计算机

最近9月份出去面试了一波互联网公司，面试前准备了差不多两个星期，看之前做的八股文笔记和刷leetcode 100高频题。之后就直接边面试边积累面经，这篇文章分享一下面经。

Open-Sora是GitHub上最近出现的一个开源项目，对标Sora，并且提供了完整的训练、推理的代码和模型权重。使用runpod平台部署Open-Sora，并进行文生视频操作

后端使用Django，前端使用Nextjs；包含完整的用户登录注册、额度计算、图片生成功能；适用于快速启动AIGC项目使用，无需关心基本的业务逻辑，直接在提供的模板代码基础上改即可。

网站链接：https://image.stable-ai.tech/ 网站里集成了多个图像处理的工具，都是基于AIGC模型。背景替换、AI扩图、室内装修设计、风格迁移...

在replicate平台上部署stable-diffusion-webui API，支持社区自定义模型、Lora、各种插件等，可自动扩缩容支持多人在线请求

在Automatic1111的stable-diffusion-webui中，我们可以通过img2img中的inpaint功能，结合ControlNet插件，实现ControlNet控制的图像重绘。

AWS Sagemaker是亚马逊推出的专门用于机器学习训练、推理的一个平台。最近探索在sagemaker上面部署自动扩缩容的Stable Diffusion模型，踩了一些坑，这里记录一下

如果我们想要自己在云服务器上部署Stable Diffusion模型，但是又不想自动扩容造成成本激增，我们可以设计排队使用的模式。在此基础上，我们可以实现自己的UI，并且在上面加上我们自定义的各种功能