLarge-ScaleWeakSupe
Java中的File.renameTo和Files.move都可以移动文件。两者有什么区别？哪个性能更好？ 最佳答案 publicbooleanrenameTo(Filedest)Renamesthefiledenotedbythisabstractpathname.Manyaspectsofthebehaviorofthismethodareinherentlyplatform-dependent:Therenameoperationmightnotbeabletomoveafilefromonefilesystemtoanoth
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
CodeWhisperer是亚马逊出品的一款基于机器学习的通用代码生成器，可实时提供代码建议。类似 Cursor 和Github AWS CodeWhisperer亚马逊科技的CodeWhisperer是Amazon于2021年12月推出的一款代码补全工具，与GitHub Copilot类似。主要的功能有:代码补全注释和文档补全代码安全问题的辅助定位CodeWhisperer主要由Java、Python、JavaScript、TypeScript、C#相关语料训练而成，在支持上述语言的同时，也支持Ruby、Go、PHP、C++、C、Shell、Scala、Rust、Kotlin
文章目录使用Streamlit构建纯LLMChatbotWebUI傻瓜教程开发环境helloStreatelit显示DataFrame数据显示地图WebUI左右布局设置st.sidebar左侧布局st.columns右侧布局大语言模型LLMChatbotWebUI设置Chatbot页面布局showdataframe()显示dataframeshowLineChart()显示折线图showMap()显示地图showProgress()显示进度条showLLMChatbot()聊天机器人使用Streamlit构建纯LLMChatbotWebUI傻瓜教程大量的大语言模型的WebUI基于Streaml
首先，膜拜大佬：秋葉aaaki的个人空间_哔哩哔哩_bilibili这个整合包使用起来非常方便，甚至没有GPU也可以使用，但是会很慢。有GPU是xx迭代/秒，纯CPU就只能xx秒/迭代。唯一要注意的是需要.netcore6支持。整合包下载：【AI绘画】StableDiffusion整合包v4.2发布！全新加速解压即用防爆显存三分钟入门AI绘画☆可更新☆训练☆汉化_哔哩哔哩_bilibili 几个比较重要的路径（假设整合包位于F:\sd-webui-aki-v4.2\）：主模型：F:\sd-webui-aki-v4.2\models\Stable-diffusion\下载来的模型就放在这个目录下
