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    在 Mac M1 的 GPU 上运行Stable-Diffusion

    这就是其在开源之后引发了大量创作热潮的原因。您可以在 Replicate 云中运行 Stable Diffusion,但也可以在本地运行它。除了生成预测之外,您还可以对其进行破解、修改和构建新事物。...让它在 M1 Mac 的 GPU 上运行有点繁琐,所以我们创建了本指南来向您展示如何做到这一点。...这一切归功于为GitHub 上的Stable-Diffusion做出贡献的每个人,并在这个 GitHub Issue中解决了所有问题。我们只是他们伟大工作的使者。...我们在之前的工作之上做了一件事:使用 pip 而不是 Conda 来安装依赖项。因为它更容易设置并且不需要编译任何东西。先决条件带有 M1 或 M2 芯片的 Mac。16GB RAM 或更多。...在该页面上下载sd-v1-4.ckpt(~4 GB)并将其保存models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt在您在上面创建的目录中。运行!

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    在mac上安装Xgboost Python库

    最近在mac上用到xgboost库,安装时遇到颇多大坑,网上查了很多答案几乎都是win上的问题,没遇到理想的,自己也就摸着石头把几个大坑给填了,总结一下,给后人少走点弯路。...install xgboost时,会出现Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1的错误提示, 还是乖乖使用Github源代码安装吧...Submodule path 'rabit': checked out 'a764d45cfb438cc9f15cf47ce586c02ff2c65d0f' 可看出gitclone下来的时候回自动clone上其引用库...那我就跑吧 cd ~/xgboost bash build.sh 这时会出现一大堆C++编译,若无出现则可能像官网所说使用brew安装下GCC——brew install gcc --without-multilib...python-package; sudo python setup.py install 最后会终端出现: Finished processing dependencies for xgboost==0.6 代表安装成功了

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    Mac M1 上 丝滑跑 Docker

    前言 出于开源项目的需要,我准备把之前在 Windows 下运行的开源项目移植到 Mac 上跑得试下,但是之前 Mac M1 芯片并不能很好地支持 Docker,这不,发现 Docker 也正式支持...本文主要内容如下: 一、官宣 1.1 官宣版 之前 Docker 只支持在 Intel 芯片的 X86 架构上运行,Docker 已经正式支持苹果 M1 芯片了,而 M1 芯片是 ARM 架构的,所以说...二、手拉手 2.1 左手拉右手 之前在 Linux 环境安装 Docker 是通过命令行安装的,但是在 Mac 上有客户端可以使用,确实方便很多。...Docker 帅哥成功牵手 M1。 安装完成后,在应用程序中找到 Docker,双击打开就可以了。 接着就可以看到 Docker 在菜单栏中有显示。...Docker Desktop 包含一个可在 Mac 上运行的独立 Kubernetes 服务器,因此可以测试在Kubernetes上部署 Docker 的工作负载。

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    在mac上安装并使用docker

    docker最近实在火的不行,老高最近也在使用,顺便记录一下。...下载安装 下载和安装主要参考下面的文章 http://docs.docker.com/installation/mac/ https://community.emc.com/docs/DOC-44372...老高选择使用Boot2Docker安装docker 或者你可以用下面的命令安装 brew update brew install docker brew install boot2docker 安装貌似需要...现在可以公开的情报: docker可以在多个平台中运行 image、container的灵活程度超乎你的想象 虚拟机有多重运行方式 docker最初只能运行在ubuntu系统中 image或base-image...下载某镜像 docker pull centos:centos6 # 运行并进入bash环境 -i 容器的标准输入保持打开 -t 让Docker分配一个伪终端(pseudo-tty)并绑定到容器的标准输入上

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    macOS M1(AppleSilicon) 安装TensorFlow环境

    苹果为M1芯片的Mac提供了TensorFlow的支持,可以使用M1芯片进行硬件加速,以下是如何给使用M1芯片的macOS安装TensorFlow的环境。...https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/ 首先,在安装之前,我们需要先安装好conda-forge的miniforge3。...具体可参考《MacOS M1(Apple Silicon) 安装配置 Conda 环境》。...下载完成后,使用tar进行解压 tar -xvf tensorflow_macos-0.1alpha2.tar.gz 安装环境前准备工作 接下来,需要先配置两个变量,一个是刚下载的安装包位置,另一个是目标安装环境的位置...board pip install tensorboard 测试 安装完成后,可以在命令行中使用python命令进入交互模式,测试tensorflow是否正确安装。

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