本文介绍如何使用Stable Diffusion创建图像修复服务，并部署到Koyeb。步骤包括环境设置、实现修复功能、创建Web界面、Docker化应用和部署。通过Gradio，用户可上传图像和遮罩进行修复，实现可扩展的服务。

大型语言模型（LLMs）可以快速解决编程问题，但可能缺乏最新知识。本文介绍如何通过微调Meta的Llama 3.1 8B模型，使其能回答苹果新深度学习框架MLX的问题。使用QLORA方法微调，降低GPU内存和训练时间，并在Koyeb的无服务器GPU上部署。需要Python、OpenAI API和HuggingFace权限。

准备工作 GitHub账号 Docker Hub账号 Koyeb账号 部署步骤 打开仓库，并Fork一份；进入“Settings”，输入名称，改名 (随便什么名字都可以，防Koyeb风控)： 编辑文件.github/workflows/docker-image.yml，按照“name: Docker Hub...

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