LLaVA 多模态大模型实战教程：让AI看懂图片

LLaVA（Large Language and Vision Assistant）是最知名的开源多模态模型，将视觉编码器与LLM结合，实现图片理解、OCR、图表分析等功能。本文教你部署和使用。

🧠 架构原理

🚀 用 Ollama 部署（最简单）

# 拉取 LLaVA 模型
ollama pull llava:13b

# 交互式对话（输入图片路径）
ollama run llava:13b
>>> Describe this image: ./photo.jpg

🐍 Python API 调用

import base64, requests

with open("image.jpg", "rb") as f:
    img_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = requests.post("http://localhost:11434/api/chat", json={
    "model": "llava:13b",
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": "描述这张图片",
        "images": [img_b64]
    }]
})
print(response.json()["message"]["content"])

🎯 实战应用场景

Dify 低代码AI应用开发平台教程：不写代码搭建AI应用

Dify 是开源的 LLMOps 平台，提供可视化的AI应用开发环境。无需写代码，就能搭建聊天机器人、RAG知识库问答、自动化工作流。支持接入 GPT-4、Claude、本地大模型等。

📦 Docker 部署

# 克隆仓库
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker

# 复制环境配置
cp .env.example .env

# 启动所有服务
docker compose up -d

# 访问 http://localhost:3000

🎯 四种应用类型

📚 搭建 RAG 知识库

🔌 接入本地大模型

# 在 Dify 设置 → 模型供应商 → Ollama
# 填入：
模型名称: qwen2.5:7b
Base URL: http://host.docker.internal:11434
# 即可使用本地 Ollama 模型

🆚 Dify vs Coze vs FastGPT

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Google Gemma 3 开源模型本地部署教程：1B到27B全覆盖

Gemma 3 是 Google 推出的第三代开源大模型，提供 1B/4B/12B/27B 四个版本，支持 128K 上下文和多模态输入（4B+版本）。它是 Gemini 技术的开源版。

📊 版本选择

🚀 快速上手

# 用 Ollama 运行
ollama run gemma3:4b

# 用 Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-3-4b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-3-4b")

inputs = tokenizer("用Python写一个Hello World", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

🖼️ 多模态图片理解（4B+）

from transformers import Gemma3ForConditionalGeneration, AutoProcessor

model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/gemma-3-4b-it")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/gemma-3-4b-it")

messages = [{
    "role": "user",
    "content": [
        {"type": "image", "image": "photo.jpg"},
        {"type": "text", "text": "描述这张图片"}
    ]
}]
inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True)

ComfyUI AI绘画工作流搭建教程：节点式图像生成

ComfyUI 是基于节点的 Stable Diffusion 工作流工具，通过拖拽节点连接管线，实现高度灵活的图像生成。比 WebUI 更强大、更可控。

📦 安装部署

# 克隆仓库
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动（默认 8188 端口）
python main.py --listen

🔗 基础文生图工作流

最基础的工作流由4个核心节点组成：

🎨 常用插件推荐

Claude Code 全能编程助手使用指南：终端里的AI工程师

Claude Code 是 Anthropic 推出的命令行AI编程工具，直接在终端中运行，可以读写文件、执行命令、创建提交。不同于IDE插件，它是一个完整的AI开发伙伴。

📦 安装

# 安装 Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 设置 API Key
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

# 在项目目录启动
cd your-project
claude

🎯 核心命令

📝 CLAUDE.md 配置

# CLAUDE.md

## 项目概述
这是一个 Next.js 14 项目，使用 TypeScript + Prisma + PostgreSQL。

## 代码规范
- 测试用 Jest，覆盖率要求 > 80%
- 提交信息遵循 Conventional Commits
- 禁止直接修改 migration 文件

## 常用命令
- `npm run dev` - 启动开发服务器
- `npm test` - 运行测试
- `npm run build` - 构建生产版本

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Whisper 本地语音转文字完全指南：免费替代讯飞/腾讯

OpenAI 的 Whisper 是目前最强的开源语音识别模型，支持 99 种语言，准确率媲美商业方案。完全本地运行，数据不出电脑，隐私无忧。

📊 版本选择

🚀 方案一：Python 原生

import whisper

# 加载模型（首次会自动下载）
model = whisper.load_model("large-v3")

# 转录音频文件
result = model.transcribe("audio.mp3", language="zh")
print(result["text"])

⚡ 方案二：faster-whisper（推荐）

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("large-v3", device="cuda", compute_type="float16")

segments, info = model.transcribe("audio.mp3", language="zh")
for segment in segments:
    print(f"[{segment.start:.1f}s -> {segment.end:.1f}s] {segment.text}")

