AIStarter一键安装ComfyUI黎黎原上咩7.0整合包教程:新手免费部署AI绘画神器

AIStarter一键安装ComfyUI黎黎原上咩7.0整合包教程:新手免费部署AI绘画神器

大家好!我是熊哥粉丝,今天分享ComfyUI黎黎原上咩整合包7.0AIStarter平台的一键安装全攻略!咩姐(黎老师)的超强整合包已正式上架,解压即用、GPU/CPU切换,内置海量插件和工作流,完美适配Stable Diffusion AI绘画

核心亮点

  • 一键下载安装:市场搜索“comfyui黎黎原上咩”,优先高速/离线下载(782GB模型包),避免网速瓶颈。
  • 智能启动AIStarter自动打开浏览器,无黑框CMD,终端日志实时查看。aihubpro.cn
  • 模型管理:下载后一键配置到ComfyUI目录,支持插件/工作流导入,更新无需重下。
  • 脚本模式简单模式(咩姐默认)or 专业模式(多启动选项,自定义路径)。

安装步骤(5分钟上手)

  1. 下载AIStarter(官网免费),打开市场
  2. 搜索黎黎原上咩7.0,点击添加 → 下载(选高速)。
  3. 首页出现项目,点击启动,浏览器自动跳转ComfyUI界面。
  1. 模型导入:市场下载咩姐800GB模型,配置 → 自动映射。
  1. 自定义:编辑脚本,支持IPv6加速自动关机aihubpro.cn

常见问题

  • 路径勿用中文。
  • 首次启动稍慢,后续秒开。
  • 免费开源,熊哥已优化V6转载版为专业模式。

上架教程(创作者必看):复制文件夹,改脚本/描述,一键发布,万物皆可上架!AIstarter

下载地址:AIStarter市场直搜,或B站熊哥视频评论区。支持Mac/Linux即将完善。

新手福利:点赞收藏,评论区问问题,我帮解答!一键三连熊哥,一起玩转AI生成艺术

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使用LLaMA-Factory对GLM-4-9B-Chat进行LoRA微调

使用LLaMA-Factory对GLM-4-9B-Chat进行LoRA微调 在大模型应用日益普及的今天,如何快速、低成本地定制一个符合特定场景需求的语言模型,已经成为开发者和企业关注的核心问题。直接全参数微调动辄数十GB显存消耗,对大多数团队而言并不现实。而像 LoRA(Low-Rank Adaptation) 这样的高效微调技术,配合如 LLaMA-Factory 这类开箱即用的框架,正让“平民化”大模型定制成为可能。 本文将以 GLM-4-9B-Chat 为例,带你从零开始完成一次完整的 LoRA 微调流程——从环境配置、数据清洗到训练部署,最终得到一个可独立运行的专属模型。整个过程无需深入理解底层原理,也能在单卡 A10/A100 上顺利完成。 环境准备:搭建可编辑的开发环境 首先确保你的系统已安装 Python ≥ 3.10 和支持 CUDA 的 PyTorch 版本(推荐 torch==2.1.0+cu118 或更高)

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开源强化学习框架RLinf:面向具身和智能体的强化学习基础设施

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清华大学等发布RLinf:面向具身和智能体的强化学习基础设施 RLinf 是一个灵活且可扩展的开源强化学习基础设施,是以清华大学、北京中关村学院、无问芯穹为核心,还联合了北京大学、加州大学伯克利分校等机构共同参与设计并开源。这是一个面向具身智能的“渲训推一体化”大规模强化学习框架,专门为具身人工智能和智能体人工智能而设计。RLinf 中的“inf”代表“基础设施” Infrastructure,突显了它作为下一代训练强大骨干的作用。它也代表“无限” Infinite,象征着该系统支持开放式学习、持续泛化以及智能发展中的无限可能。 RLinf具身智能AI强化学习训练平台框架 参考链接: https://github.com/RLinf/RLinf Franka真机强化学习 本文档给出在 RLinf 框架内启动在 Franka 机械臂真机环境中训练任务的完整指南, 重点介绍如何从零开始训练基于 ResNet 的 CNN 策略以完成机器人操作任务。 主要目标是让模型具备以下能力: 1. 视觉理解:处理来自机器人相机的 RGB 图像。 2.

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🎯 核心要点 (TL;DR) * 突破性成就:腾讯混元MT-7B在WMT25全球翻译竞赛中获得30/31项第一名 * 双模型架构:Hunyuan-MT-7B基础翻译模型 + Hunyuan-MT-Chimera-7B集成优化模型 * 广泛语言支持:支持33种语言互译,包括5种中国少数民族语言 * 完全开源:2025年9月1日正式开源,提供多种量化版本 * 实用部署:支持多种推理框架,提供详细的部署和使用指南 目录 1. 什么是腾讯混元翻译模型 2. 核心技术特点与优势 3. 双模型架构详解 4. 支持语言与使用方法 5. 性能表现与竞赛成绩 6. 部署与集成指南 7. 实际应用场景 8. 常见问题解答 什么是腾讯混元翻译模型 {#what-is-hunyuan-mt} 腾讯混元翻译模型(Hunyuan-MT)是腾讯在2025年9月1日开源的专业翻译AI模型,由两个核心组件构成: * Hunyuan-MT-7B:7B参数的基础翻译模型,专注于将源语言文本准确翻译为目标语言 * Hunyuan-MT-Chimera-7B:业界首个开源翻译集成

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coze-loop开源可部署:MIT协议,支持二次开发与私有化定制 1. 项目简介 coze-loop 是一个基于 Ollama 本地大模型框架的 AI 代码优化工具,采用 MIT 开源协议,支持完全私有化部署和二次开发。这个工具的核心价值在于:让开发者能够像请了一位世界级软件工程师一样,随时对代码进行专业级优化。 想象一下这样的场景:你写了一段能运行的代码,但总觉得不够优雅、效率不高,或者可读性差。传统做法是去论坛提问、查阅文档,或者请同事帮忙review。现在,你只需要把代码粘贴进去,选择优化目标,几秒钟就能获得专业级的优化方案和详细解释。 核心能力包括: * 代码运行效率优化(减少执行时间,降低资源消耗) * 代码可读性提升(让代码更清晰易懂,便于团队协作) * 潜在Bug修复(发现并修复隐藏的问题) * 详细优化说明(不仅给结果,还解释为什么这样优化) 2. 快速安装与部署 2.1 环境要求 coze-loop 对运行环境要求相对宽松,适合大多数开发环境:

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