Google Colaboratory(Colab)是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本,直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源,为公众提供免费的的在线编程服务,以及免费的 GPU 资源,虽然在使用方面有一定的规则限制,但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
大家好,我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
选自Medium 作者:Franklin He 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Google Colab(Google 提供免费 GPU 的机器学习环境)上运行 StarCraft II 机器学习项目,包括过程中遇到的问题和作者提出的解决方案。 如果你想开始使用 FREE StarCraft II 机器学习环境,请先完善 GPU 硬件,您可以看一下我的 Google Colab notebook:https://colab.research.google.com/dri
PandasAI是一款数据分析领域的ChatGPT应用,本文对原项目进行翻译旨在进行知识科普和梳理。这个项目的github地址为:https://github.com/gventuri/pandas-ai
AutoGPT是Github上的一个免费开源项目,结合了GPT-4和GPT-3.5技术,通过API创建完整的项目。与ChatGPT不同的是,用户不需要不断对AI提问以获得对应回答,在AutoGPT中只需为其提供一个AI名称、描述和五个目标,然后AutoGPT就可以自己完成项目。它可以读写文件、浏览网页、审查自己提示的结果,以及将其与所说的提示历史记录相结合。
过去五年中的变化,如迁移到公有云以及从虚拟机向容器的转变,已经彻底改变了构建和部署软件的意义。
如何结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询您的数据?在此博客中,您将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储,并为您的数据构建问答功能。
过去一年里,ChatGPT 和 Google Bard 这样的东西出现,为大众带来了生成式人工智能,似乎每个人都在梦想和计划如何在他们的项目甚至日常生活中利用人工智能。
而在平时的接口测试工作中难免会遇到类似这种请求参数,比如md5加密、时间戳、随机数等等;
自从去年8月10号暴雪开放了星际争霸II的人工智能API之后,数不清的AI研究者前赴后继地加入了训练星际2 AI的队伍中。
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。
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,如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
“可以将 LlamaIndex 视为外部数据和 LLM 连接在一起的黑匣子。”在 Zilliz 组织的网络研讨会中,LlamaIndex 的联合创始人兼首席执行官 Jerry Liu 曾这样说道。
之前在某乎上看见一篇关于《为什么很多程序员都建议使用 Linux》的文章,结合我自身关于Linux的使用经验。心血来潮得写了一段关于我在Linux系统部署爬虫程序的心得,希望结识更多的爬虫技术大佬,一起游弋在代码世界中。
随着软件供应链攻击的增加,保护我们的软件供应链变得更加重要。此外,在过去几年中,容器的采用也有所增加。有鉴于此,对容器镜像进行签名以帮助防止供应链攻击的需求日益增长。此外,我们今天使用的大多数容器,即使我们在生产环境中使用它们,也容易受到供应链攻击。在传统的 CI/CD 工作流中,我们构建镜像并将其推入注册中心。供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性,这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改,这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。证明镜像没有被篡改的最简单和最好的方法之一(多亏了 Sigstore)是在构建之后立即签名,并在允许它们部署到生产系统之前验证它。这就是 Cosign 和 Kyverno 发挥作用的地方。
昨天(2019.05.06)的国内股市大家也都看到了,川普的一句推特威力真的太可怕了......(虽然今天涨了一点回去,但是本质上还是亏了呀)
Define Environment Variables for a Container | Kubernetes
将环境变量GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS设置为包含服务帐户密钥的JSON文件的文件路径。在Linux或macOS系统中设置方法如下:
在人工智能兴起的当下,AI正在不断地重塑着每一个行业,而我也在不断地探索中。本文又将是一篇AI应用的干货,类似的文章之前也有过几篇,大家可以结合着来看:
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法,并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别,这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
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。
你可能已经听过很多遍这个不算秘密的秘密了--Kubernetes Secrets 不是加密的!Secret 的值是存储在 etcd 中的 base64 encoded(编码)[1] 字符串。这意味着,任何可以访问你的集群的人,都可以轻松解码你的敏感数据。任何人?是的,几乎任何人都可以,尤其是在集群的 RBAC 设置不正确的情况下。任何人都可以访问 API 或访问 etcd。也可能是任何被授权在 Namespace 中创建 pod 或 Deploy,然后使用该权限检索该 Namespace 中所有 Secrets 的人。 如何确保集群上的 Secrets 和其他敏感信息(如 token)不被泄露?在本篇博文中,我们将讨论在 K8s 上构建、部署和运行应用程序时加密应用程序 Secrets 的几种方法。
