Nvidia 彙整

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如何在 NVIDIA 平台上免費使用 DeepSeek R1 模型

by Rain Chu | 3 月 17, 2025 | AI, Chat, Tool

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DeepSeek R1 模型已經在 NVIDIA 平台上線，這是一個擁有 6710 億參數的開放式專家混合模型（MoE），專為解決需要高級 AI 推理的問題而設計的，但就是官方API不穩定，只能到處尋找替代的解決方案。

DeepSeek R1 的主要特點

API 友好性：DeepSeek R1 提供了多種 API 接口，支持 Python、LangChain、Node.js 和 Shell 等，方便開發者根據需求選擇合適的開發環境。
免費使用額度：NVIDIA 為個人和企業用戶提供了免費的使用額度。個人用戶可獲得 1000 點額度，企業用戶則可獲得 4000 點額度，讓更多人能夠體驗和使用該模型。

如何開始使用 DeepSeek R1

以下是使用 DeepSeek R1 的基本步驟：

註冊並獲取 API 密鑰：
- 前往 NVIDIA NIM 平台的 DeepSeek R1 頁面：
- 點擊右上角的「Login」或「Get API Key」，按照提示完成註冊並獲取 API 密鑰。
選擇開發環境並調用 API：
- Python：使用 OpenAI 兼容的客戶端調用 DeepSeek R1。 python複製編輯
- LangChain：可將 DeepSeek R1 集成到 LangChain 框架中，實現更複雜的語言處理任務。
- Node.js 和 Shell：NVIDIA 提供了相應的 SDK 和示例代碼，開發者可根據官方文檔進行集成。

用 python 來做示範

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
  api_key = "YOUR_API_KEY"
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/deepseek-r1",
  messages=[{"role":"user","content":"你的問題內容"}],
  temperature=0.6,
  top_p=0.7,
  max_tokens=4096,
  stream=True
)

for chunk in completion:
  if chunk.choices[0].delta.content is not None:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

注意事項

使用額度：請留意您的免費使用額度，合理規劃 API 調用次數。

參考資料

https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1

Manus 沒邀請碼怎麼辦？用 OpenManus 本地免費部署 Ollama 模型，三分鐘搞定

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Wubuntu：結合 Windows 外觀與 Ubuntu 穩定性的全新OS

by rainchu | 12 月 24, 2024 | Linux, Ubuntu, Windows

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Wubuntu（全名為 Windows Ubuntu）是一款基於 Ubuntu 的作業系統，在提供與 Microsoft Windows 相似的主題和工具，但不需要高規格的系統要求，並且可以在 linux 環境下使用 exe 檔案和 Android 應用，也可以支援 Nvidia 顯卡和繁體中文。

Wubuntu

主要特色：

Windows 應用程式相容性：透過優化的 Wine，讓Wubuntu 能夠順暢地執行多種 Windows 平台的應用程式。
Android 和 PlayStore 相容性：內建的 Android 子系統允許直接從 PlayStore 安裝遊戲和應用程式。
適用於舊硬體設備：Wubuntu 不需要特殊的硬體要求，只需裝置支援 64 位元即可。

硬體需求：

64 位元雙核心 CPU
2 GB 記憶體（建議 4 GB）
20 GB 硬碟空間（建議使用 SSD）

PowerTools：

這是一組工具，提供類似於 Windows 系統的控制面板和設定，以及增強的 Windows 和 Android 子系統支援，還可以上網用 OneDrive 和 Google Drive。

