ltx2.3本地部署mac教程
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17:01查看AI文稿AI文稿哈喽，各位同学大家好，欢迎来到数字折叠，那我们之前的本地 ai 视频生成的课程用到的大模型都是万二点二， 但是万二点二的话呢，他就只能到二点二了，他有二点五，二点六也不会给大家本地开源使用了，是要去做一个线上的收费的。就在大家认为这个开源模型将要进入到一个停滞不前的阶段的时候， 咱们的 l t x 啊，这一家以色列的公司给大家开源了二点三的视频生成模型，那 这个模型相比较于万二点二，它有一个比较大的优势啊，它是可以音画同出的，也就是说我们可以出来一个完整的带有声音的 画面的视频，不用我们后期再去重新给它对口型做这个音频的一个合成了，非常的方便，也比较符合现在的一个 ai 的 视频生成的一个趋势吧。那么我们如何去使用它？对于电脑的要求是什么样子的？我们如何在本地成功的去部署它，那这节课我们就要给大家去讲了。 那首先我们来看一下啊，我使用这个 ltx 二点三制作的一个小效果吧， put your hands on the arm here open your legs not too much there you'll see why i like that very much do you want me back？ ok， 那 大概就是这样的一个效果，我们可以看到它的分辨率是很高的啊，我在后期对它进行一个放大，但是我们一次就可以直出一二八零乘以七二零分辨率的视频， 并且的话呢，我们这个视频的帧数率是支持二十四帧或者二十五帧每秒的，它的时长也可以达到十秒甚至以上，对显存的要求也没有那么大，我使用的是 四零八零十六 g 的 显存，然后六十四 g 的 内存就可以跑这个效果了。那如果你的电脑比我还好，我相信它可以在一分钟之内就可以跑出一个五秒钟的视频。 如果你是十二 g 的 这个显卡的话，你可以试一下，因为我没有试过啊。那如果你的内存比较低的话，你也可以设置一个虚拟内存，这样子就会让我们的这个跑起来没有那么大的内存的压力。 那我们看完效果之后，我们来看一下怎么样一步一步的把这个效果给它复刻出来。那我们第一节课讲的就是工作流的部署， 如果你从来没有使用过 comui 的 话，你还需要先去下载我们的 comui， 然后再去给制作我们的 ltx 的 模型的工作流。 如果你不想去折腾啊，你不想一遍一遍的又配置环境，又要用这个代码去调配拍摄的各种模块，还要自己去下载工作流，安装插件，然后优化节点， 解决报错，这是所有的非程序员出身的人来去使用本地 ai 的 时候遇到的问题。那么我们数字折叠给大家提供了一套完整的开箱即用的软件，就是 comui 的 整合包，加上我们的这样一个 e f studio 的 工作流操作工具。如果你是我们输入折叠的会员的话，你可以用我们这个工具，如果你不是会员的话，你可以直接用我们的 comu i 自己去部署这个工作流。那么我们来看一下一步一步的一个操作过程。 首先的话呢，我们的 comui 整合包是可以在我们的网站上去下载的，我们首先可以进入到课程这个页面，在我们的课程页面里，我们点进来这个 ltx 二点三的课程的主页，在课程主页里面我们可以看到这边有一个这个配置链接， 首先第一步你就去点击这个 comui 的 整合包，把这个 comui 整合包下载下来，我们现在使用到的是这个零点一六点四的版本， 里边的环境是库达十三加拓十二点九，也就是说你首先要去升级你的这个显卡驱动，能够支持我们的库达十三，然后呢再去安装我们提供的库达十三点幺的这个库达驱动， 那么我们这个详细的部署的视频是在这里的，你可以到这里去下载部署一下，只不过我们这里边是十二点八，你只需要把我们的库达变成一个十三点一就可以了，如果你不是三维用户的话呢，那个侯蒂尼的安装你也可以自动的给忽略掉啊，就前期先去适配一下这个库达环境， 然后下一步的话就是安装我们的整合包，然后把它解压出来，放到指定的位置，就可以把这个软件打开了，下面给大家去看一下如何去打开咱们的这个软件啊？