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。
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。
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!!
前段时间,在利用ControlNet重新定义你的AI姿势中提到了如何利用快捷方式节省谷歌硬盘,由于目前收集到的模型站点涉及的模型较少,且缺少lora模型。因此寻思着自己是不是也可以做一些热点模型的站点出来分享给大家,这样大家就可以全身心的进行AI绘画了,不用操心模型和谷歌硬盘容量的问题了。
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。
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory,Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行,最重要的是Colaboratory免费,这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
Colab在使用过程中,对于本地训练集,每次连接都要重新上传,很麻烦。
Rclone 是一款的命令行工具,支持在不同对象存储、网盘间同步、上传、下载数据。
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。
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。
0.说在前面1.google driver2.colab使用3.访问文件4.作者的话
rclone能够方便的管理 google drive 与 dropbox 等网盘,支持挂载盘符与命令行上传下载 下载 rclone支持多平台,下载地址:https://downloads.rclone.org/ 安装 apt install -y unzip wget https://downloads.rclone.org/rclone-current-linux-amd64.zip unzip rclone-current-linux-amd64.zip chmod 0777 ./rclone-*/rc
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。
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。
最近AIGC真的很火,除了chatGPT外,AI绘画也是热度不减。最近也是决定抽空上手尝试一下,但奈何我的本本太渣,丐版Mac跑跑数据还行,跑Stable Diffusion根本没戏。所以还是决定白嫖谷歌的colab。
数千微信好友,每天都会有几个问我 Torch not complied with CUDA enabled 这类问题。
Rclone是一个开源的命令行程序,用于管理云存储上的文件。它是云供应商Web存储界面的功能丰富的替代方案。超过50种云存储产品支持Rclone,包括S3对象存储,Google Drive,OneDrive等业务和消费者文件存储服务以及标准传输协议。
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。
参考: Mountain Duck[1] 按照官方的描述: Mountain Duck 4.5.0 是一款macos上将服务器和云存储挂载到本地桌面上,Mountain Duck能挂载Ftp、WebDEV、亚马逊云、谷歌云等云服务,可以使用任何应用程序打开远程文件,和在本地硬盘上一样可以进行添加复制删除等操作。 这里我使用的mac,win 同理。 其实相当简单,关于mountainduck 的用法,可以参见[[26-用MountainDuck将你的网盘挂载到本地]],也就是我们上一节介绍过了的一只可爱的小鸭
最近咱看到班上的同学在搞Vits,偶然的机遇下咱也开搞了,顺便取得了科技社的内部权限,挺好的(指训练结果)
前段时间给大家分享了如何利用colab实现AI绘画自由[1]又更新了不少新功能。最重要的是可以通过谷歌硬盘的快捷方式导入模型,极大的节省了谷歌硬盘容量。
挂载Google云端硬盘 from google.colab import drive import os drive.mount('/content/drive') data_dir = 'drive/My Drive/dataset-resized' output_dir = 'drive/My Drive/out_put' logs = 'drive/My Drive/logs' os.listdir(data_dir) Drive already mounted at /content/drive
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。
之前一直使用Google Colab跑实验,因为实验的规模不大,配合Google Drive用起来就很舒服,但是最近要系统地进行实验,规模一下子上来了,Colab经常在代码没跑完就达到额度上限,于是自己租了个GPU服务器,Ubuntu子系统,没有图形化界面,所以用起来还不太熟练,这里简单记录一下一些关键点。
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。
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。
由于每次打开文件后台资源都是随机分配的,在运行代码之后一定要记得将结果保存。当然有的时候我们可以直接将所需文件上传到google drive上,由于资源随机分配,因此需要建立他们之间的关系。以下操作每次打开的时候,也需要重新执行。
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。
