多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于,在构建解决方案时,我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架,比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢?从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事,尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
早在 2019 年 3 月,我就建立了一个名为 AI Dungeon 的 hackathon 项目。这个项目是一个经典的文本冒险游戏。故事的内容和所呈现的潜在动作都是通过机器学习产生的:
切换暗黑模式、读取 CSV 文件… 这些非常实用的小技巧为开发者使用谷歌 Colab Notebooks 提供了便利。
深度学习第一问是关于环境配置的。之前笔者也在深度学习60讲系列中讲到如何配置深度学习开发环境的问题:深度学习笔记15:ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置。但环境配置并不是一路顺利的,总有些奇奇怪怪的问题让人头疼,所以,在第一问中笔者选取了几个典型的环境配置的错误供大家参考。
Google Colab 给广大的 AI 爱好者和开发者提供了免费的 GPU,他们可以在上面轻松地跑 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架。特别地,Colab 实时 Notebooks 在数据共享方面为广大开发者提供了便利,通过链接即可与其他的开发者共享文件。
我们都知道,在学习计算机的过程中,总会出现各种各样的问题,这一点我想计算机专业的伙伴们感同身受;更别说在学习深度学习的过程中了。
当我告诉人们,他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时,我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”,(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
现在,你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras,Tensorflow和PyTorch。
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
在讨论细节之前,我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型,以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
连英伟达最新一代机器学习GPU:Tesla T4都能免费蹭,穷苦羊毛党也顿时高端了起来。
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI画师,技术又精进了—— 直接一句话/一张图,生成3D模型、环绕视频、NeRF实例那种。 还是带颜色的。 输入“一幅美丽的花树画,作者Chiho Aoshima,长镜头,超现实主义”,就能瞬间得到一个长这样的花树视频,时长13秒。 这个文本/图片-3D生成AI,叫Dreamfields-3D,来自一个自称编程菜鸟的建筑学在读博士。 Demo刚被小哥放在微博、推特等平台,许多网友已经急着蹲内测了: 现在,小哥已经将它开源,colab上也能运行。 一起
Google Colab免费为TPUs提供实验支持!在本文中,我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说,我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
作为ChatGPT之前的版本,GPT-2是由OpenAI于2019年发布的人工智能技术,它可以自动生成文本,理解语言并生成连贯的文本回应。它可以用于各种文本生成任务,如文章创作、对话生成和翻译等。它是一个在github的开源项目。
在本节中,我们将介绍 Google Cloud Platform(GCP)上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件,并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络,这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手,这是适合您的地方,您将了解到:
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
生成对抗网络(GAN) 是机器学习中的一项最新创新,由 Ian J. Goodfellow 及其同事于2014年首次提出。
朴素贝叶斯是一系列简单的概率分类器,它基于应用贝叶斯定理,在特征之间具有强或朴素的独立假设。它们是最简单的贝叶斯模型之一,但通过核密度估计,它们可以达到更高的精度水平。
Diagrams 是一个以代码形式绘制云系统架构的工具,贯穿“图表即代码”的理念。它可以在没有任何设计工具的情况下对新系统架构设计进行原型设计,还可以描述或可视化现有的系统架构。Diagram 支持主要提供商包括:AWS、Azure、GCP、Kubernetes 等,并且还支持 On-Premise 节点、SaaS 和主要编程框架和语言。Diagram as Code 允许您在任何版本控制系统中跟踪体系结构图变更。
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU(Tensor Processing Unit),Google在其自家称,由于TPU专为机器学习所运行,得以较传统CPU、 GPU降低精度,在计算所需的电晶体数量上,自然可以减少,也因此,可从电晶体中挤出更多效能,每秒执行更复杂、强大的机器学习模组,并加速模组的运用,使得使用者更快得到答案,Google最早是计划用FPGA的,但是财大气粗,考虑到自己的特殊应用,就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
导读:俗话说,磨刀不误砍柴工,要想闯荡编程世界,一套趁手的编辑器是必不可少的。对 Python 语言的使用者来说,不论你是刚开始学习编程知识的萌新小蛇,还是已经有了许多编程经验的巨蟒大佬,今天介绍的这款神器,一定能给你的学习、工作带来许多助益。
编辑手记:Evernote在短暂的时间里完成了向云端的迁移,其战果可喜可贺,然而每一次成功,都是背后的默默的努力和付出支撑起来的。在迁移的过程中,面对网络、硬件、软件、用户各方面的问题,Evernote是如何处理,并设计新的架构的,我们一起来学习。 注:本文来自Evernote官方文档翻译,若有不对的地方请参考原文。 系列文章回顾: 1、用户零感知到达云端: Evernote顺利完成向 Google 云平台的迁移 2、云端迁移 - Evernote服务迁移到Google云端平台(GCP)的方法论 系统架构
Deepfakes 是人工智能生成的任何人或名人的合成视频,它冒充真实的人,并让他们采取行动或说出他们从未做过的任何事情。
注:本文编译自medium,原英文链接:https://medium.com/@nickbourdakos/train-your-machine-learning-models-on-googles-
作者:刘威威 编辑:黄俊嘉 注:本文编译自medium,原英文链接:https://medium.com/@nickbourdako
坊间传闻:「TensorFlow 适合业界,PyTorch 适合学界」。都 2022 年了,还是这样吗?
