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令人惊叹的技术革新！利用你的源码可跑旧iPhone、iPad和MacBook，源码可跑可以组建一个强大的源码可跑异构集群，实现Llama 3模型的源码可跑顺畅运行。这个集群不仅支持Windows系统，源码可跑lua源码分析还兼容Linux、源码可跑iOS和即将来临的源码可跑Android系统，为AI应用提供了前所未有的源码可跑灵活性。
该项目由@evilsocket发起，源码可跑他精心组合了iPhone Pro Max、源码可跑iPad Pro、源码可跑MacBook Pro (M1 Max)、源码可跑NVIDIA GeForce 以及双NVIDIA Titan X Pascal等设备，源码可跑所有源代码已公开在GitHub上。源码可跑网友对此表示惊叹，但也有人关注能耗问题，担心数据传输带来的效率和成本影响。
实现这一切的关键是Rust框架Cake，它旨在将大型模型如Llama3分解到多设备上，跨多种操作系统运行，aps 源码简化AI设备的使用。Cake通过分片处理和批次推理减少数据传输延迟，支持iOS、Android等消费级硬件。
要开始使用，首先确保安装Rust，然后按照指示编译和配置。对于iOS应用集成，可通过特定步骤生成绑定。运行worker和master节点时，通过topology.yml配置模型服务分配。
为了优化内存和磁盘使用，用户可以仅提供模型所需的必要数据，例如通过cake-split-model生成精简版的 llama3模型。更多详细信息可在相关链接x.com/tuturetom/status/...查阅。
代码跑五个小时正常吗
正常。如果是纯写，没有可拷贝和利用的源代码的话，一个小时写-行代码比较正常，那么5个小时可写-行代码，dd 源码评价代码质量一般按千行BUG数，这样的速度写出来的第一版程序千行BUG数以上为较差。
python能在哪些系统跑
Python是跨平台的，支持的操作系统有很多，比如：Windows、Linux、Unix、MAC等。Python简介
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python解释器易于扩展，可以使用C语言或者C++扩展新的cef 源码功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。
腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，为人们带来了令人惊叹的效果，不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而，AI绘图的可控性一直不是很好，通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性，Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发，分析其实现方法。
本篇是第一篇，主要介绍源码的运行方法，后续两篇将以深度图为例，分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，28181 源码也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，后续将进行尝试。
T2I-Adapter论文地址如下，它与controlnet类似，都是在原模型增加一个旁路，然后对推理结果求和。
T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点，从图中可见，其一是在unet的编码阶段增加参数，而controlnet主要是解码阶段；其二是controlnet复制unit的上半部结构，而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型，因此T2I-Adapter的模型较小，默认下占用M左右，而controlnet模型一般要5G空间。
首先确保机器上装有3.6版本以上python，然后把代码clone下来。随后安装依赖项，打开requirements.txt，可以看到依赖项的内容。然后下载示例，下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下，再下载T2I-Adapter的模型到目录下，模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5，也还下载了sd-v1-4.ckpt。
根据文档，尝试运行一个由深度图生成的例子，下图的左侧是深度图，提示语是"desk, best quality, extremely detailed"，右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛，一开始在一台8G显存的服务器上跑，显存不够；重新搭环境在一台G显存的服务器上跑，还是不够；最后用一台G显存的服务器，终于运行起来了。
接下来尝试跑openpose的例子，下图左侧是骨架图，提示词为"Iron man, high-quality, high-res"，右侧是生成的图像。
既然能跑推理，那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行，目标是准备一点点数据把训练代码跑起来，至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步，我们以训练深度图条件为例，来运行train_depth.py。
显然，习惯了，会有一些问题没法直接运行，需要先做两步工作。准备训练数据，分析代码，定位到ldm/data/dataset_depth.py，反推它的数据集结构，然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt，用于存放数据文件的地址，由于只是测试，我就只添加两行。然后准备，图中的.png和.png是结果图，.depth.png和.depth.png是深度图，.txt和.txt是对应的文本描述。
文本描述如下，都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量，由于T2I-Adapter使用多卡训练，显然我也没这个环境，因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量，因此做简单的设置。
做好准备工作，可以运行程序了，出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下（此处只是为了跑起来代码，用训练集来测试），验证了可以跑起来。
运行起来，但这还不够，我们还得看看代码是怎么写法，下一篇见。
PS：《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文，从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起，从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索，一步步介绍AI博弈的原理，而后引出强化学习方法，通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点，值得推荐。
AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用，它集合stable-diffusion各项常用功能，还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术，我们也分析了它的源码实现，写了一系列文章。