这个项目提供了一个 Colab Demo，可以在这个 Demo 上使用你的旧照片尝试恢复一下，看看效果。...Colab Demo 地址：https://colab.research.google.com/drive/1NEm6AsybIiC5TwTU_4DqDkQO0nFRB-uA?...要求： 代码在安装了 Nvidia GPUs 和 CUDA 的 Ubuntu 上进行测试。 运行该代码需要 Python >= 3.6。...如果你想要得到配对的数据，你可以使用我们的预训练模型来测试收集到的图像，以获得标签。...4、Face Enhancement 我们使用渐进式生成器来细化老照片的脸部区域。更多细节可以在我们的日志提交或者 /Face_Enhancement 文件夹中找到。 ? ?
访问 Colab，可以新建笔记本，也可以从 Google Drive、Github 载入笔记本，或直接从本地上传。...如下图，使用时在界面左侧的文件管理中点击按钮即可将 Google Drive 挂载到运行时，把需要长期保留或重复使用的数据保存在里面，再次使用可以从 Google Drive 中加载，这就避免了运行被释放时丢失数据...在 Colab 中可以直接采用 FUSE POSIX 方式，以守护进程形式挂载到运行时中使用。...服务端 SSL：Redis 服务器会使用 SSL/TLS 协议与客户端进行通信。将 SSL 证书放在 ssl 目录中即可，注意修改环境变量中的证书文件名称。...总结 本文介绍了如何在 Google Colab 中使用 JuiceFS 来持久化保存数据，通过实例介绍了如何为 JuiceFS 准备元数据引擎和对象存储来尽量发挥它的性能，以及在 Colab 中的安装和挂载方法
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架...： 提供了免费的 Jupyter notebook 环境； 带有预安装的软件包； 完全托管在谷歌云上； 用户无需在服务器或工作站上进行设置； Notebook 会自动保存在用户的 Google Drive...将运行时硬件加速器设置为 GPU Google Colab 提供免费的 GPU 硬件加速器云服务。在机器学习和深度学习中需要同时处理多个计算，高性能 GPU 的价格很高，但非常重要。 ?...Google Colab 中的 TPU Google Colab 使用 TPU（张量处理单元）进行 Tensorflow 图上的加速。...在 Colab 中设置 TPU 在 Google Colab 中设置 TPU 的步骤如下： 运行时菜单 → 更改运行时 ?
也就是说仅在启动 TPU 之后，Cloud TPU 的计费才会开始；在停止或删除 TPU 之后，计费随即停止。...TPU 的价格示例 在以下示例中，使用的资源和时长与上例相同，但这一次该研究机构决定使用抢占式 TPU 来节省成本。...Colab使用方法很简单，只需要使用自己的谷歌账号在Colab上新建一个Jupyter-notebook，在创建好之后将修改>笔记本设置>硬件加速器设置成TPU即可使用。...Google也有提供如何在TPU上运行该代码的教程:Training AmoebaNet-D on Cloud TPU 3.1 在Colab上运行结果 为检验代码是否可以正常运行，采用的是Google提供的伪造的...3.2 在Google Cloud上运行结果 3.2.1 配置环境 按照如上操作配置好VM,TPU和STORAGE BUCKET后，还需要命令行中配置如下信息： TPU_NAME 我的TPU信息如下：
PandasAI 演示 在你的浏览器中试试 PandasAI：[7] 演示地址：https://colab.research.google.com/drive/1rKz7TudOeCeKGHekw7JFNL4sagN9hon...usp=sharing#scrollTo=MhByl8oxEJFH 大家可以在colab上进行功能尝试，只是在代码生成阶段需要填入自己的API key。...PandasAI对象 我们主要关注一下它的run方法： 环境变量 由于需要借助LLM（大模型）的能力进行分析结果生成，这里需要设置LLM的API key。...为了设置 LLM（Hugging Face Hub或OpenAI）的 API 密钥，你需要设置适当的环境变量。...在安装虚拟环境后，请记得安装 pre-commit 以符合我们的标准： pre-commit install 待办事项 • 添加对更多 LLM 的支持• 让 PandasAI 可以从命令行界面使用• 为
Maigret的主要功能就是通过用户名在大量网站上收集关于目标用户的信息，并建立个人档案。目前，Maigret支持超过2000个网站，默认配置下Maigret会搜索前500个热门网站。...工具安装 注意：Maigret的正常运行要求系统安装好Python 3.6或更高版本，以及pip工具。我们建议广大用户使用Python 3.8。...pip3 install 克隆代码库 git clone https://github.com/soxoj/maigret && cd maigret 虚拟机安装 当然了，你也可以使用一个免费的虚拟机...，代码库将会自动完成克隆和安装： Google Cloud：点击阅读原文获取 Repl：点击阅读原文获取 Colab：点击阅读原文获取 pip3 install -r requirements.txt.../maigret.py user 克隆代码库使用： maigret user 功能使用 制作HTML和PDF报告： maigret user --html --pdf 搜索带有photo和dating标签的网站
