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…
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…
前言：为什么你不再需要虚拟机？ 对于 Windows 用户来说，想要体验 Linux 环境，过去的选择只有 VMware、VirtualBox 或者双系统。但这些方案要么资源占用巨大，要么显卡直通（GPU Passthrough）配置堪比“地狱难度”。 WSL 2 (Windows Subsystem for Linux 2) 的出现彻底改变了这一局面。 * 真内核： 自 2020 年发布以来，它拥有完整的 Linux 内核。 * 高性能： 文件 I/O 速度大幅提升。 * AI 神器： 它可以直接调用宿主机的 NVIDIA 显卡进行 CUDA 计算，无需在 Linux 内部折腾复杂的显卡驱动。 无论你是 X99…
最近在阿里云服务器上部署了最新的 Ghost 5.x (Docker版)，在首次登录后台时遇到一个死循环：Ghost 强制要求进行“新设备登录验证”，但我根本收不到邮件。 经过一番折腾，发现这是由于 Ghost 新版本的安全机制变更、云厂商端口封禁以及旧配置失效共同导致的。本文将介绍如何使用 Ethereal（一个开发者专用的虚拟邮件服务）来完美解决这个问题。 问题现象 1. 换新设备，访问 /ghost 后台。 2. 输入账号密码，点击登录。 3. 问题来了：登录按钮变成了一个旋转的圆圈，一直转个不停。 4. 打开浏览器开发者工具 (F12 -> Network)，发现 session 接口的状态一直是 Pending (挂起) 直到超时，或者报 Failed。 原因分析 为什么会陷入这个死局？主要有三个原因凑在了一起： 1.…