在你没有安装 cd 的 情况下呢，你进入到我们的 comfui 里面， 然后双击我们这个英伟达 gpu 的 bat 脚本命令，就可以把我们的 comfui 给启动起来了， 在启动的时候的话呢，大家可以再继续去下载第二个东西，就是我们的 d f studio， 我 把所有的工作流都配置好放到里面了，那这个 d f studio 的 下载链接的话，也可以直接去打开它 到这里去下载就行了。那它的一个部署的话呢，你可以看我这边这一个县城文学的课程， 这个课程上面的话呢，我们的第二节有一个部署的教程，你只要把这两个东西部署完，后面你就非常开心的去玩我们的 comu i 在 本地可以零成本的去制作各种 ai 的 一个效果了啊，这是我们的一个前期的部署， 如果你是老用户的话啊，你可能之前已经安装了我们的这一个数字折叠的 comui 整合包了，只不过你的整合包目前不是十六点四或者不是扩大幺三的系统，你就根据我们的下面这个部署教程去重新的升级一遍就可以了，你就不用再去安装其他的环境了，只需要去替换一下里面的这样的一个 is embedded， 还有我们的这个插件，还有我们的本体就可以了。那替换完之后，再把你老版本里面的你之前下载的囤积的一些大模型给它直接剪贴到我们新版本的模型文件夹里面去就可以了，这是一个比较方便，不用折腾环境的升级方式。 那现在我们看到 comui 已经打开了，那我们就直接进入到咱们的 df studio 里面去吧，我们打开我们的控制软件。 好的，现在这个控制软件我们就已经打开了啊。首先我们点击这个视频生成，里面我这边提供了有三个 l t x 二点三的工作流，分别是音画同出的图声视频，还有音画同出的文声视频， 在这个声音生成里面还有一个自定义音频的一个 l t x 二点三的图声视频的这个工作流，这三个工作流是我们要用到的， 我们今天先要给大家去讲的是这个 l t x 二点三图声视频，就这个咱们的工作流，那在去使用之前，你要下载 l t x 二点三的模型啊，我们可以直接点击查看介绍， 我们进入到这个介绍页面，我们可以看到这边有一个模型下载的链接，看到没有，你直接点击模型下载链接这边我就提供了我们的这个三个工作流共用的 一个模型，就一套模型系统吧，它的一个文件的路径我也给大家在这里梳理出来了，比如说在 models 里面，然后 different models 里面下载这一个可立普里面下载这一个 ve 下载这俩，是吧？还有放大模型，然后你就直接可以点击这个百度网盘啊，我们这个模型都是 开源的，免费分享的，在别的地方下也是可以的，没有关系的啊，那我们进入到这里面去之后的话呢，那我们就可以看到了啊，这个可立普文件夹，什么 different model 文件夹，给大家说一个技巧，我这个文件夹的名字啊，比如说可立普，就是在我们的这个 comui 的 model 文件夹里面，我们找到 model， 这里面也有一个可立普啊，你就放到同一个文件夹里面去就好了，就把它下载到这里面， 那相同的，就比如说是我们这个 latent app skill model， 那 你就找到我们 comui model 文件夹里面的相同的 latent app skill model 文件夹，然后把它给下载下来就可以了， 按照我的这个方式把这里面所有的模型下载下来，就可以使用它了。那我们首先的话点击使用该工作流，我们在使用的时候可以先创建一个工程，如果你有新的工程就直接打开就行了，比如说我们就放在我们的 l t x 二里面吧，然后这个名称的话，我们就叫做演示吧。 ok， 我 们创建一个演示的工作流，创建好之后呢，我们就选择这个图声视频的工作流，点击使用工作流就可以了。 