📝 批量转写 + 字幕生成

import glob, os
from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("large-v3", device="cuda")

for audio_file in glob.glob("*.mp3"):
    segments, _ = model.transcribe(audio_file, language="zh")
    
    # 生成 SRT 字幕
    srt_file = audio_file.rsplit(".", 1)[0] + ".srt"
    with open(srt_file, "w") as f:
        for i, seg in enumerate(segments, 1):
            start = f"{int(seg.start//3600):02d}:{int(seg.start%3600//60):02d}:{seg.start%60:06.3f}".replace(".", ",")
            end = f"{int(seg.end//3600):02d}:{int(seg.end%3600//60):02d}:{seg.end%60:06.3f}".replace(".", ",")
            f.write(f"{i}
{start} --> {end}
{seg.text}

")
    print(f"✅ {srt_file}")

Stable Diffusion 3.5 本地AI绘画教程：从安装到出图全流程

Stable Diffusion 3.5 是 Stability AI 推出的最新开源图像生成模型，包含 Medium（2.5B）、Large（8B）和 Turbo 三个版本。本文教你从零搭建本地AI绘画环境。

📊 版本对比

🛠️ ComfyUI 部署

# 克隆 ComfyUI
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 下载 SD3.5 模型放到 models/checkpoints/
# 从 HuggingFace 下载 sd3.5_medium.safetensors

# 启动
python main.py --listen

✍️ 提示词技巧

# 正向提示词模板
prompt = """masterpiece, best quality, 1girl, 
long black hair, wearing white dress, 
standing in cherry blossom garden, 
soft lighting, depth of field, 
cinematic composition"""

# 负向提示词
negative = "worst quality, low quality, blurry, deformed, ugly"

🎨 ControlNet 精确控制

ControlNet 让你通过线稿、深度图、姿态骨骼等精确控制生成内容：

Cursor AI 编程助手从入门到精通：10倍效率的秘密武器

Cursor 是2024-2025年最火的AI编程IDE，基于 VS Code 深度改造，集成了 GPT-4、Claude 等大模型。它不只是”带AI的编辑器”，而是重新定义了写代码的方式。估值已飙升至 500亿美元，成为AI编程赛道的领跑者。

🎯 Cursor vs VS Code：有什么不同？

⚡ 四大核心功能

🛠️ .cursorrules 配置技巧

在项目根目录创建 .cursorrules 文件，让AI更好地理解你的项目风格：

# .cursorrules

## 项目信息
这是一个 Next.js 14 + TypeScript + Tailwind CSS 项目。

## 代码规范
- 使用函数式组件，不用 class 组件
- 变量命名用 camelCase，组件用 PascalCase
- 每个函数必须有 TypeScript 类型注释
- API 调用统一用 fetch，不用 axios

## 响应要求
- 代码注释用中文
- 解释简洁，直接给代码

💰 定价方案

Ollama 本地大模型完全指南：一行命令运行GPT级AI

Ollama 是目前最流行的本地大模型运行工具，让你无需GPU集群，一行命令就能在自己电脑上运行 Llama 3、Mistral、Qwen 等开源大模型。本文是 Ollama 的完整使用指南。

💡 一句话：Docker 级体验的 AI 模型管理器。安装→拉取→运行，三步搞定。

📦 安装 Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

🎯 推荐模型 TOP 10

🔧 常用命令速查

# 拉取模型
ollama pull llama3.3

# 运行对话
ollama run qwen2.5:7b

# 查看已安装模型
ollama list

# 删除模型
ollama rm model_name

# 查看模型信息
ollama show llama3.3

# 启动 API 服务
ollama serve

🔌 自定义 Modelfile

# Modelfile
FROM qwen2.5:7b

# 设置系统提示词
SYSTEM "你是一个专业的Python编程助手，回答简洁清晰。"

# 设置参数
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.9
PARAMETER num_ctx 8192

# 创建自定义模型
# ollama create my-assistant -f Modelfile

🔗 接入第三方工具

# Cursor 中使用 Ollama
# Settings → Models → Add: http://localhost:11434/v1

# Claude Code 中使用 Ollama
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
export ANTHROPIC_API_KEY=ollama

# LobeChat 中配置
# 设置 → 语言模型 → Ollama → 填入 http://host.docker.internal:11434