Flask 是一种轻量级的 Python Web 框架,广泛用于开发简单而灵活的 Web 应用程序。在开发 Flask 项目时,良好的配置管理是确保应用程序可扩展性和可维护性的关键。本文将介绍如何有效地管理 Flask 项目的配置,包括配置文件的组织结构、敏感信息的保护以及不同环境下的配置切换。
Drone是一个流行的持续集成和交付平台。它集成了许多流行的版本控制存储库服务,如GitHub,GitLab和Bitbucket,以监视代码更改并在提交时自动构建和测试更改。
Vue.js是一个流行的JavaScript框架,它提供了许多工具和功能来帮助开发人员构建高效、可维护的Web应用程序。其中一个重要的工具是环境变量,它可以让你在不同的环境中配置不同的参数和选项。在这篇博客中,我们将介绍如何在Vue应用程序中设置环境变量,以及如何在开发、生产和测试环境中使用它们。
AIChatBot是一个基于微信测试号的对话机器人,它可以对接任何兼容OpenAI规范的API接口,例如AIGC2D,并且还添加了Google联网搜索的支持。
语义分割(semantic segmentation) : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签,使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务,直白点,就是对每个像素点进行分类。
JupyterLab 是用于笔记本、代码和数据的最新的基于 Web 的交互式开发环境。其灵活的界面允许用户配置和安排数据科学、科学计算、机器学习方面的工作流程。模块化设计邀请扩展来扩展和丰富功能。
在Conjur中,机器是秘密的非人类消费者,如服务器、虚拟机、容器、应用程序、微服务、Kubernetes服务帐户、Ansible节点和其他自动化进程。识别和授权机器很重要,因为我们在自动化工作流中将权限委托给它们。
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
为了连接到 TPU,我们必须配置一台虚拟机(单独结算)。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
可问题是,系统变量并不易用,比如结尾是否要使用分号,JAVA_HOME 与 PATH 在哪些程序中功能相同?而且与操作系统绑定,在操作系统级别设置的变量,给 JAVA 级别的程序用还好,但用来存数据库密码就不合适了。
使用腾讯云 API 时,你需要用密钥来签名你的 API 请求。腾讯云接收到你的请求后,会比对你的签名串和实际请求参数。
Reaver 是一个模块化的深度强化学习框架,可提供比大多数开源解决方案更快的单机并行化能力,支持星际争霸 2、OpenAI Gym、Atari、MuJoCo 等常见环境,其网络被定义为简单的 Keras 模型,易于配置和共享设置。在示例中,Reaver 在不到 10 秒钟内通过了 CartPole-v0 游戏,在 4 核 CPU 笔记本上每秒采样率为 5000 左右。
1、写一个python程序,读取一个文件夹及其子文件夹的文件目录、结构、文件名称,遇到py文件,读取py文件代码,以上内容保存到txt文件中
DocsGPT 是一款前沿的开源解决方案,可以简化在项目文档中查找信息的过程。通过集成强大的 GPT 模型,开发人员可以轻松地向项目提出问题并获得准确的答案。
TensorRT-LLM是一个由Nvidia设计的开源框架,用于在生产环境中提高大型语言模型的性能。该框架是基于 TensorRT 深度学习编译框架来构建、编译并执行计算图,并借鉴了许多 FastTransformer 中高效的 Kernels 实现,并且可以利用 NCCL 完成设备之间的通讯。
随着各种大语言模型(LLM)的涌现和 AI 技术变得越来越普遍,大家对于向量数据库的需求也变得越来越多。作为大模型的记忆体,向量数据库不仅可以帮助解决 LLM 面临的最大问题——缺乏特定领域知识和最新数据,还可以赋能相似性搜索应用,如产品推荐、以图搜图、文本语义搜索等。
很长一段时间以来,我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型,其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU,配备 12GB 内存,且速度稍有增加,为 8.73 TFlops。最近,Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项,其浮点计算能力为 180 TFlops。
我们演示如何结合 LangChain 和 Google 的 Gemini LLM 来总结互联网上的博客文章和文章。
这个项目是一个部署好的入门工具包,便于构建和定制你自己的AI Town版本。受到研究论文《生成代理:人类行为的交互模拟》的启发(链接:https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf)。该项目的主要目标不仅仅是为了开发有趣,更重要的是提供一个具有可扩展性的强大基础平台。后端原生支持共享全局状态、事务和模拟引擎,适用于从简单玩耍的项目到可扩展的多人游戏的各种场景。第二个目标是提供一个JS/TS框架,因为这个领域的大部分模拟器(包括上述的原始论文)都是用Python编写的。
Python API 包称为ee. 必须为每个新的 Python 会话和脚本导入和初始化它:
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。
从MinIO的官方网站(https://min.io/)下载MinIO的二进制文件。下载完成后,解压缩到/usr/local/bin目录下。
最初,是 Google 发布的原始 Tensorflow 代码,一堆堆参数,一行行代码,扑面而来。让人看着,就眼晕。
今日,TensorFlow 宣布推出 TensorFlow Graphics,该工具结合计算机图形系统和计算机视觉系统,可利用大量无标注数据,解决复杂 3D 视觉任务的数据标注难题,助力自监督训练。
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