下載與支援：

使用者可以透過官方網站下載 Wubuntu 的最新版本，安裝檔案是 ISO 檔案，是可以用 VM 安裝或是用 USB 隨身碟安裝。

採用 Hyper-V

開機的安全性選項要選擇 Microsoft UEFI

注意事項：

Wubuntu 可能涉及一些版權和商標問題，以及使用者資料處理方面的爭議。

將你windows中的Ubuntu(WSL)的IP對外

實戰教學：實現Ubuntu環境中高效的硬碟共享

Debian Ubuntu 解決解壓縮 zip 中文亂碼

Deep Live Cam-簡單易用，被遮擋也沒關係的即時換臉

by rainchu | 9 月 23, 2024 | AI, 人臉辨識, 圖型處理, 影片製作

用有多張臉，即時更換人臉的開源軟體，而且有綠色直接使用版本，已經幫忙把環境都打包好了，給懶人使用，支援windows、MAC、GPU

必要條件

python (3.10 recommended)
pip
git
ffmpeg
visual studio 2022 runtimes (windows)

Git 原始碼

https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git

下載模型

GFPGANv1.4
inswapper_128.onnx (Note: Use this replacement version if an issue occurs on your computer)

並且將這兩個檔案放在 models 的目錄下

安裝相關依賴

pip install -r requirements.txt

參考資料

https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam

微軟 Microsoft Ignite 2023 大會中推出的一款新工具「Deepfakes Creator」

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Rope：您的一鍵換臉AI新工具選擇(千萬別拿去做壞事)

by Rain Chu | 11 月 8, 2023 | AI, 人臉辨識, 圖型處理, 影片製作, 繪圖

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Rope以其令人矚目的功能，站在了這場技術革新的前沿。這款AI工具不僅能夠輕鬆去除臉部遮擋，更整合了多種高清化算法，讓處理速度快如閃電。然而，在介紹如何安裝和使用Rope之前，我們必須提醒每一位用戶：這項強大的技術應當用於正當的創造和學術研究，千萬別拿去做壞事。現在，讓我們詳細了解如何在您的本地設備上安裝並運行Rope。

安裝必要軟體

在開始使用Rope之前，需要先安裝一些必要的軟體：

安裝Python
- 從官方Python網站下載並安裝Python 3.10.6。
- Python Release Python 3.10.6 | Python.org
安裝FFmpeg
- FFmpeg是處理影片不可或缺的組件，可以通過命令行進行安裝，或是參考我之前的ffmpeg教學。
Nvidia顯卡安裝CUDA
- 為了充分發揮Rope的性能，Nvidia顯卡用戶應安裝CUDA 11.8，這對於AI運算至關重要。

安裝Rope

安裝了必要的軟體後，便可以開始安裝Rope：

下載Rope壓縮包
- 可以從GitHub上的Rope頁面下載。
- GitHub – Hillobar/Rope: GUI-focused roop
安装visual studio 2022
創建虛擬環境
- 使用Python建立一個新的虛擬環境，這有助於管理依賴包和版本。
- python -m venv venv
啟動虛擬環境
- 透過命令行啟動虛擬環境，準備安裝Rope。
- call venv\scripts\activate.bat
安裝依賴包
- 在虛擬環境中，使用pip指令安裝Rope需要的所有依賴包。
- pip install -r requirements.txt
- 如果安裝失敗，要先執行下面的指令
- pip install –no-cache-dir -r requirements.txt
- pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
- pip install onnxruntime-gpu==1.15.0
下載換臉模型
- 最後，從Rope的Wiki頁面下載換臉模型，這是執行換臉任務必須的。
- Home · Hillobar/Rope Wiki · GitHub
- Download the models

透過這些步驟，您可以在本地機器上成功安裝和配置Rope，並開始進行高效的臉部轉換。隨著AI技術的快速發展，Rope提供了一個既方便又強大的工具，使創意和創新更加無限。

操作指南：如何使用Rope進行批量換臉

請先確認安裝 Rope 已經成功，接著，遵循以下步驟來執行Rope的批量換臉功能：

打開命令提示字元
- 輸入cmd並運行，以打開命令窗口。
進入Rope的本地根目錄
- 使用cd命令切換到存放Rope應用程式的目錄。
激活虛擬環境
- 通過執行call venv\Scripts\activate.bat指令來激活Rope的Python虛擬環境。
運行Rope主程式
- 使用python run.py --execution-provider cuda指令，開始執行批量換臉處理。

