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本地部署大模型的工具汇总
专用 AI 服务器部署工具 FastChat 简介：适用于 OpenAI 兼容 API 部署，可以搭建自己的 ChatGPT 服务器。GitHub：https：//github.com/lm-sys/FastChat OpenWebUI 简介：支持本地运行的大模型 Web UI，适用于 GPT-LLaMA 2。
使用Ollama工具部署Ollama是一款简化本地大模型部署的开源工具，支持Mac、Linux和Windows系统，适合编程基础较弱的用户。用户只需从官方网站 下载安装包，通过命令行即可完成模型拉取与运行。
个人电脑部署本地大模型的三步操作如下：下载Ollama Ollama是免费开源的命令行工具，支持在macOS、Linux和Windows系统上运行Llama Code Llama等大型语言模型，并提供Docker镜像确保本地化部署。访问官方网站 下载页面，根据操作系统选取 对应版本（以Windows为例）。
LM Studio 是一个专为普通用户设计的大语言模型本地部署工具，它极大地降低了在本地运行庞大语言模型的技术门槛，使得无需编程基础的用户也能轻松享受与高水平AI模型的交互体验。LM Studio的核心功能 LM Studio的核心功能在于其能够一键本地运行各种大语言模型。
加快LoRa室内网关上网速率有妙招,修改波特率
〖壹〗、 通过SSH登录到网关设备 确保网关与电脑已建立网络连接。对于使用Windows系统的用户，可以通过Putty等工具进行SSH登录。打开Putty程序，输入网关设备的IP地址（如通过WiFi连接，IP地址为1916230.1；如通过有线方式连接，IP地址为191610），并点击“Open”。
〖贰〗、 启动“LoRaConfig”软件，进入串口通信设置栏。设置串口参数 选取 正确的COM端口号（如COM3）。配置波特率（通常为115200）、数据位『8』 、停止位『1』 、无奇偶校验。点击“打开串口”，确认右侧按钮显示为“关闭串口”（表示连接成功）。
〖叁〗、 确定您的LoRa模块或芯片型号和规格。通常，您可以在相关的数据手册中找到您需要的参数和值。确定您所使用的频率带。根据您的国家或地区，您可能需要遵守不同的频率规定。请务必检查相关的法规和要求，以确保您的设备符合规定。配置LoRa终端的通信参数。
Flux云端一键部署,Lora、工作流上传。新手快速学会云部署的详细教程,Win...
〖壹〗、 上传完成后，根据需求调整好工作流的参数，点击运行按钮开始使用。成果展示 在工作流运行完成后，你可以在ComfyUI界面中查看生成的图片或其他成果。根据需要，你可以对成果进行保存、分享或进一步处理。通过以上步骤，你可以轻松地在Flux云端一键部署Lora与工作流，并快速上手使用。无论是Windows还是苹果系统，都能顺利完成部署和出图过程。
如何配置LoRa终端参数
〖壹〗、 硬件连接使用出厂配置的RS232串口线或RS232-485转换线将LoRa终端与PC连接，确保物理通信链路正常。配置方式选取 F8L10T支持两种参数配置方式：专用配置软件：通过软件界面直接设置参数，适合PC端操作。
〖贰〗、 硬件连接连接方式将F8L10D模块通过UART接口与PC连接，需使用配套开发板（如USB转UART转换器）。确保模块供电正常（开发板通常提供5V电源）。配置方式选取 F8L10D模块支持两种参数配置方式：通过LoRa配置软件（LoRaConfig）适用于PC端操作，界面直观，适合快速配置。
〖叁〗、 方式一：通过“四信LoRa配置软件LoRaConfig”适用于PC端配置，通过软件界面完成所有参数设置。方式二：通过扩展AT命令适用于串口通信程序（如Windows超级终端、Linux minicom/putty）或单片机系统配置。需让模块进入配置状态后使用，具体命令借鉴 《AT命令手册》。
StableDiffusion训练人脸的LoRA模型
要训练Stable Diffusion的人脸LoRA模型，可以按照以下步骤进行：准备训练工具和环境：操作系统：Linux、Windows或Mac均可，但需注意不同系统的依赖库和PyTorch版本要求。Linux用户推荐使用torch0.0或torch0.1版本。Windows用户需使用torch11版本。
LoRA是一种轻量化的模型微调训练方法，它允许我们在原有大模型的基础上，通过少量的图片进行微调，从而生成特定的人物、物品或画风。这种方法具有训练速度快、模型大小适中、训练配置要求低的特点，使得普通消费级显卡也能胜任微调任务。
在训练图像反推提示词的部分，文章说明了训练图像需要被打上描述图片内容的标签，即caption，以供训练模型使用。文章推荐使用稳定扩散界面（stable-diffusion-webui）集成的BLIP和Deepbooru模型进行标签反推，并安装相应的插件，如Tagger和dataset-tag-editor，以进行标签的批量处理。
Lora模型可以针对不同的主题、风格或元素进行训练，从而增加生成图片的多样性。用户可以根据需要选取 不同的Lora模型，生成具有不同风格和特点的图片。Lora的使用 下载与存放：用户需要从可靠的网站（如Civitai或Liblib.ai）下载所需的Lora模型。
comfyui怎么训练lora
ComfyUI界面配置在前端界面加载训练脚本（如train_lora.py），并设置HuggingFace Token以授权下载预训练模型（如Stable Diffusion 5或SDXL）。硬件要求推荐使用NVIDIA显卡（CUDA支持），显存需≥8GB以处理512×512分辨率图像。
训练LoRA- 打开LiblibAI或其他LoRA训练平台，导入预处理后的50张图片。- 开始训练，训练过程中关注LoRA出的例图和损失率。损失率不能太低，否则会导致过拟合，使生成图片倾向于原图或某一张固定图片。 将LoRA放入ComfyUI：选取 损失率最合适的一张图片对应的LoRA模型，导入ComfyUI。
根据检验结果，选取对应的最优Lora模型留下。其余模型可以选取 删除，以节省存储空间。图中展示了模型检验与选取 的界面，用户需根据提示词和日志视图进行判断。图中展示了删除多余模型的界面，用户需确保只保留最优模型。总结 通过以上步骤，你可以在ComfyUI中成功训练出一个Flux Lora模型。
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