deepseekui（deepseekui界面）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、硅基流动开源ComfyUI节点:没有GPU也能跑可图Kolors
• 2、ComfyUI分享06-这两款反推提示词插件,推荐你也可以试试
• 3、在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma

硅基流动开源ComfyUI节点:没有GPU也能跑可图Kolors

1、硅基流动开源的BizyAir节点解决了这一问题，用户无需搭配环境、模型下载与模型部署，同时提供基于专用图片生成推理引擎OneDiff的优化，有效缩短图片生成时间和成本。用户还可以一键无缝接入已有ComfyUI工作流，自由组合或替换本地节点。

2、现在，借助Silicon基流动团队开源的专为ComfyUI设计的云端服务BizyAir，用户无需考虑硬件限制，即可在云端流畅使用Controlnet Union，轻松生成与Midjourney效果媲美的高分辨率图像，进一步降低了技术门槛。

3、部署kolors模型到comfyui非常简单，只需几个步骤： 使用git clone命令克隆项目，并进入custom nodes文件夹。 安装所需依赖包。 将模型工作流拖入comfyui，系统会自动下载模型和配置文件。如果遇到网络问题，可以访问Hugging Face网站下载大文件，确保正确分类和命名文件以避免错误。

ComfyUI分享06-这两款反推提示词插件,推荐你也可以试试

第一款插件，ComfyUI-Qwen-VL-API，由ZHO佬制作，接入阿里QWen-VL双模型（Plus & Max），为用户提供视觉模型服务。用户需在阿里云官网开通服务获取API-key，并安装插件，将API-key填写至config.json文件中，以实现图像反推功能。

ComfyUI_GroqChat插件是由yiwangsimple制作的一款基于Google开源PaliGemma视觉模型的图像反向传播节点插件。插件使用了gokayfem大佬的微调版模型，向其致谢。目前，插件支持四种型号的模型，包括gemma-7b-it、llama3-70b-819mixtral-8x7b-32768以及llama3-8b-8192。

现在大模型在AI绘画领域发挥着重要作用，可以借助它们的图像识别能力来反推关键词。这些模型已能部署至本地电脑，大大增强了灵活性。在本地部署并结合ComfyUI使用的一个插件——img2txt-comfyui-nodes，正是实现这一功能的利器。要使用此插件，首先在ComfyUI管理器中搜索并安装：img2txt-comfyui-nodes。

Comfyroll Studio 的节点设计简洁易用，功能强大，是每个希望提升 ComfyUI 使用体验的用户的必备选择。祝大家学习顺利，早日成为ComfyUI的高手！安装方法：方法一：在ComfyUI界面打开Manager管理器，点击Custom Nodes Manager，搜索“Comfyroll”，点击Install，重启ComfyUI。

在“Manager”界面中选择“Install Custom Nodes”进行插件同步。在打开的插件列表中，找到所需插件并点击安装按钮。安装成功后，系统提示重启。重启及刷新浏览器页面后，即可在 ComfyUI 中使用所安装插件。

在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma

通过简单几步，就能在本机轻松使用Gemma。首先，下载安装Ollama，它支持Mac上直接下载和运行软件包。接着，通过终端命令下载Gemma 7B模型，下载过程需要一定时间，大约2GB。下载完毕后，使用命令与模型交互。例如，将本文第一段翻译为英文，Gemma的响应速度很快，译文比较直接。

谷歌深夜再创辉煌，发布了最新的开放模型家族——Gemma，其性能强大，超越了LLaMA，并且实现了在笔记本上运行的便捷性。Gemma由Google DeepMind及谷歌团队研发，以拉丁语“gemma”命名，象征着其在开放模型领域的珍贵地位。

令人惊讶的是，尽管Gemma-7B模型原本在笔记本上运行可能颇具挑战，但在QLora、Flash Attention 2和adamw_bnb_8bit优化策略的助力下，我们成功优化了模型。

Gemma模型的推理代码示例要求使用tokenizer.apply_chat_template获取指令微调模型的prompt template。资源消耗需注意，微调和微调后的推理过程需要充足计算资源。使用SWIFT进行微调，魔搭社区官方提供的LLM&AIGC模型微调推理框架。微调代码开源，使用hc3-zh分类数据集进行任务判断数据样本的回答来自human还是chatgpt。

此次微调采用的笔记本电脑配置为i9-13900HX/32GB，GPU 4090/16GB，并使用Microsoft PyCharm/VSCode、Jupyter Notebook等工具作为主要编程环境。在微调总体思路方面，我们聚焦于对Gemma 2B模型的微调，所选数据集为databricks/databricks-dolly-15k。

经过预训练和指导微调的Gemma模型可以在您的笔记本电脑、工作站或Google Cloud上运行，并可以轻松部署在Vertex AI和Google Kubernetes Engine（GKE）上。跨多个人工智能硬件平台的优化确保了行业领先的性能，包括NVIDIA GPU和Google Cloud TPU。使用条款允许各种规模的组织进行负责任的商业使用和分发。