改变操作系统对于任何人来说都是迈出的一大步,特别是当许多用户不确定操作系统究竟如何的时候,尤其如此。
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活,也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活,是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记,从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
如果您想从事DevOps行当,了解DevOps工程师的薪资前景是最先要迈出的关键步骤之一。 鉴于DevOps工程成为一个新兴行当,了解合理的报酬水平是什么样可能令人困惑,如果您是这个行当的新手,更让人一头雾水。“合理”的DevOps工程师薪水因公司而异。此外,将你作为DevOps工程师的角色与你在开发行业的同仁区分开来可能颇具挑战性。 本文分析了目前市面上DevOps工程师的薪资水平,并着重介绍了你对这个行业要了解的所有信息。 DevOps工程师简介 DevOps工程师是开发和运营方面拥有丰富知识的IT专业
---- 新智元报道 编辑:润 好困 【新智元导读】谷歌Colab即将上线大模型辅助编程,代码生成,代码补全,聊天机器人全都有。 谷歌版的Github Copilot来了! 5月17日,谷歌宣布,Google Colaboratory(Colab)即将加入全新的AI编码功能—— 代码生成,代码补全,代码聊天机器人,你能想到的全都有。 再加上Colab的之前提供的全云端运行的Jupyter笔记本环境,开发者可以方便使用Keras,TensorFlow,PyTorch,OpenCV等框架在谷歌提供的
将LoRa连接性与Google Cloud Platform(GCP)配对可以满足广泛的工业IoT(IIoT)用例。LoRa的长久性和灵活性,再加上GCP强大的体系结构和对可扩展创新的承诺,为工业运营商提供了构建明天世界所需的工具。
📷 🍍 如果你对全栈开发不太熟悉,或者对大家在谈论全栈开发时使用的一些词感到疑惑,那么可以看看本篇文章。在这里我将解释与全栈开发内容相关的最常见词和短语。当然,了解我这里提到的每个知识的细节需要更多的时间。每个知识点都会被总结出来,让你初步了解这些词语或者短语的含义,这样也方便你理解大家在谈论全栈开发中的某些领域时所指的内容。 全栈开发者的完整知识列表 🦄 第 1 部分:要点 🐲 1. 前端 🐇 2. 后端 🐬 3. 全栈 🦚 4. DOM 🦜 5. API 🦢 6. 加密 🐞 7. 解密 🐣 8. HTT
Serverless 平台的主要优点是,它们使您可以专注于编写代码,而不必关心管理基础结构,自动扩容或为所用资源支付更多费用。
MinIO 是一款高性能、分布式的对象存储系统. 它是一款软件产品, 可以100%的运行在标准硬件。即X86等低成本机器也能够很好的运行MinIO。
来源:towardsdatascience.com 编译:马文 【新智元导读】在大约6个月的时间里,学习、跟踪和参与到深度学习state-of-the-art的工作中是完全可能的。实现这一目标只需5个步骤,本文带来详细介绍。 必备条件 你愿意在接下来的6个月每周花费10-20小时 你已经有一些编程技能。在学习过程中,你应该能够轻松学会Python,以及云的知识(假设没有Python和云的背景)。 已经接受过一些数学教育(代数、几何等)。 能够访问互联网和使用计算机。 6个月,循序渐进5个步骤掌握深度学习 第
在本教程中,我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后,我们会将模型部署到云中,并创建该算法的Web浏览器版本。
文件同步应用程序是一项服务或程序,它提供了一种便捷的方式来在多台计算机或移动设备上自动文件同步。在登录文件同步应用程序的任何地方,都可以使用相同的文件来打开,编辑,复制,流式传输等,就像在最初上传文件的设备上一样。
我运行 Linux 作为我的主要操作系统,我在一个虚拟机中启动 FreeDOS。大多数时候,我使用 QEMU 作为我的 PC 模拟器,但有时我会用 GNOME Boxes(它使用 QEMU 作为后端虚拟机)或用 VirtualBox 运行其他实验。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
几个月前,我在 很哇塞的 3 个 Java 实战项目! 中推荐过一个在线网盘的实战项目。
注意:上面的示例显示了一个登录了Docker Cloud Access的用户。 这只能在Edge通道上使用。 要了解有关该功能的更多信息,请参阅Docker Cloud(边缘功能)
张量处理单元(TPU)是 Google Cloud Platform(GCP)上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中,我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU,以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用,使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
要获取具有应用程序选项的弹出菜单,请右键单击鲸鱼: 📷 注意:上面的示例显示了一个登录了Docker Cloud Access的用户。 这只能在Edge通道上使用。 要了解有关该功能的更多信息,请参阅Docker Cloud(边缘功能) “Settings”对话框提供了允许Docker自动启动,自动检查更新,使用Docker容器共享本地驱动器,启用V**兼容性,管理CPU和内存的选项,Docker使用,重新启动Docker或执行出厂重置。 📷 General 登
对于不同人群可能有不同的答案,科研人员可能更偏爱PyTorch,因其简单易用,能够快速验证idea来抢占先机发论文。
本文最初发表于 scaleyourapp.com 网站,经原作者 Shivang Sarawagi 授权由 InfoQ 中文站翻译分享。
Minio可能在国内知道和用的人不是很多,我第一次接触Minio是也是当时我们需要使用Spinnaker集群来管理和维护内部的Kubernetes集群,而Spinnaker的中的持久化存储就使用的是Minio Spinnaker集群搭建。
音乐流媒体服务的兴起使得音乐无处不在。我们在上下班的时候听音乐,锻炼身体,工作或者只是放松一下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云