然后我们可以先创建一个图像，那这个是我们默认的图像，那我就生成一个新的图像吧。比如说我们在工作流里面，我们选择另外一个工作流，图像生成的工作流，我们使用的是 z 妹子的这个纹身图，我们选择它就可以了。 然后我们这个图像我们创建一个古风女孩吧，一个穿着汉服的女生吧，这个的话是可以支持中文的，我们输入一个穿着古风汉服的中国女人 站在院子里，上半身特写， 就这样吧。然后我们的分辨率可以给到一二八零三七二零稍微小一点嘛。那我们这个保存路径的话，也可以放到我们自动创建的这个资产里面，你可以自己写一个文件夹，比如说叫做古风 这边的话呢，我们改变一下他的保存的前缀也行，让我们刷新一下历史记录，这个时候我们就可以执行了。那这个任意美指纹身图也是需要去部署模型的，我们之前已经部署过了，你可以看一下我之前的课程，我们点击一下执行就可以了。 好的，现在我们已经生成了，我们来看一下整个质量还是可以的啊，非常有这种古装剧的感觉。然后我把提示词的上半身特写去掉了啊，改成了面带微笑，因为只有上半身特写，他的面部没有那么完整， 那我就把它改一下，优化一下。那我们就可以点击一下标记啊，把这个图像给它标记出来，作为我们的一个图生视频的手帧图的使用用途。那下一步的话呢，我们就切换到 lts 二点三的图层视频工作流，把这个手帧图切换成为我们刚才的这个 mark 出来的图像就是它了。然后提词词应该怎么写呢？提词词其实是有一些要求的，那这个 l t s 二点三的这个提词词的格式，我们提供了一个反推工作流，就是说你把一些必要的条件给到它，把图像给到它， 它就能够给你一个适合 l t s 二点三出视频的这样的一个题词词啊。不是说你随便去写，可能随便去写出来的效果并没有那么好，那我们可以再去选择一个工作流，你看我们有了这个十六六软件之后，你就不用到处去部署工作流了，你就直接在这里面去选就行了。 那我们可以看一下，在文字生成里面有两个反推的工作流，另外一个是二点三反推的官方版， 这个是之前 lts 二的反推提词词，它的提词词是比较的完整，就是把画面也描述出来了。那这个是官方的 k z 流给到了一个提词词的反推方法，这个可能会更简洁一点，那我们就用这个官方版的，我们点击使用工作流， 如果你没有部署这个反推模型的话，你也可以查看介绍一下，看一下需要去下载什么模型。其实这个工作流里面所用到的那个模型跟我们二点三这个大模型是一样的，用到的是它里面的可立破模型，所以你就不用下载任何的模型了，直接点击使用就可以了。 那我们把刚才的那个图像给到他，就比如说这个图像，然后他的这个前置条件是有一定的格式的，比如说前面这一句是不用管的，就是让这个图像变成一个流畅的动作，然后这个主题你要改一下，动作你要改一下，场景你要改一下，如果自己改的话比较麻烦啊，你可以直接 ctrl 键加 c 键复制一下，然后我们可以进入到 excel gpt 里面去啊，那我们就进入到这里面来，然后把这个题词给到它，就是这个反推的格式，说修改一下这个这个内容 要求，然后我们就可以把下面的这些题目给到它，就是 subject 啊。这个主题是什么呢？一个女女人对着镜头打招呼， 然后再把我们下一个这个 action 再复制过来。说什么呢？说这个女人走到 镜头前，微笑着说，是吧？一日不见，如三秋兮， 这应该是一个文言文啊，就这样子，一日不见如三秋兮。 ok， 然后我们再去回车，然后这个盛世描述一下啊，盛世就是一个呃，古代的院落里， 这里就会触发他对环境或者声音的一些描述，然后点击给我们的这个大模型，他就可以把我们的题词给优化了，我们来看一下，他自动就去写了。 他给了两个版本啊，第一个版本的话他把台词也变成英文了。啊，这个我们要中文的，这个叫什么呀？呃，一日不见如三秋兮，我们复制一下，可以来去看一下啊， 粘贴是吧，让图像以流畅的运动变得生动起来啊。一个女人面对着镜头，然后微笑的说这个样子。