运行某个单元的一部分 你也可以运行某个单元的一部分，通过选择单元格并点击 Runtime 索引到 Run Selection 按钮或使用键盘快捷键 Ctrl + Shift + Enter。 ?...在 GitHub 中打开 Notebooks Google Colab 团队提供了官方的 Chrome 扩展程序。使用 colab 时，可以直接在 GitHub 上打开 notebooks。...「Open in Colab」 标志 你可以使用如下 markdown 代码在 README.md 或 jupyter notebooks 中添加「Open in Colab 」标志。 ?...要运行后台任务，请使用「nohup」命令，然后使用常规的 shell 命令，并在末尾添加「＆」使其在后台运行。这样确保可以在之后的 notebook 中运行单元，而不会被后台任务终止。 !...只要接受它，即使你在另一个选项卡、窗口或应用程序上，colab 也会在任务完成时通知你。 19.
下面将带你使用 Google 提供的免费的 Colab 服务，快速部署一个带有图形化聊天界面的 Llama2 ，体验一下开源 GPT 的魅力！...在深度学习中使用GPU进行计算的速度要远快于CPU，因此有高算力的GPU是深度学习的重要保证。...综上：Colab = "python版"Google doc + 免费GPU 在 Colab 中，python 代码的执行是基于 .ipynb 文件，也就是 Jupyter Notebook 格式的 python...打开后显示以下界面: 2、登录 Google 账号 没有 google 账号的需要先注册一个，注册过程自行百度。 点击下图中的 登录 按钮，使用 Google 账号登录。...点击 新建笔记本 按钮后，界面如下： 4、编辑安装脚本 将以下脚本代码复制到上面的新建的笔记本界面中： %cd /content !
运行某个单元的一部分 你也可以运行某个单元的一部分，通过选择单元格并点击 Runtime 索引到 Run Selection 按钮或使用键盘快捷键 Ctrl + Shift + Enter。 4....在 GitHub 中打开 Notebooks Google Colab 团队提供了官方的 Chrome 扩展程序。使用 colab 时，可以直接在 GitHub 上打开 notebooks。...「Open in Colab」 标志 你可以使用如下 markdown 代码在 README.md 或 jupyter notebooks 中添加「Open in Colab 」标志。...要运行后台任务，请使用「nohup」命令，然后使用常规的 shell 命令，并在末尾添加「＆」使其在后台运行。这样确保可以在之后的 notebook 中运行单元，而不会被后台任务终止。 !...只要接受它，即使你在另一个选项卡、窗口或应用程序上，colab 也会在任务完成时通知你。 19.
我们知道，很多人会使用 Google Colab 跑机器学习模型，它还自带免费的云 GPU 算力。...现在人们也可以轻松地将 Bard 生成的 Python 代码导出到 Google Colab 上 —— 甚至无需复制粘贴。Bard 还能够协助 Google Sheets 编写函数。...用户需要在采用 Bard 生成的代码之前，仔细检查代码，测试和审查代码中的 error 和 bug。...问 Bard「你能帮我实现一个基本的 RNN 并在虚拟文本数据上测试它吗？」然后直接把生成的代码导出到 Google Colab 上。代码的一部分不起作用。...现在我们只需要检查实现是否正确，手动检查，有必要的时候做一些单元测试就行了。 拥有 Google Colab 导出功能真的很有用。
Deepfake 技术可用于在训练视频中创建 AI 头像。在疫情期间，总部位于伦敦的 Synthesia 等初创公司越来越受到企业界的关注，因为封锁和健康问题使涉及真人的视频拍摄变得更加困难。...创建 Deepfakes 尽管可以通过多种方式使用或误用Deepfakes，但随着 AI 日新月异的进步，创建它们变得越来越容易。 我们现在可以用一个人的小视频源创建一个Deepfakes。...图：Wav2Lip 工作流程 视频口型同步工作流程 生成器使用身份编码器、语音编码器和面部解码器来生成视频帧 判别器在训练过程中因生成不准确而惩罚生成器 生成器-鉴别器的对抗训练导致最终输出视频具有尽可能高的准确度...%cd sample_data/ %rm input_audio.wav %rm input_video.mp4 from google.colab import files uploaded = files.upload...%cd sample_data/ from google.colab import files uploaded = files.upload() %cd ..