自定義選項：提升處理質量與效率

Rope提供多個可選參數來滿足用戶的特定需求：

面部增強
- 加入face_enhancer選項，可以對換臉後的面部進行增強處理，使其更加清晰細緻。
- python run.py –execution-provider cuda face_enhancer
調整輸出視頻質量
- 使用--video-quality選項並指定一個0到50的數值（數值越小，輸出質量越高）。
- python run.py –execution-provider cuda –video-quality 1
指定內存使用
- 若需要管理程序的內存使用，可透過--max-memory選項設定最大內存限制。
- python run.py –execution-provider cuda –max-memory 16
指定執行線程
- 對於較老的Nvidia顯卡，可使用--execution-threads來指定執行線程數，以達到最佳運行效能。
- python run.py –execution-provider cuda –execution-threads 2
- 預設是4

使用方法可以看YT

Rope又一款强大的一键换脸AI！可消除脸部遮挡，多种高清化算法，飞一般的处理速度！本地安装与参数使用详解。 – YouTube

解除roop检测深度换脸 – YouTube https://www.youtube.com/watch?v=YH4hB3wmRcQ

roop新奇用法：一键直播换脸、批量换图 – YouTube

Rope 分支

https://github.com/Hillobar/Rope/

https://github.com/s0md3v/sd-webui-roop

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需要被注意的AI新創，他要讓所有軟體都可以被AI操控

by Rain Chu | 10 月 20, 2023 | AI, Tool

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近年來，AI技術在多方面都已發光發熱，其中最具話題性的當屬Adept這家新創公司。微軟的Copilot雖然在Office365的範疇內有著出色的表現，但Adept則有著更宏大的願景——使所有的軟體都能夠被AI所操控。

Adept的目標是簡單而直接的：用一句話完成所有任務。他們打造了名為「AI助理」的概念，實際上是透過他們開發的ACT-1模型來實現。這款模型基於深度學習基礎模型Transformer所建構，使其能夠學習與模仿使用者的電腦操作，從而自動執行複雜的任務。舉例而言，使用者只需要在Adept的文本框中簡單輸入指令，ACT-1模型就能夠按照使用者的習慣，自動完成指令中的所有要求。

除此之外，Adept的市值和募資金額也非常驚人。在僅成立一年之內，該公司就成功獲得了超過4億美元的募資，投資方包括了Microsoft、Nvidia、Greylock等知名企業和創投機構。尤其值得一提的是，《Forbes》報導指出，該公司最近以10億美元的估值完成了B輪募資，這無疑再次證明了Adept的商業模型和技術潛力。

作為OpenAI的競爭對手，Adept逆勢籌資，並已經明確表示他們希望開發出新的AI工具。他們的目標是利用AI以全新的方式來操控電腦，真正讓AI成為每一位使用者的個人助理。

如何在 NVIDIA 平台上免費使用 DeepSeek R1 模型

DeepSeek R1 的主要特點

如何開始使用 DeepSeek R1

注意事項

參考資料

Wubuntu：結合 Windows 外觀與 Ubuntu 穩定性的全新OS

主要特色：

最新版本：

硬體需求：

PowerTools：

下載與支援：

採用 Hyper-V

注意事項：

Deep Live Cam-簡單易用，被遮擋也沒關係的即時換臉

必要條件

Git 原始碼

下載模型

安裝相關依賴

參考資料

Rope：您的一鍵換臉AI新工具選擇(千萬別拿去做壞事)

安裝必要軟體

安裝Rope

操作指南：如何使用Rope進行批量換臉

自定義選項：提升處理質量與效率

使用方法可以看YT

Rope 分支

需要被注意的AI新創，他要讓所有軟體都可以被AI操控

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