AI Runner v.ev18
AI Runner 是我编写的一个程序,它允许您在自己的硬件上本地离线运行 LLM 和稳定扩散艺术模型。我针对低端显卡对此进行了优化(在 2080s RTX 和 3060 RTX 上测试)。它已经开发了大约两年,是免费的,纯 python 并在 GPL3 下发布。
最新版本 3.0 已经开发了好几个月。它是应用程序的完整重构,即将准备就绪,并将成为第一个非 Alpha 版本。
AI Runner 是使用 Pyside6 和 Huggingface 库创建的。为了提供更高的安全性和隐私性,我发布了几个沙盒光盘、网络和日志操作的库,每个库都没有第三方依赖项。
以前的版本是使用 pyinstaller 编写的,并在 itch.io 上发布,但今后我的目标是 Linux 上的 Flatpak 或 Snap(我现在已经放弃了 Windows 支持)。
如果您喜欢我的工作,可以在 Patreon 上支持我 - 我这样做是免费的,非常感谢任何支持。
代码存储库
- AI Runner v3.0.0.dev18
- 抱脸盾
- 防御者
- 空尖叫
- 暗影记录者
- 黑锁
以上是AI Runner v.ev18的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