在Google驱动器中准备数据集 3. 导入Colab项目 4. 更新Colab项目中的Hugging Face 的 Access Token 5....在Google Driver中准备数据集 2.1 从我的github存储库下载此项目 https://github.com/datatetecyl/gpt2_lab 2.2 在Google Driver...中创建一个带有名称GPT2_LAB_DTS的文件夹。...导入Colab项目 在Colab中打开一个新项目。...在从上一步创建的 Colab 项目中，将该行中的虚拟令牌替换为新的令牌。
它在带有和不带有 NVIDIA GPU 的机器上均可运行。 ?...具体可参考这个端到端文本分类示例： https://colab.research.google.com/drive/1RvCnR7h0_l4Ekn5vINWToI9TNJdpUZB3。 ?...这样允许 tf.summary 更方便地与Cloud TPU 一起使用。 Cloud TPU 支持带有 DistributionStrategy 和 Keras 的动态批处理大小。...需要注意的是，数据集的行为也略有不同，因为重新标记的数据集基数将始终是副本数的倍数。 tf.data.Dataset 现在支持在分布式环境中（包括在 TPU pod 上）自动进行数据分发和分片。...当设置为「true」或「1」时，此环境变量使 tf.nn.bias_add 操作确定性地（即可重现地）进行，但当前仅在未启用 XLA JIT 编译时才这样操作。
在线尝试 Disco Diffusion 是一个部署在 Colab 的开源项目，所以在线就可以作图。.../main/Disco_Diffusion.ipynb Colab 是 Google 家的用来在线编写并运行 Python 程序的 notebook，如果使用过用 Jupyter notebook，会觉得非常熟悉...依次运行 notebook 中的代码，就可以出图。当然 Colab 每天给免费用户使用的计算资源有限制（有资料说是 2 个小时时长，显卡资源随机），经常碰到的情况就是生成到一半，服务器就断开了。...原因就在于模型文件在服务器上已经不存在，研究了一下 colab 中的代码，发现还有一套 fallback 地址（备用地址），所以将 docker/prep/Dockerfile 中的地址修改为： https...然后映射到容器，这样，在 Docker 容器中生成的图像才好被 host 主机访问到： docker run --rm -it \ -v $(echo ~)/disco-diffusion/images_out
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具，一款由 Google 出品，免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具！！...打开 Colab 页面后，我们可以自己创建一个 Python 记事本，当然也可以上传在本地写好的 ipynb 或 py 文件，具体如下图： ?...连接自己的 Google 云盘 首先，你应该已经有了一个 Google 账号。 在新创建的 Jupyter 记事本中，输入如下的代码，并运行，结果如下： ?...，导入到 Colab 中，然后一步步的执行，等待模型训练好后，下载到本地即可。...10 * Debugger PIN: 326-836-556 在浏览器中输入如下： ? 服务正常，后面再优化下部署方式，是不是就可以线上使用了呢。
Fooocus内置和自动化了许多优化和质量改进，将其他页面的手动设置变为了自动配置，这样就和Midjourney一样，这将在每次尝试中获得良好的结果。...如果你想做更多，你可以使用Fooocus的Advanced选项卡。比如说设置清晰度过滤器或自定义lora。...在这篇文章中，我们将介绍如何在本地和Colab上使用Fooocus 在Windows上运行 只需要在下载文件，解压缩，然后运行run.bat,就是这么简单 在第一次运行时，它会自动下载模型，如果你已经有这些文件...: python launch.py 或者如果想打开远程端口，需要使用listen参数 python launch.py --listen 在Google Colab上运行 因为需要使用GPU，所以我们这里选择...T4 GPU，因为它已经够用了 然后使用下面命令，由于下载和安装，该操作可能需要一些时间才能完成，但是Colab的下载速度很快，我们不需要传输模型了 %cd /content !
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