摘要： Meta 的 SAM3 (Segment Anything Model 3) 带来了强大的图像分割和视频跟踪能力。本文详细介绍了如何在 Docker 环境下部署 ComfyUI-SAM3，解决了依赖缺失、CUDA 编译加速以及模型路径配置等常见坑点，并提供了现成的 Docker 配置文件和测试工作流。 Meta 最近发布的 SAM3 在图像分割和视频对象跟踪方面表现出色。虽然 ComfyUI 社区迅速跟进适配了 PozzettiAndrea/ComfyUI-SAM3 插件，但在 Docker 环境下部署时，我们遇到了一系列依赖和环境问题。 本文将分享一套经过验证的 Docker 部署方案，包含显存优化、CUDA 加速编译以及常见报错修复。 1. 核心配置文件 我们将使用 pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-devel 作为基础镜像，以支持…
摘要：RTX 4060 Ti 16G 是运行 Z-Image 的“黄金甜点”显卡。本文记录了如何利用 FP8 量化技术、Docker 容器化部署，最终实现生图的全过程。 随着 Z-Image (S3-DiT架构) 的发布，AI 绘画进入了新的画质里程碑。但其庞大的参数量（6B 模型 + 3.4B 文本编码器）让许多显卡望而却步。 经过实测，RTX 4060 Ti 16GB 配合 FP8 量化 是目前性价比最高的解决方案。本文将手把手教你使用 Docker 部署这套环境。 1. 核心策略：为什么选 FP8？ 在开始动手前，我们需要明确模型版本的选择。Z-Image 有三种主流格式，对于…
引言 2025年11月，Meta Research 正式发布了 SAM 3 (Segment Anything Model 3)。作为一个统一了图像分割、视频跟踪和概念检测的端到端基础模型，SAM 3 的强大毋庸置疑。 但对于工程部署来说，SAM 3 带来了一个巨大的挑战：激进的环境依赖。它强制要求 Python 3.12+、PyTorch 2.7 (预览版) 和 CUDA 12.6+。如果在本地 Windows 或 WSL 环境中直接配置，极易引发“依赖地狱”，破坏现有的环境。 本文将分享如何在 Windows WSL 2 环境下，利用 Docker 和 NVIDIA…
之前的文章中，我们从基础设施（Milvus）、语义核心（BGE）、到代码落地（LangChain）以及应用层优化（Small-to-Big/HyDE），构建了一套完整的 RAG 知识体系。 然而，AI 领域的变化是指数级的。随着 Claude 3 支持 200k 上下文，Gemini 1.5 Pro 甚至支持到 1M token，一种论调开始流行：“RAG 已死，Long Context (长上下文) 才是未来。” 毕竟，如果能把整本《红楼梦》或整个公司的知识库直接塞进 Prompt 里，还需要费劲地做切片、建索引、搞检索吗？ 但现实是骨感的。“能放进去”不代表“能跑得动”。 把海量文本直接喂给…
1. 硬件背景与选型逻辑 在当前的本地 LLM（大语言模型）生态中，NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB 是一张极具争议但也极具战略价值的显卡。 * 争议点：128-bit 的显存位宽限制了其在大吞吐量下的带宽上限。 * 战略价值：16GB 的大显存是运行大参数模型或超长上下文（Long Context）的硬门槛。 对于 Qwen3 系列模型，我们在 16GB 显存下主要面临三个选择： 1. Qwen3-30B-A3B MoE (Int3/Int4)：极高的智力上限，但显存占用极限，几乎没有空间留给上下文（KV Cache），适合短对话和难题攻克。 2. Qwen3-14B Dense (Int4/Int6)：平衡之选，但在 16GB 卡上略显平庸。 3. Qwen3-8B…
在 第四部分 中，我们研究了高层架构。现在，我们要进行"手术"。我们将查看 mem0/memory/main.py 中的代码，以确切了解当你调用 memory.add() 时会发生什么。 这是系统中最复杂的部分。它是"思考"发生的地方。 4 步pipline 当你调用 memory.add(messages, user_id="alice") 时，Mem0 会运行一个精心设计的 4 步管道： 1. 事实提取 (Fact Extraction)："用户实际上在说什么？" 2. 上下文检索…
在之前的文章中，我们专注于 使用 Mem0。现在，让我们看看它是 如何工作 的。 作为工程师，我们知道"记忆"不仅仅是一个魔法盒子。它是一个具有特定权衡的分布式系统。Mem0 做出了一些非常有主见的架构选择，使其有别于标准的 RAG 管道。 架构背后的"为什么" 在看图表之前，让我们先理解问题所在。 向量数据库的局限性 向量数据库（如 Pinecone 或 Qdrant）在 相似性搜索 方面非常出色。 * 查询："我想喝热饮。" * 结果："咖啡"、"茶"、"热巧克力"。 它们的工作原理是将文本转换为高维向量并找到&…