好的，那我们就可以把这个反推的指令复制到我们的工作流里面去， ctrl 键加微键啊，如果大家觉得比较麻烦，可能更喜欢做在线的，但是我觉得，呃，如果你想要简单一键的东西可能就没有那么准确，如果你想要省钱，想要做的更专业，你还是要稍微的呃，用一些流程来去规划一下。 那这个最大制服就是说他反推出来有最大的一个反推提示词的长度啊，但是一般情况下是不会超过一零二四的，你就算给到一零二四，他可能反推到几百个就停止了啊。那我们这个路径也可以改一下， 他会给你一个提示词文档的，你后面可以发给别人，也可以自己去学习使用。那我们可以给到这个反推的文件夹里面去就可以了，这个就叫古风吧，然后我们就开始执行就可以了。 好的，我们现在已经反推完成了，我们可以看到这个提示词在我们的右边展示栏里面也展示出来了，我们可以直接 ctrl 键加 c 键，我们回到这个翻译软件里面来看一下， ok， 就 这样子的，你可以看到它又把我们这个中文给它翻译成英文了，这个我们到时候再翻译过来就可以了。 风格他先定义了，然后再定义动作。女人慢慢走向镜头，热情的微笑着，用舒缓的声音说，啊，什么什么柔和的中国传统音乐，然后与鸟儿的呃声音和远处的喷泉融为一体啊，就非常的详细吧。那我们就回到这个这边来， 然后呢我们就把咱们的这个题词给它粘贴过来，只不过你把这个他翻推出来的这个拼音再改一下啊，一日不见如三秋夕， 如三秋兮。好的，现在应该没有问题了，种子值可以随机一下啊。注意，这个是我们刚才那个音化同出的工作流，这个，这个是反推的工作流啊，他俩你不要弄混了啊，先去反推出提示词来，然后再给到我们的工作流， 然后时长五秒，五秒应该可以了，就默认五秒，帧率二十五帧每秒，然后宽度一二八零乘七二零。保存设置，这里就是你保存在我们的 alt put 里面的这个文件夹里面的。这个后面的文件夹和前缀啊，我们就叫做克拉斯演示吧， 这个不是一个绝对路径，大家注意啊，现在我们刷新一下工作流没有问题就开始执行了，那执行之前的话呢，建议大家可以到我们的 comui 里面啊，你可以去清理一下这个内存，清理一下缓存， 如果你再执行多个工作流之后，你再去执行新的工作流，它的内存来不及卸载，会造成这个 comu i 的 卡顿。建议大家可以多去点一下这里，然后保证我们的这个 gpu 还有我们的内存要干净一点，现在没问题之后，我们就开始点击执行，等待它的一个视频的生成吧。 ok， 那 我们这个已经生成了，我们来看一下啊，一日不见如三秋夕， 是不是还是可以的呀？而且我们可以发现啊，咱们的这个嘴型也能对上声音也是这种比较标准的普通话，美中不足的就是有字幕，这个字幕在中文的发音下是比较通常出现的，所以我们后面的课程当中用英文就不会有这个问题了 啊。再然后的话呢，我们接下来要做的这个效果，并不是说光用这个工作流，我们还会用到其他的工作流，像瑞米克斯呀， 像这个 client 啊等等的，所以我们接下来会利用这个大的 ltx 框架，然后再加入其他的辅助模型来去制作。那这节课的话呢，大家只要把它给部署上就可以了，那么我们也可以对它进行接下来的一个放大高清叉撑的处理，我们都会详细的去讲解的， 那下一节课我们再见。拜拜。
1404数字折叠
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1.7万阿悦很严格
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02:40查看AI文稿AI文稿想在本地用笔记本来跑徒身视频工作流需要什么配置？今天来给大家推荐一款目前限阶段性价比最高的笔记本配置， 用于跑本地的徒身视频 w a n 二点二或者 l t x 二点三都是没问题的。好，首先来看一下我这个配置啊， 这一款的型号就是拯救者的 r 九千 k 或者 y 九千 k 都可以啊，他这个是二一版的，如果二二版的也可以，都是一样的。