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AI 绘画工具 Stable Diffusion 本地安装使用
最近要用到 AI 绘画，所以研究了下目前市面上的 AI 绘画工具，真可谓是琳琅满目，但主流的还是 Stable diffusion 和 Midjourney 两大阵营。 树先生总结了目前使用 Stable diffusion 的几种不同姿势，还没上车的朋友们快跟着我一起上车吧~SD 镜像网站推荐指数：★☆☆☆☆适用人群：浅尝辄止地体验玩家如果你只想浅尝辄止地体验一下 AI 云服务器推荐指数：★★★★☆适用人群：本地电脑无法运行 Stable diffusion 的玩家如果你本地电脑不满足安装 Stable diffusion 的条件，可以考虑使用云服务器，现在很多云服务器厂商都自带了 github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitcd stable-diffusion-webuigit checkout a9fed7c364061ae6efb37f797b6b522cb3cf7aa2mkdir 本地安装推荐指数：★★★★★适用人群：本地电脑可以运行 Stable diffusion 的玩家安装环境要在本地顺利运行 Stable diffusion，需要满足如下条件：操作系统 win10 以上内存
1.6K50编辑于 2023-06-21 6个开源的最佳本地运行大语言模型（LLM）工具
本文为你精选出 6 款适合本地运行 LLM（如 DeepSeek R1）的优秀工具。 像 LM Studio[3] 这样的工具，在本地运行 LLM 时不会收集用户数据，也不会追踪用户的操作行为。它能确保你的所有聊天数据都保留在本地计算机上，不会被共享给任何 AI/机器学习服务器。 目前，多个本地 LLM 工具均支持 Mac、Windows 和 Linux 平台。以下是我们为你精选的六款最佳本地运行工具： 1. 在前文提到的所有开源本地 LLM 工具中，Ollama 拥有最多的贡献者，且具备更强的可扩展性。 6. •支持前端 AI 工具（Frontend AI Tools）： LLaMa.cpp 支持多种开源的 LLM 可视化 UI 工具，例如： MindWorkAI/AI-Studio[31]（基于 FSL-1.1
3.2K10编辑于 2026-03-13- 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
6 款 AI 工具，助力写出更优质代码
得益于人工智能（AI）技术的飞速进步，如今程序员们有了众多 AI 辅助工具可供使用，这些工具能让编程工作变得更加迅速、简便和高效。 在这篇博客[1]文章里，我们会详细地研究一些目前最适合程序员使用的 AI 工具。我们会深入了解这些工具的主要功能，探讨它们是如何助力工作效率提升的，以及为何你应该考虑将它们应用到你的开发工作中去。 Tabnine Tabnine 是另一款基于 AI 的代码补全工具，能够无缝融入你的集成开发环境（IDE）。 6. DeepCode DeepCode 是一款基于 AI 的代码审查工具，利用机器学习技术分析代码，帮助开发者发现代码中的错误、安全漏洞和质量问题，并提供优化建议。 总结 AI 工具正在深刻改变开发者的工作方式，让编码变得更快速、高效且精准。
34.8K12编辑于 2025-02-08 6款MCP工具，让AI真正懂业务
MCP（Model Context Protocol）的出现，就是为了给AI装上眼睛和手。它是一个标准接口，让AI能够安全地连接到本地工具、数据库和API。 有了它，AI不再是只会纸上谈兵的聊天机器人，而是能直接读取文档、查询数据、甚至执行部署的工程师。为了避免AI在项目里胡作非为，这里推荐6款能显著提升代码可用性的MCP工具。 AI最容易瞎编的就是SQL语句和表字段名。通过PostgreSQL MCP，AI以只读权限连接到本地或测试数据库。 对于开发者来说，为了用一个工具，先把本地的Node版本折腾一遍，再解决Python的依赖冲突，这本身就很劝退。但没关系，办法总比困难多，比如我们直接用Servbay。 AI是为了提高效率，工具也是。通过 MCP 连接业务，通过 ServBay 搞定环境，把复杂的配置留给工具，把时间留给真正的创造。你用过哪些好用的MCP，分享一下吧～
60610编辑于 2025-11-26- 来自专栏企鹅号快讯
6个超实用的AI小工具
