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Entrance to AI

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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
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前言

自公众号开篇以来差不多也有一年的时间了,承蒙各位厚爱,本人更新比较佛系,不过每篇文章都是自己亲身实践过的例子,希望能把最好的东西呈现给大家。
最近半年,空闲时间一直在忙于AI出海应用,从0开始自学Next.js框架,虽然现在还是纯支出(0收入),回看整个过程还是觉得挺有意思,不敢想象一个人在过去半年独立开发了这么多网站。关于这半年做的一些项目,后续会另起新文展开。

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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。

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简介

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:)

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clean background, best quality, 8k, cute bot, baymax, smile
Negative prompt: EasyNegative,Deep Negative,sketch by bad-artist, ng_deepnegative_v1_75t, bad-artist-anime
Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 2821434483, Size: 512x512, Model hash: f8bb2922e1, Model: revAnimated_v122, Version: v1.2.1
Used embeddings: EasyNegative [119b], bad-artist [2a38], ng_deepnegative_v1_75t [1a3e], bad-artist-anime [53f1]

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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。

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现在很多人已经用上了GPT,然而可能存在几个痛点

  • 官网访问需要一定的成本(如魔法等),部分人在特定场景下可能并不具备上述条件
  • 在其他各种套壳网站上使用,不敢填入私有OpenAI Key,担心被盗用或者泄露

在这样的背景下,本地化部署应运而生,本文将介绍如何快速部署私人GPT网页应用。

前置条件

  • 代码托管平台Github/GitLab/BitBucket账号(任选其一)
  • OpenAI Key(下文FAQ章节有提及无Key的解决办法)
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