主要的一个 配置点就是内存三十二 g， 显卡是三零八零的十六 g 显存，重点就是这个十六 g 显存的这个是目前在 呃笔记本上仅次于最大的五零九零的，其次的一个显存容量和五零八零是同容量的十六 g 显存 啊，如果你的预算有限，买不了二五版或者二六版的五零八零或者五零九零那个动辄两三万甚至于到四万的那个价格，那么这个是退而求其次最好的一个配置啊， r 九千 k 三零八零版的十六 g 显存的，这个 用这个来跑，我们来看一看啊。废话不多说了，直接看看，我这个是跑的那个 l t x 二点三的一个啊，跑完了之后的话。好，废话不多说，我们直接看一下结果 情书，这次出去一定要注意安全，戈壁在家里等你回来， 总时长是九秒钟的啊，总时长是九秒钟的，这次出去一定要注意安全， 总时长九秒，帧率是二十四帧每秒的，这样一个强度，在这台机器上可以 一共两百一共四百二十五秒就能够完成啊，这个是算是还不错的一个结果了，算的还不错，如果是跑的 w a n 二点二的话，那个， 呃，万二点二的话，那个速度还会更快一点。但是如果你需要涉及到有人物语言对口型的这种，像这种对口型的这种，那你必须目前来说的话，最好的方法就是用 ltx， 这个相对来说更吃显存和内存一点啊。 好，就这个配置，这个配置是目前退而求其次性价比最高的啊。目前 我这个买了有一年多了，当时买的时候六千块，现在再去二手市场看看还得六千多块，还是挺保值的。目前这个这个 ai 比较火的时代里面啊，这个机器十六 g 选存，少有的笔记本上十六 g 选存的配置啊。好，就说到这里。
186东辰视觉
04:15查看AI文稿AI文稿五十个 g 的 ai 大 脑塞进笔记本，断网也能用，每个月省下两百块订阅费。这期视频从部署工具到模型测试，再到选购建议，新手小白保姆教程，看完直接上手。 先来介绍一下我的设备，一百二十八 gb 内存的 m 五 max macbook pro， 但大家不要误会，只要是 m 系列芯片的 macbook 都能玩本地大模型。部署本地大模型，首先呢，要下载本地 ai 运行推理中心。 macos 上这类工具不仅丰富，而且很多工具都会优先上线 mac、 优先 mac 内测，甚至只上线 mac 客户端，这是苹果生态的优势。同为新手，我更推荐免费开源工具 o m l x， 最重要的原因是它采用了专为苹果芯片打造的 ai 框架，而且新模型适配快，完美支持中文，新手友好且功能全面。通过 github 直接下载安装即可。打开软件， a p r k， 随便简 单填写，点击开启服务，开启完成。点击下方进入控制面板，输入自己填写的 a p r k， 点击勾选就能进入后台了。面板上方找到设置，先把语言切换成简体中文，点 点击模型下载器，这里就可以下载本地大模型了。 o m i x 会自动识别出当前设备内存，因为模型需要加载到内存运行，所以下载模型体积不能超过 mac 内存，超出的就会提示报内存风险。这里顺便科普一下苹果芯片的统一内存机制， cpu、 gpu、 苹果神经网络引擎以及系统共用同一物理内存， cpu 处理好的数据， gpu 可以 直接读取，无需复制。相比传统 pc 的 cpu 用系统内存， gpu 用自己的独立显存跑压模型时，数据必须在两者之间来回搬运， 响应更快、延迟更低，还更省电。大家可以根据自己的内存选择模型，提醒内存偏紧的也不太建议， 必要留点内存运行其他任务。同时建议勾选 m x 选项，筛选专门针对苹果芯片优化过的模型， 比如前几天刚发布的千万三点六二七 b 能力在追赶币源模型，满血版才五十 g b 左右，还有各种大小的量化版，从 十六 gb 内存到一百二十八 gb 内存都能玩。大家根据自己的网络环境选择海外社区或者国内社区，把模型下载到本地。下载完之后进入到模型设置界面，点击加载。模型设置里主要提嘴是否开启思考的区别，开启思考更智能，但响应慢， 关闭思考直接秒响应，但没有自我推演，不如完成。进入到对话界面，就可以像其他线上 ai 那 样对话了，但所有的对话都是基于本地存储和运行，拥有绝对的隐私权，断网也能运行。