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此前，DataLearner曾经从理论上给出了大模型显存需求的估算逻辑，详细说明了大模型在预训练阶段、微调阶段和推理阶段所需的显存资源估计（参考：需要多少GPU显存才能运行预训练大语言模型？
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为了方便升级，避免每次升级被替换掉，我使用了本地化插件，共有两个， 两个插件的安装地址分别是： https://github.com/journey-ad/sd-webui-bilingual-localization
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三 复用 导出工作流数据 如果我们想要保存某个工作流的数据，或者是想把某个工作流分享给其它人，那么我们就可以在设置好所有的参数数据后，直接导出即可。
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一、prompts.chat (免费，用于gpt提示词) 这个界面的提示词对于一些开发者或者喜欢逛github的人来说比较熟悉，它是很早之前就已经开源出来的提示词大全，有很多镜像网站的提示词都是从这里面提取的
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被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线
面壁智能 CTO 曾国洋告诉 AI 科技评论，他们从 2020 年 GPT-3 出来后开始训练大模型，也是走过一些弯路后才逐渐认识到，“提升模型效果是大模型训练的根本目标，但这并不意味着一定要通过扩大参数量规模和燃烧高昂的算力成本来实现
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新手向，Stable Diffusion API 接口，在本地调用
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基础工作流五核心板块（大模型、VAE、提示词、参数采样设置和生图窗口） 本人是三维软件爱好者，像OC渲染器这种节点连节点的看多了，看Comfy界面自带好感，但是直接看内容逻辑就有点卡眼睛，于是就从熟悉的
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AI绘画：stable difussion SD插件之 无限抽卡神器 dynamic prompts（动态提示词）
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