webui专题

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI（简称 RVC）模型是一个基于 VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）的简单易用的语音转换框架。具有以下特点简单易用：RVC 模型通过简单易用的网页界面，使得用户无需深入了

如何在算家云搭建模型Stable-diffusion-webUI（AI绘画）

一、Stable Diffusion WebUI简介 Stable Diffusion WebUI 是一个网页版的 AI 绘画工具，基于强大的绘画模型Stable Diffusion ，可以实现文生图、图生图等。二、模型搭建流程 1.选择主机和镜像（1）进入算家云的“应用社区”，点击搜索或者找到"stable-diffusion-webui，进入详情页后，点击“创建应用”

【Prometheus】Prometheus安装部署流程详解，配置参数webUI使用方法解析说明

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯，先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介：景天科技苑 🏆《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。 🏆《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi

Windows安装docker，启动ollama运行open-webui使用AIGC大模型写周杰伦歌词

Windows安装docker，启动ollama运行open-webui使用AIGC大模型写周杰伦歌词 1、下载docker的Windows版本。 docker下载地址： https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/https://docs.docker.com/desktop/install/windows-insta

【AI 绘画】更快？更省显存？支持 FLUX？使用绘世启动器安装 SD WebUI Forge

使用绘世启动器安装 SD WebUI Forge 下载绘世启动器绘世启动器下载地址1：https://gitee.com/licyk/term-sd/releases/download/archive/hanamizuki.exe 绘世启动器下载地址2：https://www.bilibili.com/video/BV1ne4y1V7QU 新建一个文件夹取名sd-webui-

带有WebUI的cron替代品Dagu

什么是 Dagu ？ Dagu 是一个强大的 Cron 替代品，它带有一个 Web UI。它允许你将命令之间的依赖关系定义为有向无环图(DAG)，使用声明式的 YAML 格式。Dagu 的设计易于使用、自包含且无需编码，非常适合小型项目。安装在群晖上以 Docker 方式安装。因为镜像发布在 ghcr.io ，所以采用命令行方式安装需要用 SSH 客户端登录到群晖后再

使用Aqua进行WebUI测试（Pytest）——介绍篇

一、在创建时选择Selenium with Pytest 如果选择的是Selenium，则只能选择Java类语言选择selenium with Pytest，则可以选择Python类语言 Environment 其中的【Environment】可选New 和 Existing New ：选择这个选项意味着你希望工具为你创建一个新的开发环境。这通常涉及到安装所需的依赖项和配置文件，确

spark运维监控：查看历史作业的webUI

1、停止集群 2、配置spark-env.sh export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18080 -Dspark.history.retainedApplications=50 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://centos-5:9001/spark-event" 3、重启集群 4、启

GPT-SoVITS-WebUI 初体验

一、安装 conda create -n GPTSoVits python=3.9 #

Hadoop,Zookeeper,Hbase,Hive,Spark,Kafka,CDH中webui常用端口

Hadoop： 50070：HDFS WEB UI端口 8020 ：高可用的HDFS RPC端口 9000 ：非高可用的HDFS RPC端口 8088 ： Yarn 的WEB UI 接口 8485 ： JournalNode 的RPC端口 8019 ： ZKFC端口 Zookeeper: 2181 ：客户端连接zookeeper的端口 2888 ： zookeeper集群内

[AI]从零开始的so-vits-svc webui部署教程(小白向)

一、本次教程是给谁的？如果你点进了这篇教程，相信你已经知道so-vits-svc是什么了，那么我们这里就不过多讲述了。如果你还不知道so-vits-svc能做什么，可以去b站搜索一下，你大概率会搜索到一些AI合成的音乐，是的简单来讲，so-vits-svc是一个训练并且推理声音的开源项目。它能够模仿某些角色的声音来唱歌或者单纯的文字朗读。那么，我们回到正题，本次教程是给谁的？如

stable-diffusion-webui 部署，启用 api 服务

stable-diffusion-webui 部署，启用 api 服务 api 文档参考 https://profaneservitor.github.io/sdwui-docs/api/ api 源码路径是 stable-diffusion-webui/modules/api/api.py 我系统是 ubuntu22.04 conda 环境torchpgu , python 是 3.11

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 Web 用户界面（WebUI），它被设计用于完全离线操作。该项目最初被称为 Ollama WebUI，后来更名为 Open WebUI。Open WebUI 的主要目的是为本地的大语言模型（LLMs）提供一个图形化的交互界面，使得用户能够更加方便地调试和调用本地模型，它不仅支持本地模型，还兼容 Ollama 和 OpenAI 的 AP

ubuntu下open-webui + ollama本地大模型部署

文章目录 nvidia gpu驱动安装安装卸载 ollama 部署添加docker秘钥docker配置添加国内镜像源ollama安装从源拉取ollama镜像。启动一个ollama容器通过ollama下载模型到本地检验本地模型 open-webui 部署安装容器和镜像下载webui使用查看模型运行时内存、cpu、gpu占用业余兴趣，部署下最近很火的LLM大模型玩玩，现在市面

comfyUI和SD webUI都有哪些差别呢？

ComfyUI和SD WebUI都是用于AI绘画的用户界面，它们各自有着不同的特点和适用场景。以下是两者之间的一些关键差别： 1、用户体验与界面友好性: SD WebUI（Stable Diffusion Web User Interface）以其直观易用著称，特别受初学者欢迎。它的界面布局清晰，功能模块一目了然，用户可以很容易地找到所需的功能，降低了使用难度。ComfyUI虽然

