ComfyUI老照片修复

一、部署ComfyUI及ComfyUI Manager

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conda create -n comfyui python==3.11 -y

conda activate comfyui

pip install torch torchvision torchaudio

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

cd ComfyUI

pip install -r requirements.txt

cd custom_nodes

git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager comfyui-manager

cd comfyui-manager

pip install -r requirements.txt

二、下载所需模型

  • 模型文件
    • juggernautXL_v9Rdphoto2Lightning.safetensors :下载地址
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F5-TTS-TRT

克隆项目

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git clone https://github.com/SWivid/F5-TTS.git

切换工作目录

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cd F5-TTS/src/f5_tts/runtime/triton_trtllm

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【总结篇】LLM推理环境安装部署全指南

本文介绍了安装WSL2、Ubuntu、NVIDIA显卡驱动、CUDA 12.4.1、cuDNN的方法及Xinference、vLLM、SGLang等推理框架的部署使用方法。

本文写于2025年2月25日。AI技术日新月异,其中的许多内容可能很快过时。

本文适用于NVIDIA显卡用户,建议GPU架构为Turing或更新(对应RTX 20系或以上)。

系统安装及基本配置

纯净的物理机:Ubuntu Server 22.04.5 LTS

下载地址:https://releases.ubuntu.com/22.04/ubuntu-22.04.5-live-server-amd64.iso

烧录后正常安装即可。

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黑豹X2(Panther-x2)刷机并驱动NPU/VPU、Jellyfin转码

零、前言

黑豹X2是一款非常不错的ARM设备,配置为RK3566 + 4G RAM + 32G EMMC,带千兆网口和TF卡插槽,有无线和蓝牙。以下介绍如何安装Armbian系统以及Docker和Jellyfin的配置。需要注意的是,很多Armbian系统由于内核问题,不支持NPU和VPU。请注意选择系统版本。

一、刷机

1、下载所需文件

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2、uniApp-Jenkins集成打包工具链的搭建(优化生产)

零、写在前面

HBuilderX是DCloud旗下的IDE产品,目前只提供了Windows和Mac版本使用。本项目组在开发阶段经常需要向测试环境提交热更新包,使用Jenkins进行CD是非常有必要的一步。尽管HBuilderX提供了CLI,但Jenkins服务通常都是搭建在Linux环境下的。当前的Uniapp wgt打包服务是使用了Windows Server + HBuilderX CLI的解决方案来进行打包,再用Jenkins远程调用接口。这套方案的弊病有如下几点:

  • Jenkins侧仅负责少量参数的传递,如项目名、Git repo地址、分支名等,大部分流程不受控制,流水线的构建阶段显示不透明。
  • 核心由一个shell script和一个python脚本实现,代码逻辑存在一定重复,维护难度也比较高。
  • 从Git更新代码的流程耗费较长时间,因为每次执行流水线都要删除掉本地的repo并重新拉取。这对于带宽只有个位数的公网测试服务器来说是致命的,每次构建花费在此步的时间就有2分钟以上。
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1、在Ubuntu下生成uniApp Wgt包(初版研究)

剖析HBuilderX结构,完成打包环境的移植。

  • 使用Debugview抓取HbuilderX打wgt包的调试信息,可得:

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    [16764] 2023-05-16 09:50:20.583 [INFO:] node "D:/HBuilderX/plugins/node/node.exe"
    [16764] 2023-05-16 09:50:20.583 [INFO:] args ("--max-old-space-size=2048", "--no-warnings", "D:/HBuilderX/plugins/uniapp-cli-vite/node_modules/@dcloudio/vite-plugin-uni/bin/uni.js")
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