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Docker介绍及常用命令大全

nbsp; -d # 要求容器后台运行

Docker 容器

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

ensp; 使得重新加载UI脚本在执行Reload UI时是可选的，并且默认关闭 · 将请求：

Stable Diffusion 文生图大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion的模型分类以及使用

首先，SD模型存放的文件夹是可以添加子文件夹的，并且支持中文，因此你可以根据自己的需求将模型进行分类存放：其次你在C站或者其他网站下载模型的时候，建议最好把该模型的效果图也下载一张下来

文生图

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

对于每个样本，都会将其对应场景的评估标准传入 GPT-4 中作为生成评判时的参考；此外，这里还观察到在部分样本上场景评估标准的加入会限制 GPT-4 发现回复中特殊的不足之处，因此研究者还额外要求其在给定的评估标准之外尽可能地发掘其他的关键因素

Auto-J 大模型

华为盘古画画3.0发布 | PanGu-Draw：业界最大的中文文生图模型，效果YYDS！

每个生成器都是隔离训练的，这不仅减轻了对高内存计算设备的需求，而且避免了与模型分片相关的复杂性及其伴随的机器间通信开销。

PanGu-Draw 文生图

比 Roop 和 Reactor 更像！IP Adapter 新模型为任何人做写真

如果在调整过程中效果仍不满意，可以继续微调“结束控制的步数”，直到找到最适合你项目需求的设置。

IP-Adapter 文生图

LangChain Agent 原理解析

对于提示词的理解会非常差，根本不会按照提示词模板的格式来输出，这样就会导致我们的 Agent 无法正常工作，所以如果想要实现一个好的 Agent，还是需要使用好的 LLM，目前看来使用gpt-3.5模型是最低要求。

大模型

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

o o 详尽的回答：ChatGPT 的回应一般都很详细，以至于用户必须明确要求“

RAG Embedding

ChatGPT提示工程5篇合集(一)：ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作（珍藏版）

, "num_names": 2} 要求以另一种指定的格式输出：

prompt 提示词

大模型微调方法总结

Adapter 方法不需要微调预训练模型的全部参数，通过引入少量针对特定任务的参数，来存储有关该任务的知识，降低对模型微调的算力要求。

开源模型

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

然而，对于姿态估计任务来说，这引入了额外的数据需求。

ViTPose+Transformer 身体姿态

大模型训练工程那些事

好在大模型时代的模型结构单一和收敛，这些操作系统上面仅需要适配少量几类模型即可覆盖绝大多数技术路径的需求。

训练工程大模型

一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

随后，它要求模块化输出，赋予代理人与人类专业人员相媲美的领域专业知识，以验证输出并最小化累积错误。

大模型

llm-action：让天下没有难学的大模型

LLM分布式训练并行技术近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，传统的单机单卡模式已经无法满足超大模型进行训练的要求。

大模型 LLM

依赖倒置：以数字和AI的思维模式思考

这种整体性衍生出来的两个要求是实时反馈和中心决策。

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