你也可以通过对话里设置提示词来规范 ai 输出。 甚至可以通过 open ui 兼容接口把本地大模型接入到小龙虾、 cloud code 等服务，完全免费实现 token 自由。虽然能力赶不上最新的线上大模型，但本地大模型也在不断迭代，在部分场景完全可以取代线上付费模型。 本地模型呢，除了能力，输出速度同样直观重要。这是我针对该模型满血版和两个量化版专门测试的数据。主要说下输出速度，人眼阅读中文大约五 toky 每秒，全精度满血板约九 toky 每秒，刚好够看输出质量，几乎无损的巴比特量化版，速度翻倍到十八 toky 每秒，比你独自还快， 我个人会作为主力模型使用四比特量化版速度直接干到三十三 toky 每秒，日常任务非常够用。这里呢，又要科普一下，本地跑大模型，速度平静不是算力，而是内存带宽。 模型每输出一个字都要把整个模型权重重读一遍。 m 五 max 内存待宽是六百一十四 gb 每秒，运行五十一 gb 的 模型，理论上每秒能把这个模型搬运十二遍，最高输出速度也就是十二投币每秒。 测试的九投币每秒已经接近这颗芯片的物理极限了。再加上一百二十八 gb 统一内存，别人显卡装不下的模型，你甚至可以同时加载多个按需秒切直接调用。 苹果在 m 五全系列芯片每一颗 gpu 核心里都内置了 ai 加速器， ai 算力相比上一代提升巨大。到这里我觉得给出大家选购建议就顺理成章了，如果你还搞不清楚自己的需求， 那就用手头现有的设备，根据上面的流程部署玩玩就行。如果想买台新迈克入门尝鲜十四寸 m 五基础款，三十二 gb 起步够用，想做主力创作 m 五 pro， 六十四 gb 是 甜点档，性价比最高 山炮满血版大模型玩多模型并发， m 五 max 一 百是八 gb 是 最佳选择。总之希望能帮到大家，也非常感谢大家能够看到这里。
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00:50查看AI文稿AI文稿图片扩展大家已经屡见不鲜，但是视频的无缝扩展大家不想试试吗？工具已经准备好了，跟着我一步一步带你操作。我们先来到成云之云家搜索栏，搜索创作者噔噔噔回车双击图标，选择显卡， 上传视频时长较长的优先选择四十八 g 的 显卡，点击立即使用，点击 web u r， 在 左侧找到工作流文件夹，点击 l t x 二点三最新 里面找到视频扩展，点击打开工作有第一步，这里点击上传原视频，这里选择输出视频时长，这里选择你视频扩展的方向以及扩展的像素， 设置，完成后点击运行，等待片刻视频就扩展完成。下载也是特别的简单，右键视频，点击保存即可。
02:50查看AI文稿AI文稿还在研究本地大语言模型怎么破甲破件吗？其实那些方法都没什么用，今天给大家直接介绍一个无限制的 本地大语言模型，这个是欧拉玛的官网里面的啊，这是其中的一个作者，我们直接去拉取它这个模型就可以了，注意它的尾缀啊， on sensor 的 这种啊。 好，那么如果你在这里面去搜索的话，他可能还有很多个这种昂森手的，包括那个加码的，或者说是千万的，我个人推荐用千万的，千万对中文的知识要更好一点，然后它里面有很多版本，二币、四币、九币，这个四币和九币哪怕你是没有显卡的， 在内存里面跑的也是可以很快速的。那具体怎么操作呢？比方说我想，因为我这里面我的这个里面已经拉取了，我拉取了一个四 b 的 一个九 b 的 纤维三点五，还有一个加码的一四 b， 呃，感觉都还还蛮好用的啊，我，我给大家演示一下。比方说我想拉取这个里面的这个二 b， 然后点到这个二 b 的 模型里面去， 它这个里面针对欧拉玛的拉取，它会有已经给你写好了命令提示。行啊，直接选中复制，然后 windows 加 r 键，打开 cmd command 命令行窗口，然后直接复制粘贴进去，就来到这里了，看到没有回车 好，它这个时候就开始拉取了呢，这是我的网速，这个时候它就开始拉取， 呃，这个取决于你的网速，而而且这个是不需要魔法的啊。