6个超实用的AI小工具 BGM：鬼火の童・鬼切、虎徹にございます! 今天学习的AI实用小工具，分分钟帮我们提高666倍工作效率，让我们听着这首欢快魔性的小曲儿一起去认识它们吧！ 01 矩形网格工具 藏在“直线段工具”下的一键绘制网格神器。 右键点击“直线段工具”选择“矩形网格工具”，在画板上按住鼠标左键拖动，绘制矩形网格。 06 吸管工具 划重点了：在PS里面，吸管工具只能用来吸色，如果你以为在AI里面它还是只能吸色，那你就OUT了！ AI的吸管工具可以吸取字体样式： 还可以吸取渐变效果： 吸色的时候，按住Shift键，可以只吸取部分颜色效果。 链接： https://pan.baidu.com/s/1kViocBH 密码：vng6
1.9K80发布于 2018-01-09 - 来自专栏AI
AI大模型本地化部署的工具和框架
AI大模型本地化部署涉及一系列工具和框架，它们旨在简化部署流程、优化性能并确保兼容性。以下是一些关键工具和框架。1. 本地部署工具：Ollama： 一个轻量级的AI推理框架，支持本地运行LLM（大型语言模型）。它使得在本地运行大型语言模型变得非常简单。 LocalAI： 一个开源的本地AI推理引擎，它兼容OpenAI API，可以让你在本地运行各种AI模型。PrivateGPT： 专注于隐私的本地AI解决方案，允许用户在本地安全地查询文档。3. 选择工具和框架的注意事项：硬件兼容性： 确保所选工具和框架与本地硬件兼容。模型格式： 验证工具是否支持要部署的模型格式。性能要求： 根据应用需求，选择提供所需性能水平的工具。 易用性： 考虑工具的易用性和文档，以简化部署和维护。通过利用这些工具和框架，开发者可以更有效地将AI大模型部署到本地环境，从而实现各种应用场景。
2K10编辑于 2025-03-10 - 来自专栏后端知识体系
本地锁工具类
com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; /** * 本地锁工具类 key一把锁 */ public class LockUtil { private LockUtil() { throw new IllegalStateException("工具类禁止实例化
55530编辑于 2023-05-18 - 来自专栏追不上乌龟的兔子
本地部署ChatGLM-6B
ChatGLM-6B 简介 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。 结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。 值得注意的是在 Windows 环境安装 cuda toolkit 前需要先安装 VC++构建工具，图省事的话可以只安装Visual C++生成工具，然后安装最新版本的 VC++与 Window SDK 模型 直接通过 git clone 将 ChatGLM-6B 仓库克隆到本地。 使用 web ui 我直接从官方仓库下载了web demo的代码，然后在本地运行。 需要对 web_demo.py 进行一些修改，同样使用 int4 量化级别。
4.4K30编辑于 2023-05-01 高效部署 OpenClaw Windows 本地自动化 AI 工具使用教程
前言2026 年开源圈热门的本地自动化 AI 工具 OpenClaw，凭借本地运行、零代码操作、自动化执行的核心特性收获大量技术用户认可，它并非普通的聊天 AI，而是能通过自然语言指令操控电脑的自动化工具 后续还将持续更新 OpenClaw 技能扩展、本地大模型接入、办公工具联动等进阶内容，助力深度挖掘工具价值。 一、OpenClaw（小龙虾）核心优势 OpenClaw 能成为热门的开源 AI 自动化工具，核心在于解决了技术门槛高、隐私无保障、功能适配性差等使用痛点，兼顾小白用户和技术开发者的使用需求：✅ 本地运行 **：配置本地大模型，实现 OpenClaw 离线运行，进一步提升数据隐私性； - **办公工具联动**：实现 OpenClaw 与微信、飞书、Slack 等办公工具的深度联动，随时随地远程下达自动化指令 promoCode=IVB807603D98觉得本教程实用的话，欢迎点赞 + 收藏 + 关注，后续将持续分享 OpenClaw 进阶玩法和使用技巧，让本地 AI 智能体成为你的高效办公助手！
1.6K40编辑于 2026-04-07这款本地AI神器悄悄更新，瞬间碾压云端工具！
在AI工具竞争白热化的今天，一款名为爱派(AIPY)的本地AI工具悄然完成重磅升级，其最新版本带来的功能革新让众多依赖云端服务的AI工具相形见绌！ ✔ 端到端加密：即使用户选择云端存储，所有数据在上传前都会在本地完成加密，确保即使云端管理员也无法查看您的内容。 为什么说爱派碾压云端工具？ 零延迟响应：作为本地AI工具，爱派的所有基础运算都在您的设备上完成，告别云端工具的网络延迟。离线工作能力：无网络环境？没问题！爱派的核心功能完全不依赖互联网连接。 博主实测体验作为首批体验者，我必须说这次更新彻底改变了我使用AI工具的方式。 这次更新不仅没有削弱其本地AI的核心优势，反而通过精心设计的云端协同功能，让工具变得更加实用而强大。您更倾向于完全本地的AI工具，还是可以接受可控的云端协同？ 欢迎在评论区分享您的观点！
