前言
在上一篇文章逃离Vercel - Next.js应用自托管(https证书)中,我们已经介绍了如何在服务器上部署Next.js应用,这里我们介绍如何加上HTTPS证书
准备工作
- 一台服务器(服务器可以在腾讯云、阿里云、DigitalOcean上购买),我这里买的是DigitalOcean的每月6$
- nginx:用于反向代理,以CentOS为例,
yum install nginx
,其他系统可以自行google,不再赘述 - 已参考上一篇文章完成HTTP域名配置,即通过http可访问域名
在上一篇文章逃离Vercel - Next.js应用自托管(https证书)中,我们已经介绍了如何在服务器上部署Next.js应用,这里我们介绍如何加上HTTPS证书
yum install nginx
,其他系统可以自行google,不再赘述Text-to-Image(文生图)、Text-to-Video(文生视频)日新月异,翻阅资料时发现HuggingFace推出的基于Stable Diffusion的封装库diffusers(前文也有提到HuggingFace这个网站,可以认为是大模型时代的Github,几乎所有的开源大模型都放在这里)。考虑到其官方的中文文档更新并不及时,因此基于英文官方文档做了整理,文中可能穿插个人使用过程中的一些tips,如果大家有更多使用上的小技巧,也欢迎留言 :)
本文基于diffuser v0.25.0官方文档,后期如遇API不兼容请参考最新版接口。
Stable Diffusion(以下简称SD)是一个深度学习模型。
SD最为人熟知的应用莫过于“文生图”,简单来说:就是输入一段文字即可返回和文本内容匹配的图像。
当然,SD也可以用来做图生图、图片修复、图片超分辨率(放大)等任务。
对于普通人而言,最简单的上手方式就是通过stable-diffusion-webui下载运行(以下简称sd-webui)。
sd-webui提供了低门槛快速上手SD模型的可视化平台,不过需要注意的是,由于SD任务计算复杂度较大,一般需在GPU环境下安装运行,具体安装教程可参考官网。
以下就是生成的一张机器人图,参数配置如下,BotFlow公众号的头像就是这么来的:)
1 | clean background, best quality, 8k, cute bot, baymax, smile |
前述文章手把手教你打造基于AI的专属知识库(Quivr篇)介绍了基于Quivr的本地知识库构建方案,这里介绍一个国产框架ChuanhuChatGPT,两个框架各有千秋,虽然在知识库构建可能并没有Quivr做的完善,不过集成了联网搜索等、多API Key负载均衡、会话保存等功能,同时也提供多种LLM模型可供选择(在线服务,如GPT3.5/4、MinMax等;本地模型,如ChatGLM、MOSS等),还有类似AutoGPT的川虎助理等功能。
考虑到本地模型对硬件的要求(如GPU),因此本文不包含对本地模型部署的介绍。
Quivr,官方自我介绍“你的第二个大脑”,可以简单理解成你的个人专属知识库,借助生成式AI的能力,让你的数据管理更加高效。
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在这里,所有的事项将围绕AI展开。
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