众所周知，Flux 是一个 120 亿参数的大模型，普通人本地根本跑不起来，那么今天我来教大家免费白嫖一个无服务器容器类的网站，帮我们一键化构建一个生图API, 每个人每个月有免费的30 刀的赠费，可以使用H100, A100 等超强显卡资源。 注册Models网站首先，打开这个网站models，我们注册一下： 然后进入Dashboard 页面，在这里你可以管理你所有创建的APP，你也可...

前面的文章打破信息差有提到过，CloudFlare 提供了一些免费的开源模型的 API，而 Flux 的生图模型就在其中。不过，这个模型的 API 最终返回给我们的是 Base64 数据，而不是可直观查看的图片，所以我们需要将图片数据写入文件并上传到云端，然后通过 URL 访问它。另外，我们还希望支持写中文的提示词，所以我们需要在其中增加一个大模型的翻译层，这样就可以把中文的提示词翻译成英文，从而被 Flux 识别。今天，我就通过 Python 代码的方式来实现上述的功能。 🚀

2024 年，靠套壳 AI 挣钱的团队已经从写文拓展到了卖课，从赚信息差拓展到了贩卖焦虑，背后靠 API 转发获利的老板们许多也已经赚得盆满钵满。我相信很多朋友都没听过什么是 API，也对这种无聊的计算机术语不感兴趣，但这就是一种信息差。

在快速发展的 AI 图像生成领域，出现了一个新的参与者，它将重新定义AI绘画的可能性。Flux.1 就是由黑森林实验室开发的一套开创性的模型，它正在席卷 AI 社区。让我们深入了解 Flux.1 的特别之处，以及它为何被誉为图像合成领域的新王？

以上来自Reflex构建者发布的博客，原文链接如下：

上面说的都是场面话，这都依托于它自身包装的第三方应用够丰富。但是，对于一些冷门的应用，比如我这里要说的IGV浏览器，就没有那么容易了。这里我就来分享一下我是如何在 Reflex 里面使用 IGV 浏览器的。

本教程中，我们的目标是使用第二代和第三代全基因组测序 (WGS) 数据组装细菌基因组。我们将以此为例来探讨WGS数据分析，并探讨测序技术之间的差异。

NART设计用于基于图谱的纳米孔扩增子（实时）分析，例如 16S rRNA 基因。NART由NART（Nanopore Amplicon Real-Time entry）和 NAWF（Nanopore Amplicon snakemake WorkFlow entry）组成。通过基于映射的策略提供从基础调用读取到最终计数矩阵的（实时）端到端解决方案。

LACA是用于长扩增子一致性分析（例如 16S rRNA 基因扩增子分析）的可重复且可扩展的工作流程。它使用用snakemake管理工作流程以及conda来管理环境。

在此工作流程中，介绍了 Qiime2 和 R 中 16S rRNA 基因扩增子数据分析的主要步骤。本教程是为哥本哈根大学食品科学系的 MAC 2023 课程准备的。尽管这些步骤是为 Oxford Nanopore Tech (ONT) 测序设计的，但也在 Ilumina 短读长上进行了测试。