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。
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。
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
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。
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:
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。
btsync 是分布式网盘,里面可以存放任意内容,我就使用他来分享工具,本文的工具都提供btsync分享。如何安装参见这篇博客 因为百度分享经常失败,所以使用btsync可以做比较好的分享。
NVIDIA TensorRT是一个高性能深度学习推理平台。它包括深度学习推理优化器和运行时,可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。推理时,基于TensorRT的应用程序比仅CPU平台的执行速度快40倍。使用TensorRT,您可以优化所有主流框架中训练出的神经网络模型。
想运行TuriCreate,却没有苹果电脑,也没有Linux使用经验,怎么办?用上这款云端应用,让你免安装Python运行环境。一分钱不用花,以高性能GPU,轻松玩儿转深度学习。
今年年初受疫情的影响,给大部分同事办公带来了不便,因此,公司今年开始着手移动办公,将部分原来需要在PC端操作的功能逐渐增加到了移动端,开发了很多的H5报表。因为是内部用的功能,在测试的时候也没有可以去关注兼容性和一些app端的专项测试,我们只是负责测试自己部门开发的轻应用,接入到公司的平台中能不能正常使用。
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
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:
Colab is a hosted Jupyter Notebook service that requires no setup to use and provides free access to computing resources, including GPUs and TPUs. Colab is especially well suited to machine learning, data science, and education.
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务,T4GPU耗能仅为70瓦,是面向现有数据中心基础设施而设计的,可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
近年来,可插入到神经网络架构中的一种新型可微图形层(differentiable graphics layers)开始兴起。
Yarn 是 Facebook, Google, Exponent 和 Tilde 开发的一款新的 JavaScript 包管理工具。 你可以通过它使用全世界开发者的代码,或者分享自己的代码。代码通过包(package)(或者称为模块(module))的方式来共享。 一个包里包含所有需要共享的代码,以及描述包信息的文件,称为package.json。它的优点是更快、更安全、更可靠。它的主要特性有离线模式、确定性、网络性能、多注册、网络恢复能力、扁平模式以及 Emoji。
下载地址:https://www.listary.com/ 另一款搜索everything也不错
Colab全称Colaboratory,即合作实验室,是谷歌的提供的一个在线工作平台,使用Jupyter笔记本环境,完全运行在云端,且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
当我们在 colab 上尝试一些临时的东西时,我们会创建一堆杂乱、没有标题的 Notebook。
Colaboratory(简称 Colab),是Google公司的一款产品,可以浏览器中编写和执行 Python 代码。
来源:DeepHub IMBA本文约1400字,建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。 在这篇文章中,将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像,还有就一个一个不好的消息,因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。 从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现,它可以让我们从文本中创建高质量的图像。 但是DALLE2是收费的用户只有一些免费的额度,如果免费额度使用完毕就
在Windows上使用Scoop包管理器在命令行下安装RabbitMQ。这使得它很容易安装且易于升级或卸载。
将 WebUI Colab 安装到 Google Drive Colab 页面功能 一次性安装和更新 跑步 添加模型 教程 稳定的扩散 WebUI Colab 与 Google Drive:ht
1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版,2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度,但是由于其计算量很大而且没有开源,我们普通用户并没有办法使用,但是Stable Diffusion 的出现改变现状,可以让我们普通用户也可以直接使用,并且以前相对于 Disco Diffusion, Stable Diffusion 生成的图片更加实用;相对于 DALLE 2,Stable Diffusion 需要占用的资源更少,这样我们也可以在自己的电脑中使用它生成高质量的图片。
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境,旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势,使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境,可以直接开始编写代码,并且提供了免费的GPU和TPU资源,这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助,可以加速模型训练过程。
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!!
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。
本文章首发于语雀! 通过各种高科技功能同步到Hajeekn 的博客 本篇文章参考 Dejavu 的文章和 Scoop 官方文档 Windows 和 MacOS Linux 不一样 Windows 安装软件的途径一般是搜索引擎/软件管家
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。
最近因为跳槽的问题,重装了操作系统,那么开发人员的痛点就是重装操作系统后安装开发环境,比如你一下子需要安装{JDK,MySQL,Redis,Nginx。。。。。}等一系列常用工具。
能够正常访问GitHub的raw文件地址,如果访问不了一般报以下错误(无法访问GitHub的raw文件地址)
刚开始用Python的时候,总会在安装Python环境中遇到不少问题。比如说,安装之后怎么使用,新的package怎么安装等。今天发现了一款解决这些入门问题的黑科技,Google Colab.
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。”
Scoop 是 Windows 一个包管理器,如果你使用 Mac 的话,那么你一定使用过 Homebrew。他们几乎是相同的道理。
Real-ESRGAN 是一个旨在开发实用的图像/视频恢复算法的项目。该项目主要功能、关键特性和核心优势包括:
很长时间没摸 windows 了, 发现自己居然 out 了,windows 也有类似 mac 的 brew 包管理器,
Scoop是Windows的命令行安装程序,是一个强大的包管理工具。可以在github上找到其项目的相关信息,项目网址。
Stable Diffusion是一个强大的图像生成AI模型,但它通常需要大量调整和提示工程。Fooocus的目标是改变这种状况。
Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎,集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库,并提供了一整套简单直观的 API。Milvus 具备高度灵活、稳定可靠以及高速搜索等特点,在全球范围内已被数百家组织和机构所采用。他们将 Milvus 与 AI 模型结合,广泛应用于以下场景:
用于机器学习的软件库往往对研究成功至关重要,因此软件库的更新速率必须能够跟上机器学习研究发展的脚步。
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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。
这份Pytorch强化学习教程一共有八章,从DQN(Deep Q-Learning)开始,步步深入,最后向你展示Rainbow到底是什么。
以前我写过文章介绍过Windows下的包管理器Chocolatey,而Chocolatey并不是唯一的选择。还有一个很流行的选择就是scoop。原来我用Chocolatey比较多一点,但是后来因为我发现Chocolatey安装的JDK等软件更新的时候路径会发生变化,每次更新都需要重新配置一遍路径,比较麻烦。于是就把这些软件切换到了scoop上,scoop可以用current文件夹保持路径不变,这一点非常方便。
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