@sunamask nextflow 也提供 offline 的方式，这样我可以在支持外网的环境下下载好需要的组件，然后传到一台便宜的服务器上去。

nf-core 只是个例子，我使用 R 编程的时候，常常还碰到要安装个库，然后就是连接超时。最近恰好碰到原来的服务器硬盘坏了，需要迁移所有的镜像和环境（屋里原来还有软路由）。如果加一点点钱可以避免这些麻烦，可以节省大量的时间。

@SuperXX 自己搞点项目，实践一些简单的想法。老有医院或者外面的人找，也可以把这些资源盘活起来。不想去蹭单位的资源，免得麻烦。云的那套也弄过，补助几年前也搞过。配置好了，成本也不低，现在就是想搞台单独的服务器，替代家里的工作站来用。

@lemonda fiberstate 好像没有库存了。

简单做了一下功课，和大家分享一下。这个可能的范畴是高性能 CPU 或者游戏服务器的独立服务器。在 VPS 主机的网站里面找“独服”，可以看到不少相关的信息。

@mason961125 没有跑程序的时候不会满载。 但是一旦跑就需要多 CPU 和大内存。这种配置的机器以前云厂商不见得说有就有，不知道现在怎样了。要是跑的东西一多可能费用就蹭蹭蹭上来了。

当然现在的主要问题是网络，所以要是有台海外的机器会比较好。

@opengps 好的，我会注意。这样搜索后确实还了解到更多相关的信息。

@BanShe 感谢

@HTDit 感谢，我去 hostloc 看看

@dji38838c 是自己掏腰包搞项目，还是要省着花的 T_T

@lemonda 我这儿看 120G 的怎么要 150 美元一个月呢 ( https://fiberstate.com/dedicated-servers/)？不过已经是我看到的最接近的了。感谢！

@hertzry 是这样的。但是挡不住有的工具集成程度比较高，要挨个改链接非常折腾。

@mason961125 其实没有这个问题，现在人遗都不约束粪便或者血液的数据了。而且主要还是海外的下载回来。

@shm7 对，网上搜到过一些教程。

@lilin3035 我也在构想用 LLM 来辅助 KG 的方案。看看是不是能整合到 label studio 里，做一个抽取，校验，训练的闭环？

如果 chatgpt 老是这样拉胯，确实可以停止订阅了。

我是想在 python 脚本里面调用 Gpt-4 来批量处理一些文本。所以不能走网页版的 chatgpt ，得走 gpt api 的方式（要填 API KEY 的那种）。套壳的包括 poe 不出意外都是基于 api 的。

POE 那个能算作 API 么？

我现在在测试 steamship.com ，里面支持 gpt-4 ，封装成 steamship 的 api

@hansjimo 好的，学习了。

@hansjimo 感谢兄弟的分享。

LLM 对 KG 的影响在 youtube 上有一些讨论，我记得大意 LLM 本质是神经网络，而 KG 还有数据库的直接检索在性能和资源消耗是远优于 LLM 的；而 LLM 可以更好地支持知识的提取。所以现有的 KG 或者图数据库可以是一个高准确度高效率的知识存储方案，而 LLM 支持知识的获取以及后期的推理，总结。

请问你用的是 gpt-4 么？如何对实体和关系进行格式化呢，是不是直接限定实体和关系的类别。有没有什么框架可以辅助大模型对 KG 的构建呢？