ComfyUI 和 WebUI

概述 ComfyUI：像拼积木一样，你可以用各种“模块”搭建出一个复杂的图像生成“机器”。适合那些喜欢自己动手折腾、希望精确控制每个步骤的人。WebUI：更像是一个智能“图像生成器”，你只需要输入文字描述，它就能生成图片。适合那些想快速得到结果，不想研究复杂流程的人。 ComfyUI ComfyUI 是一个非常灵活的图像生成工具。你可以想象它是一个“搭积木”的系统，你把不同的功能模块（比如颜

stable diffusion webui电商基础模型

电商生成模型的产生主要有两个路子，1.训练微调；2.模型融合。下面这些是借鉴，帮助思考如何构建电商模型。电商必备的10款Stable diffusion WebUI 模型 - 知乎一、WFProduct 电商场景这是一个专门为电商摄影场景训练的 lora 模型，可以生成各种极具设计感的场景图，效果逼真，无论是电商、海报、产品渲染还是空间布置上都能用得到，可以解决产品摄影空间布景困难、创意度不

Ollama部署大模型并安装WebUi

Ollama用于在本地运行和部署大型语言模型（LLMs）的工具，可以非常方便的部署本地大模型安装 Linux curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 我是ubuntu系统安装，其他系统可以看项目的开源地址有写 GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3, Mist

Ollama(docker)+ Open Webui(docker)+Comfyui

Windows 系统可以安装docker desktop 相对比较好用一点，其他的应该也可以比如rancher desktop podman desktop 安装需要windows WSL 安装ollama docker docker run -d --gpus=all -v D:\ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ol

【深度学习】stable-diffusion-webui AUTOMATIC1111 的参数解释翻译

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Command-Line-Arguments-and-Settings 参数命令值默认值描述-h, --helpNoneFalse显示帮助信息并退出–exit安装后终止–data-dirDATA_DIR./存储所有用户数据的基本路径–configCONFIGconfigs/s

ChatTTS-WebUI测试页面项目

概述分享可以一个专门为对话场景设计的文本转语音模型ChatTTS，例如LLM助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。最大的模型使用了10万小时以上的中英文数据进行训练。在HuggingFace中开源的版本为4万小时训练且未SFT的版本. 该模型能够预测和控制细粒度的韵律特征，包括笑声、停顿和插入词等。标签有[laugh]和[uv_break], [lbreak]。在韵律上也有很好的表现。

Ollama+Open WebUI本地部署Llama3 8b（附踩坑细节）

先展示一下最终结果，如下图所示： 1. 添加环境变量在下载 ollama 之前，先去配置环境变量，确保模型下载到我们想要的地方 win10 和 win11 输入path或者环境变量：增加系统环境变量变量名不可更改，必须是OLLAMA_MODELS，变量值可以自定义， 2. 下载ollama 下载网址：Download Ollama on macOS 下

Qwen2 阿里最强开源大模型（Qwen2-7B）本地部署、API调用和WebUI对话机器人

阿里巴巴通义千问团队发布了Qwen2系列开源模型，该系列模型包括5个尺寸的预训练和指令微调模型：Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。对比当前最优的开源模型，Qwen2-72B在包括自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项能力上均显著超越当前领先的Llama3-70B等大模型。老牛同学今天部署和体验Qwen2-

[2024-06]-[大模型]-[DEBUG]- ollama webui 11434 connection refused

报错：host.docker.internal:11434 ssl:default [Connection refused] 将/etc/systemd/system/ollama.service中加上如下红框两行 Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"Environment="OLLAMA_ORIGINS=*" 然后 systemctl daemon

ollama webui 11434 connection refused

报错：host.docker.internal:11434 ssl:default [Connection refused] 将/etc/systemd/system/ollama.service中加上如下红框两行然后 systemctl daemon-reloadsystemctl restart ollama 然后删掉之前的container。最后 sudo dock

ChatTTS 开源文本转语音模型本地部署、API使用和搭建WebUI界面（建议收藏）

ChatTTS（Chat Text To Speech）是专为对话场景设计的文本生成语音(TTS)模型，特别适用于大型语言模型(LLM)助手的对话任务，以及诸如对话式音频和视频介绍等应用。它支持中文和英文，还可以穿插笑声、说话间的停顿、以及语气词等，听起来很真实自然，在语音合成中表现出高质量和自然度（ChatTTS团队声称：突破开源天花板）。同时，ChatTTS模型文件总大小1.1GB左右，常