黑马博学谷 AI大模型训练营一期

原创

百课优用户

发布于 2024-07-20 00:18:35

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发布于 2024-07-20 00:18:35

黑马博学谷 AI大模型训练营，掌握大模型垂直业务领域知识问答、文生图、情感分析、虚拟试衣等业务场景的应用与开发能力。

1. 垂直业务领域知识问答

1.1 数据收集

在特定领域（如金融、医疗、法律等）实现知识问答功能的首要步骤是数据收集。你需要收集和整理大量专业数据，包括文献、报告、法律条文、医学指南等。

金融领域：股票行情、金融报告、市场分析等。
医疗领域：医学文献、疾病诊断指南、治疗方案等。
法律领域：法律条文、判例分析、律师咨询记录等。

1.2 模型训练

使用上述数据来微调预训练的大模型，使其具备领域特定知识。可以使用Hugging Face的Transformers库进行微调。

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments

model_name = "bert-base-uncased"
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 准备领域特定的数据集
train_dataset = ...
eval_dataset = ...

# 配置训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

# 训练模型
trainer.train()

1.3 问答系统开发

开发一个前端接口，用户可以输入问题，并获得模型的回答。可以使用Flask或Django开发后端接口，React或Vue.js开发前端页面。

from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import pipeline

app = Flask(__name__)
qa_pipeline = pipeline('question-answering', model=model, tokenizer=tokenizer)

@app.route('/qa', methods=['POST'])
def qa():
    data = request.json
    question = data['question']
    context = data['context']
    answer = qa_pipeline({'question': question, 'context': context})
    return jsonify(answer)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

2. 文生图（Text-to-Image Generation）

2.1 模型选择

选择适合的文本生成图像模型，如OpenAI的DALL-E或类似模型。

2.2 模型训练和微调

根据需求，可以使用特定风格或内容的图像数据进行微调。DALL-E模型的微调需要高性能计算资源，可以利用云平台如AWS或Google Cloud。

2.3 应用开发

开发一个应用，使用户可以输入文本并获得生成的图像。

from flask import Flask, request, jsonify
from dalle_pytorch import DALLE

app = Flask(__name__)
# 加载预训练或微调后的DALL-E模型
dalle = DALLE.load_model("path_to_model")

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
    data = request.json
    text = data['text']
    image = dalle.generate_images(text)
    return jsonify({'image': image})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

3. 情感分析

3.1 情感分析模型

选择或训练一个情感分析模型，如BERT或GPT-3。

3.2 数据标注

使用标注好的情感数据来训练模型。

3.3 情感分析API

开发API，接收文本输入并返回情感分析结果。

from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import pipeline

app = Flask(__name__)
sentiment_pipeline = pipeline('sentiment-analysis')

@app.route('/sentiment', methods=['POST'])
def sentiment():
    data = request.json
    text = data['text']
    result = sentiment_pipeline(text)
    return jsonify(result)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

4. 虚拟试衣

4.1 人体姿态识别

使用计算机视觉技术识别人像姿态。可以使用MediaPipe或OpenPose。

4.2 服装合成

将服装图像合成到用户照片上，生成逼真的试穿效果。

4.3 应用开发

开发一个用户友好的界面，使用户可以上传照片和选择服装进行虚拟试穿。

import cv2
import mediapipe as mp

# 读取用户上传的照片
user_image = cv2.imread('user_photo.jpg')

# 使用MediaPipe识别人像姿态
mp_pose = mp.solutions.pose
pose = mp_pose.Pose()
results = pose.process(user_image)

# 合成服装图像（示例代码，需要具体实现）
def apply_clothing(user_image, clothing_image, pose_landmarks):
    # 进行图像合成处理
    pass

clothing_image = cv2.imread('clothing.jpg')
output_image = apply_clothing(user_image, clothing_image, results.pose_landmarks)

# 显示或保存输出图像
cv2.imshow('Virtual Try-On', output_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

aigc

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