之前介绍过的,2023年下半年,AI绘画界冒出一个新星:ComfyUI。这个工具具有功能强大的模块化扩散模型GUI、应用程序接口和后台,以快速、流畅的图像生成能力,以及对设备配置的较低要求,在创作者中很快就流行了起来。ComfyUI可以加载大量的工作流,让用户轻松实现人像生成、背景替换、图片动画化等复杂功能。
它允许用户通过图形/节点/流程图界面设计和执行高级的 Stable Diffusion 工作流程,而无需编写任何代码。
最新的开源模型 Flux 也已支持:
ComfyUI 提供了多种安装方式,包括 Windows 便携式独立构建、Jupyter Notebook 支持,以及手动安装方法。用户可以根据自己的需求和系统环境选择合适的安装方式。安装时需要特别注意将 Stable Diffusion 的检查点和模型文件放置在正确的目录中。
硬件要求上,没有GPU,纯CPU也可以,就是慢;最好还是有一张消费级的N卡。最新版为上周发布的 v0.0.3,Windows下的便携包在1.5G左右。
Chris Titus Tech 的 Windows 实用程序工具箱,是一个整合了作者在 Windows 系统上执行的各种任务的实用程序。它的目的是简化安装、优化系统、进行配置和修复 Windows 更新等。作者对项目的贡献非常挑剔,目的是要保持项目的清洁和高效。试了下,纯英文,没有I18N的多语言,做系统优化一定要小心操作。
以管理员权限运行 PowerShell(因为它执行的是系统级别的调整):
之前介绍过的,yt-dlp 是一个功能丰富的命令行音视频下载器,它支持数千个网站。该项目是基于不再活跃的 youtube-dlc 分叉自 youtube-dl 的一个版本。项目基于 Python 3.8+,一些默认选项与原始的 youtube-dl 不同,例如默认的输出模板和格式选择。项目仍在积极开发中,功能和行为可能会随时间而变化。
之前介绍过的,GS Quant 是一个为量化金融领域设计的定量金融Python工具包,由高盛公司开源,它建立在一个非常强大的风险转移平台之上。 GS Quant 的目的是加速量化交易策略和风险管理解决方案的开发,这些策略和解决方案是高盛(Goldman Sachs)在过去25年中在全球市场运营中积累的经验结晶。
sqlite-vec 是一个极其小巧且“足够快”的 SQLite 扩展,用于实现向量搜索功能。作为 sqlite-vss 的继承者,它能在任何支持 SQLite 的环境中运行,包括 Linux / MacOS / Windows、浏览器中的 WASM 以及树莓派等等。
sqlite-vec 支持多种编程语言,以下是部分语言的安装命令和更多信息链接:
这个开源项目叫:“每个码农都应该知道的东西”,是一个为编程的人准备的资源集合(又一个吃灰的收藏夹),包含了技术性知识和其他一些程序员应该知道的事情。这些资源覆盖了从计算机科学的基础概念到特定领域的深入知识,旨在帮助程序员提高自己的技能和知识水平。
Zulip 是一个基于Apache 2.0许可的开源团队协作工具,它通过独特的基于话题的线程讨论方式,结合了电子邮件和聊天的优点,使远程协作更加的高效和愉悦。产品提供跨平台支持。
这个工具不仅被一些财富500强公司和很多开源项目所使用,每天还有成千上万的其他组织在使用着它。Zulip 据称是唯一一个专为实时和异步对话设计的现代团队聊天应用程序。
本仓库是 Zulip 的服务器端相关代码。整个项目还包括:桌面客户端、移动客户端、终端客户端、Docker镜像、Python API等。
项目由来自世界各地的分布式开发者社区构建,有着超过1000名的贡献者,其中超过74人贡献了100次以上的提交,每月合并500多次提交,使得Zulip 成为最大且增长最快的开源团队聊天项目。
Vue Vben Admin 是一个基于 MIT 许可证的,免费开源的中后台模板,使用了最新的 Vue 3、Vite、Shadcn UI 和 TypeScript 等前端主流技术开发,速度极快,提供了开箱即用的中后台前端解决方案,也适合作为学习参考。
https://doc.vben.pro
cd vue-vben-admin
corepack enable
pnpm install
torchchat 是一个采用 BSD 3 许可证发布的开源小巧的代码库,展示了如何无缝运行大型语言模型(LLMs)。使用 torchchat,你可以在 Python 环境下运行 LLMs,也可以在没有 Python 的桌面或服务器应用程序中(使用 C/C++)运行,甚至可以在 iOS 和 Android 移动设备上运行。
torchchat 提供了多种命令来执行不同的操作,包括聊天、生成文本、在浏览器中聊天、服务器模式、评估模型等。使用 python3 torchchat.py --help 查看所有可用命令。
torchchat 支持多种模型,包括但不限于 Llama 3.1、Llama 2、CodeLlama 等,并且为这些模型提供了别名以便使用。
torchchat 体现了 PyTorch 的设计理念,特别是 "可用性高于一切"。作为一个原生的 PyTorch 库,它易于理解、使用和扩展,并注重正确性,提供了广泛的单元测试。
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