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AI摘要
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- @TechGeek2025:”Civitai的模型库太全了!教程里Stable Diffusion的部署步骤写得很清楚,新手也能搞定!“
- @AI_Developer:”Ollama部署Llama 2比想象中简单,但官网审等了2小时,希望内镜像多一些。“
- @开源好者:”MindScope对产芯片的支持是亮点,建议补充更多中文模型资源。“
- @TechGeek2025:”Civitai的模型库太全了!教程里Stable Diffusion的部署步骤写得很清楚,新手也能搞定!“
- @AI_Developer:”Ollama部署Llama 2比想象中简单,但官网审等了2小时,希望内镜像多一些。“
- @开源好者:”MindScope对产芯片的支持是亮点,建议补充更多中文模型资源。“
(全文约850字,涵盖资源导航、技术方与实操指引)
- 基础框架类:
- 垂直领域模型:
- 产开源项目:
✪ 提示:优先选择活跃度高、文档齐全的模型,兼容性问题。
- 渠道直连:
- 访问Hugging Face(https://huggingface.co )、Civitai(https://civitai.com )等平台,直接搜索并下载模型文件39。
- 镜像站与网盘:
- 内用户可使用网盘、夸克网盘获取分流资源(如Llama 2的GGML量化版本)8。
- 代码库集成:
- 通过
p install transformers
或git clone
令直接从GitHub拉取模型代码6。
- 通过
⚠️ 注意:部分模型需签署使用协议(如Llama 2),需提前注册并通过审8。
✪ 进阶技巧:使用git lfs
管理大模型文件,下载中断5。
- 安装Python 3.8+与PyTorch,配置CUDA环境。
- 从Civitai下载模型文件(如
revAnimated_v122.safetensors
),放置到stable-diffusion-webui/models
目录3。 - 启动WebUI,选择模型并输入提示词生成图像。
➋ Meta Llama 2快速体验
➌ DeepSeek开源配置
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心问题解决方
如何高效获取开源AI模型?
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实战教程:从下载到运行
➊ Stable Diffusion本地部署
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网友评论
➤➤➤ 免费开源AI模型资源全景图
当前开源AI生态呈现多元化发展,主要分为以下三类:
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文章概要
在AI技术蓬勃发展的当下,免费开源模型已成为与研究者的心工具。本文系统梳理了主流开源AI框架(如TensorFlow、PyTorch)、多模态模型(如Stable Diffusion、Hugging Face Transformers)、大语言模型(如Meta Llama 2、DeepSeek)的下载资源与部署方,涵盖内外知名平台如Civitai、Hugging Face、阿里MindScope等。同时提供实战教程,包括环境配置、模型安装及本地化运行技巧,助力用户高效获取与使用AI模型资源。
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