38710编辑于 2025-05-22- 来自专栏草根专栏
.NET Core 3.0 本地工具
使用.NET Core 3.0，您可以在特定的文件夹下安装“本地”工具，它的作用范围仅限于该文件夹及其子文件夹。 .NET Core 3.0 本地工具 打开Visual Studio的Package Manager Console（Powershell或者其它终端也可以），在安装本地工具之前，首先要创建一个本地工具清单文件 由于Cake.Tool是本地安装的，运行本地工具需要在前边加上dotnet: ? 这样就可以了。 其实上面那种写法是下面写法的简写： ? 也可以这样写： ? 此外，在工具安装目录的子目录里也可以使用这个工具。 共享本地工具 我们可以把.config目录提交到源码管理，这样的话，其它开发者也可以使用安装的本地工具了。 这些工具实际是安装在全局nuget包缓存里，如果第一次运行的时候没有安装工具的包，那么你需要先执行 dotnet tool restore 进行还原，然后才可以使用这些本地工具。
80840发布于 2019-11-03 - 来自专栏小轻论坛
Ai一键抠图工具 人像去除背景 离线本地版
工具内置了两个模型PP-Matting和PP-MattingV2，由于需要批量抠图，原本是想用MODNet的，可惜最新的模型官方不开源，旧模型扣的人物边缘有白边。最后发现了PP飞桨。 软件截图 说明 1、工具应解压到非中文路径，含中文的路径必出错。 2、完整解压后，运行main.exe。将单个/多个图片拖入工具，等待提示完成后，在运行目录下的out目录内可找到扣好的图片。 2、如果使用精度优先，等待时间会比较长 3、工具使用CPU版的PaddlePaddle，非GPU版本 此工具模型仅适合抠人像，不建议抠物 测试效果 左边是抠图后的png，右边是原图。 传到博客来后图片有压缩） 发丝效果处理的还不错，我测试的这张图由于发色跟背景色有些相似，部分地方的发丝没抠好，如果大家处理的图片效果不是太好的话可以自行放到PS里再修一下 下载地址 {cloud title="AI
2.2K10编辑于 2024-09-30 有没有支持本地安装并与现有IDE集成的AI编程工具？
主流本地化AI编程工具横向评测（2025）1. 腾讯云AI代码助手 CodeBuddy（推荐指数 ★★★★☆）本地化支持：提供VS Code/JetBrains全系插件，支持离线代码补全（需定期联网更新模型）核心技术指标：响应延迟<300ms（本地环境实测 百度文心快码 Comate AI IDE（推荐指数 ★★★★）架构特性：多智能体协同框架（Zulu Agent），支持设计稿转代码、MCP工具调用实测数据：复杂任务分解准确率92.5%（如生成俄罗斯方块游戏 开源方案 ChromeMCPServer核心技术：通过MCP协议实现浏览器级自动化优势场景：网页操作自动化（表单填充↑300%效率）本地数据处理（零数据外传）缺陷：仅限Web开发场景，无传统IDE支持关键维度对比表工具 Zulu Agent在多文件协同生成场景错误率↓27%（对比单模型方案）敏捷迭代需求：Trae的混合架构在代码补全场景节省19%耗时（IDC 2025编程工具报告）技术趋势：2025年主流工具均采用 "
1.2K10编辑于 2025-06-252024年不可错过的6大AI工具有哪些？
每一个新工具、新应用，就像一盏明灯，指引着我们继续前行。你是不是也在纠结：哪些AI工具才是真正值得一试的呢？这些AI工具不仅能提高工作效率，还能激发你的创造力，让你在职场和生活中更加自如。 别担心，我为你挑选了2024年绝不能错过的6大AI工具，每一个都是精挑细选，绝对实用高效。现在，就让我们一起揭开它们的神秘面纱吧！ 操作也很简单：先选好你的专业方向，再确定研究主题，然后匹配相关标签信息，设置好学习阶段和目标字数，点一下“规划大纲”，几秒钟内就会生成一个包含6到8个章节的大纲建议。 宙语Cosmos AI写作工具宙语Cosmos AI专为中文写作设计，是一款超智能的AI工具，能生成高质量的中文内容。 这款高效的AI工具不仅改善了用户的数据处理体验，还提高了工作效率，让原本复杂的任务变得轻松快捷。随着我们深入了解这些AI工具，你是否感受到了它们带来的便利与高效？
61110编辑于 2024-10-14- 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 使用 JConsole 监控本地 Confluence