当拉取完了之后，啊，我这个把这个停掉啊，我这我这把它停掉， 停掉。拉取完了之后，我们来到我们的欧拉玛里面，你就会多一个，刷新一下就会多一个，当然我这个就不拉取了，包括四币啊，九币啊， 在在我这台电脑上，我这个是一个六 g 显存的四零五零啊，哪怕你是核显的，没有显存的也可以，跑速度也还可以，你可以跟他任何交流啊，包括角色扮演呢，或者提问呢，任何特殊问题等等等等等等，大家都懂的， 不会有拒绝回答的情况。这个这个奥拉玛的客户端程序也是在这里下载啊，客户端的程序也是在这里下载， 下载完了之后，安装好了之后，你的属呃，那个系统右下角托盘上就会多多一个这个羊驼的图标啊，然后打开这个 open 就 可以打开它这个窗口啊，大概就是这样，具体的那个过程里面的聊天内容啊什么什么的， 呃，我就不去演示了，他的四 b 和九 b 作为简单的轻度聊天或者角色扮演等等等等之类的，或者仿写扩写一些小短文什么的都是没问题的啊，千万三点五的九 b 榜三说的啊，就这个好。
646东辰视觉
02:03查看AI文稿AI文稿你知道吗？两个 mac studio， 两个总监，两个 agent 帮我干活，这边还有四个备用的，这是一个什么体验呢？如果你说花费很大，那就没有价值了。你看我现在在电脑里面跑了这么多个模型，一个模型匹配一个它的专业能力，对应的一个 agent， 看看它能干什么？ 你那些线上模型为什么你问豆包啊？他们总是给不到你想要的答案，主要是这个 a 帧你没有自己训练，这个东西放到你家里，你训练的所有知识都放在这里面，所以说让他帮你写一篇脚本， 他写出来的和线上模型写出来的完全不一样，因为他最了解你的业务，这些模型都是我自己训练的， a 帧的 skill 各方面都是优化过的，所以他给我的东西基本上非常好用，你看到的每一篇我的视频，基本上我全部用它搞定， 最主要你放到这个里面使用，没有一分钱消耗，当你开始跑的时候，他的风上疯狂的旋转，那样的话你的算力永远放到自己家里。 而且就算是你是工作室，三五个人同时用，没有任何压力，因为一个 a 键特匹配一个模型，内存再宽也不会被压占满，那样的话压力非常的小。我现在这四台就准备部署更多的 a 键特，那我一人公司用六个 a 键特可以搞定我所有的事情。 而且我上篇视频专门讲了这个千万三点五的量子的 ops 的 模型，这个是一个蒸馏版本，用本地的这个只需要三十左右 gb 的 现存，也就是说你基本上一个六十四 gb 的 max 九九可以把你的这个能力压在买 线下，基本上跑没有任何压力，而且他的智力水平比国内的很多模型要强很多，线上的你那一种在高峰时期你的智力还会被降至，所以说本地大件大模型，这个是未来的趋势。如果你有预算的话，搞个这个东西，弄个艺人工作室， 解决你现在团队绝大多数问题，帮你写文案，分析各种数据，多多做财务报表，帮你审核合同，这个东西完全够。 后期我会针对这所有模型给大家讲一下哪个模型适合什么样的业务。你大概了解完你就有个 ai 的 基础了。而且对于 opencloud 的 使用场景，我们适合工具调用的哪一个模型，以及我要创建一个 agent， 它适用于哪个模型，我都会给大家讲到这个价值非常大。
671社长的AI日记
01:24查看AI文稿AI文稿有人说，城市里的雨是替人藏住，没说出口的话，我以前不信，后来才发现，很多故事本来就不需要结局， 可不可以不要走， 对不起过去的就让它过去吧。人是很固执的，会记住一场风的温度，一场雨的时辰，也会记住一个早就离开的人。 我慢慢接受了，有些人只能陪你走一段路，有些温柔，过期之后就只适合安放，不适合回头。 今夜的雨会过去，所有的念念不忘，也会慢慢过去。城市依旧喧器，我依旧平凡，只是我终于放过了从前。
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