在 MacBook 上运行开源版 AI 图像生成模型之 Mochi Diffusion

Mochi Diffusion 是一个开源的在 Mac 上原生运行 Stable Diffusion 的客户端,可以在 iOS 和 Mac 上使用 Stable Diffusion 画图而无需联网。

Stable Diffusion 作为当前火爆 AI 图像生成中的开源方案,得到广泛关注。使用下面介绍的客户端可以在 MacBook 上相对快速的将这一模型运行起来。

本站特别汇总了运行模型需要用的一切:

软件配置教程:https://skybyte.me/58.html 模型下载教程:https://huggingface.co/coreml 资源快速下载:https://res.frytea.com/Dev/MochiDiffusion

提示词示例:https://stablediffusion.fr/prompts

使用这些可以让你快速的在自己的 MacBook 上运行开源版 AI 图像生成,快来试试吧。

详细教程请看:https://skybyte.me/58.html

安装启动 Git LFS 大型文件处理模块

Git LFS(Large File Storage)是一个 Git 扩展,用于更有效地处理大型文件。

在基于 git 托管大模型的平台拉取 AI 模型时常常需要开启这一功能。

要在不同的操作系统上安装 Git LFS,请按照以下步骤操作:

## 第一步、安装 Git LFS

### 对于 macOS

如果你已经安装了 Homebrew,你可以使用以下命令安装 Git LFS:

brew install git-lfs

如果你还没有安装 Homebrew,可以访问 Homebrew 官方网站 获取安装指南。

### 对于 Windows

访问 Git LFS 的 GitHub 仓库的 Releases 页面。
下载适用于 Windows 的最新版本的安装程序(.exe 文件)。
双击下载的 .exe 文件并按照提示进行安装。

## 对于 macOS

如果你已经安装了 Homebrew,你可以使用以下命令安装 Git LFS:

brew install git-lfs

如果你还没有安装 Homebrew,可以访问 Homebrew 官方网站 获取安装指南。

### 对于 Debian-based 系统(如 Ubuntu)

在终端中运行以下命令:

sudo apt-get update sudo apt-get install git-lfs

### 对于 Fedora-based 系统

在终端中运行以下命令:

sudo dnf install git-lfs

### 对于 Arch-based 系统

在终端中运行以下命令:

sudo pacman -S git-lfs

## 第二步、集成

安装完成后,需要运行以下命令以将 Git LFS 集成到 Git 中:

git lfs install

现在,Git LFS 已经成功安装,并且可以在你的 Git 项目中使用。

运行在 macOS 中的 Linux —— multipass 方案

multipass 用于编排虚拟 Ubuntu 实例

下载 pkg 安装。

$ multipass find

$ multipass launch ubuntu

$ multipass list

$ multipass info <VM Name>

$ multipass shell <VM Name>

$ multipass exec <VM Name> -- lsb_release -a

$ multipass stop <VM Name>

$ multipass delete <VM Name>

$ multipass purge

Reference

运行在 macOS 中的 Linux —— OrbStack 方案

OrbStack) 是在 macOS 上运行 Docker 容器和 Linux 机器的快速、轻量级和简单的方式。它是一个超级充电版 WSL 和 Docker 桌面替代品,所有这些都在一个易于使用的应用程序中实现。

GitHub:https://github.com/orbstack

而 macOS 上的 Docker Desktop 原本就是饱受诟病,慢,重,资源消耗巨大。 OrbStack 的出现就是为了解决这个问题。

除了好用的 GUI,OrbStack 也提供了一些管理命令 orbctl,可以直接在命令行使用。

orbctl help
orb -m ubuntu -u root
orb -m ubuntu -u root uname -a

orb 命令还提供了其他一些特性,比如可以在虚拟机中 push 或 pull 来传输文件。

Reference

PVE 批量销毁虚拟机

可以使用以下命令一次性删除所有 QEMU 虚拟机:

串行

qm list | awk 'NR>1 {print $1}' | xargs -I {} qm destroy {}

解释:

  • qm list 命令获取所有虚拟机的列表。
  • awk 'NR>1 {print $1}' 命令跳过第一行(表头)并提取 VMID 列。
  • xargs -I {} qm destroy {} 命令将每个 VMID 作为参数传递给 qm destroy 命令,从而删除每个虚拟机。

注意:此命令会删除所有虚拟机,请确保在执行前已进行适当备份和确认。

并行

您可以使用以下命令并行地删除所有 QEMU 虚拟机:

qm list | awk 'NR>1 {print $1}' | xargs -P 0 -I {} sh -c 'qm destroy {} || true'

解释:

  • qm list 命令获取所有虚拟机的列表。
  • awk 'NR>1 {print $1}' 命令跳过第一行(表头)并提取 VMID 列。
  • xargs -P 0 -I {} sh -c 'qm destroy {} || true' 命令将每个 VMID 作为参数传递给 qm destroy 命令,从而删除每个虚拟机。 -P 0 选项告诉 xargs 并行运行尽可能多的进程。如果 qm destroy 命令失败, || true 确保退出状态为 ,因此其他删除操作仍然会继续。

注意:此命令会删除所有虚拟机,请确保在执行前已进行适当备份和确认。

拯救全网的 ChatGPT 解封攻略

不知为什么最近 OpenAI 账号大批量被封这条新闻火遍各大媒体,还以为真的发生了什么大事。好在手里的这几个帐号暂时无恙。

对于这一消息,我第一反应是质疑,数据来源是什么?显然是没有根据的,甚至有一些网友做了 验证 ,来论证此次大规模封号的空穴来风。

在我看来看,无论什么公开平台都存在封号的风险,关键在于把控不要触碰平台红线。目前来看正常使用帐号被封的风险还是比较低。

万事留一线,如果真的哟需要,网络流传的这份 拯救全网的 ChatGPT 解封攻略 需要的朋友可以收藏一下。

在自己的电脑运行开源版 ChatGPT —— gpt4all

GPT4All 是基于大量干净的助手数据(包括代码、故事和对话)训练而成的聊天机器人,数据包括 ~800k 条 GPT-3.5-Turbo 生成数据,基于 LLaMa 完成,M1 Mac、Windows 等环境都能运行。或许就像它的名字所暗示的那样,人人都能用上个人 GPT 的时代已经来了。

实测在本人的 m1 MacBook 上能够运行,大家快来试试吧。

由于风险规避策略,具体方法请看:https://skybyte.me/55.html