机器之心专栏 作者:Jinkey 1 简介 Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境,免安装快速切换 Python 2 和 Python 3 的环境,支持 Google 全家桶 (TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive 等),支持 pip 安装任意自定义库。 网址:https://colab.research.google.com 2 库的安装和使用 Colab 自带了 Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Panda
经常听说有人撸到无限容量的谷歌网络硬盘,或者是 5T 容量的,都是利用学生认证实现的,现在淘宝上也有一大堆,但是感觉这种都不一定稳,随时可能翻车,我自己是用的 google drive 个人版的免费 15G 空间,其实也够用了,可以挂载到服务器上,当一个普通的本地磁盘样操作,多 15G 随便放点什么都好,还稳定,不怕翻车,挂载主要通过 RCLONE 这个软件实现,需要服务器或者至少 KVM 架构的 VPS,因为需要用到 FUSE,而一般 OPENVZ 架构是不开启这个功能的,教程如下:
什么?你还在使用Python、anncoda...跑程序吗?你的笔记本能跑的动程序吗?强烈建议使用谷歌colab(https://colab.research.google.com/),当然你要有一台可以连上谷歌的电脑:)
Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境,免安装快速切换 Python 2和 Python 3 的环境,支持Google全家桶(TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive等),支持 pip 安装任意自定义库。网址:https://colab.research.google.com
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
在 rclone 官网https://rclone.org/downloads/下载适用于 Windows 的最新版客户端,解压到磁盘当中,将文件夹重命名为rc(方便以下操作。。)。按住键盘上win+R输入powershell打开命令行,执行以下命令。
计算机视觉无处不在-从面部识别,制造,农业到自动驾驶汽车。今天,我们将通过动手实践进入现代计算机视觉世界,学习如何使用YOLO算法检测车牌。
# -*- coding: utf-8 -*- """tf_GUP.ipynb Automatically generated by Colaboratory. Original file is located at https://colab.research.google.com/drive/1crfzBEkEzf5Y8oGyDepR1PGem5CITnk2 """ import tensorflow as tf device_name = tf.test.gpu_device_name(
我真的喜欢后面墙上不规则的黑板白班、脱落的墙皮和不知道什么颜料的笔画上去的线条吗?
在本教程中,我们将替换 StarGAN V2 模型中的自适应实例归一化(AdaIN)层,并在分辨率为 512x512 像素的图像上对其进行训练。
OpenAI Gym是学习和开发强化学习算法的好地方。它提供了许多有趣的游戏(所谓的“环境”),你可以将自己的策略用于测试。例如,它有一些简单的游戏,例如在小推车上平衡垂直杆(“ CartPole-v1”),将钟摆摆到直立位置(“ Pendulum-v0”),以及一些经典的电子游戏,例如Space Invader 和Pin Ball。
连续看了几期和菜头的公众号上关于 AI 作画的文章后,我也产生了一些兴趣。作为一名理科生,立马就行动起来,这篇文章就聊一聊我的尝试过程。
Rclone可以挂载OneDrive/Google Drive/Amazon Drive等云存储,同时还支持全平台,您可以在Windows、Mac OS、Linux上进行使用。这篇文章主要分享CentOS使用Rclone挂载OneDrive的过程,其它系统或者挂载其它网盘原理和方法大致相同。
Google Colaboratory是Jupyter的一个专用服务器,允许用户免费使用12个小时(重启后可以继续使用)。用户可以利用Google Colab测试Python代码,对于进行机器学习和数据科学研究的小伙伴是个非常实用的工具。
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。
为什么使用colab 1.云端使用,打开即用 2.关联google云端硬盘 3.免费GPU资源。 4.容易分享你的代码,配合教学,学习很方便 例子1::下载图片到你的云端硬盘 from google.colab import drive # Import a library named google.colab drive.mount('/content/drive', force_remount=True) %cd /content/drive/MyDrive #change directory to
瑜伽是一种古老的运动,近年来由于其对身心健康的众多益处而广受欢迎。随着人们对瑜伽的兴趣日益浓厚,对能够准确分类瑜伽姿势的自动化系统的需求也越来越大。本文中我们将探讨如何使用 YOLOv8 Pose(一种先进的对象检测模型)对图像和视频中的瑜伽姿势进行分类。
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。”
安装其他库的命令:!pip install或者!apt-get install命令
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
Google Colab NoteBook可实现数据科学的民主化。允许所有人— AI研究人员,艺术家,数据科学家等。—在每台设备(甚至在智能手机)上享受机器和深度学习的功能。只需运行单元,更改参数,值和源,即可享受AI的多样性。
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