如果你遇到了一些特定的问题，或者你仅仅是希望在一个很短的时间内监控你 Confluence 的运行，你可以使用本地监控。 本地监控将会对你的服务器性能产生影响，所以我们并不推荐你使用本地监控来长时间的监控你运行的 Confluence 实例。 启动本地监控： 启动 JConsole （你可以在 JDK 安装目录中找到了启动需要的 bin）。 选择 本地进程（Local Process）。 选择 Confluence 进程。 这个进程被命名为 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start 请参考 Using JConsole 来获得有关本地监控的更多有用信息。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Live+Monitoring+Using+the+JMX+Interface
1.1K50发布于 2019-01-31 chatglm-6b on ubuntu 本地部署
本地环境 系统：Ubuntu 24.04 显卡：NVIDIA Corporation GA106 GeForce RTX 3060 Lite Hash Rate (rev a1) (prog-if 00 更新系统软件包 sudo apt-get upgrade 安装ssh sudo apt install openssh-server sudo apt install openssh-client 安装必要工具 镜像网站下载方法可以参考它的首页https://hf-mirror.com/介绍 采用方法2 huggingface-cli huggingface-cli 是 Hugging Face 官方提供的命令行工具 ('MODEL_PATH', '/usr/local/app/ai/chatglm3-6b') client 命令行demo conda install gpustat # 如果有必要 python /usr/local/app/ai/ChatGLM3/basic_demo/cli_demo.py 基于 Gradio 的网页版 demo python /usr/local/app/ai/ChatGLM3
44210编辑于 2024-09-23【AI落地应用实战】本地部署与调用ChatGLM-6B解决方案
ChatGLM-6B是由清华大学和智谱AI开源的一款对话语言模型，基于 General Language Model (GLM)架构，具有 62亿参数。 本篇将介绍使用DAMODEL深度学习平台部署ChatGLM-6B模型，然后通过Web API的形式使用本地代码调用服务端的模型进行对话。 由于要使用本地模型启动，所以我们需要把从Hugging Face Hub加载改为本地路径加载，打开cli_demo.py和web_demo.py文件，将这两行代码改为从本地文件目录加载预训练模型。 2.1、启动服务通过以上步骤，我们成功启动了ChatGLM-6B模型，并可以在服务器的JupyterLab中进行对话，下面我们将其部署为API服务，然后在本地进行使用。 2.4、本地代码使用功能测试完成后，下面开始转到本地开发，以下是一个基础的单轮对话功能示例代码：暂时无法在飞书文档外展示此内容在此基础上，我们可以实现一个基于ChatGLM-6B模型的简单对话系统，在本地通过命令行与
1.9K00编辑于 2024-07-31- 来自专栏玩转Lighthouse
Mac 本地部署Stable Difussion开源AI绘画工具的故障问题总结
1.Modified webui-user.sh,add those flags to the file
4K90编辑于 2023-04-11 - 来自专栏逸鹏说道
本地密码检索工具 – LaZagne Project
简介 LaZagne project 是一款用于检索大量存储在本地计算机上密码的开源应用程序。 每款软件他们保存密码的方法或许不尽相同（明文，API，算法，数据库等等），我开发这款工具的目的是为了寻找计算机中最常用软件的密码。 截至目前，该工具支持Windows上的22款软件，Linux/Unix-Like OS上的12款软件。 ?
1.6K60发布于 2018-04-11 - 来自专栏Mac资源随时更新
CloudMounter，云盘本地加载工具
CloudMounter Mac版是一款强大的云盘本地加载工具，用于将云存储和Web服务器作为本地磁盘安装到Mac。 下载：CloudMounter Mac版 在Mac上将云驱动器装载为本地磁盘 CloudMounter是一个可靠的系统实用程序，用于将云存储和Web服务器作为本地磁盘安装到Mac。
4.9K40编辑于 2023-02-14
腾讯云开发者
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