👉腾小云导读 Stable Diffusion 是一种深度学习的文本到图像模型，由 Runway 和慕尼黑大学合作构建，第一个版本于 2021 年发布。目前主流版本包含 v1.5、v2和v2.1。它主要用于生成基于文本描述得详细图像，也应用于其他任务，如修复图像、生成受文本提示引导的图像到图像的转换等。本文主要讲解如何在腾讯云上部署 Stable Diffusion以及使用，欢迎阅读。 👉看目录，点收藏 1 应用场景 2 部署 Stable Diffusion 3 搭建步骤 3.1 准备需使用容器
4月24日，腾讯正式宣布开源Transformer推理加速工具TurboTransformers。该工具面向自然语言处理领域中Transformers相关模型丰富的线上预测场景，在微信、腾讯云、QQ看点等产品的线上服务中已经广泛应用，这也是腾讯通过Github对外开源的第100个项目。 据了解，TurboTransformers源于腾讯内部对开源协同的推动。2019年初，腾讯技术委员会成立，下设开源协同、自研上云两个项目组和对外开源管理办公室，以此来促进内部代码的开放共享和协同共建。TurboTransf
近半年，AIGC 领域惊喜接踵而至。除了 Chatgpt，在AI绘图方面 Stable Diffusion 也大放异彩。网上的教程五花八门，有很多小伙伴根本不知如何下手，苦不堪言。
刘远，腾讯云泛互联网首席解决方案架构师。 技术背景 Stable Diffusion 是一种深度学习的文本到图像模型，由 Runway 和慕尼黑大学合作构建，第一个版本于 2021 年发布。目前主流版本包含 v1.5、v2和v2.1。它主要用于生成基于文本描述的详细图像，也应用于其他任务，如修复图像、生成受文本提示引导的图像到图像的转换等。 应用场景 AI 绘图在各个行业领域会起到革命性的作用，目前多数是加快现有工作的效率和质量。以下是几个典型的应用场景： 1. 插画：无论是游戏 CG 还是概念插画，使用
英特尔联合腾讯云大学升级课程共建项目，发布2.0版。此次升级面向AI、大数据等核心领域提供了更丰富的资源，同时更加注重强化实践内容，以从通用技术培训到云上实战，更有效赋能开发者，并基于腾讯云TI-ONE平台，以及英特尔提供的更多工具镜像，让学员将通过理论与知识学习所得的技能，直接实现落地应用，进而更全面地支持云生态人才培养，帮助广大开发人员创造无限未来。
| 导语 本文从腾讯云ES AI增强搜索相关能力介绍出发，通过集群部署、模型上传、效果验证等全流程演示，从零到一完成基于腾讯云ES的自然语言处理（NLP）与向量检索实践。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 前 言 英特尔联合腾讯云大学升级课程共建项目，发布2.0版。此次升级面向AI、大数据等核心领域提供了更丰富的资源，同时更加注重强化实践内容，以从通用技术培训到云上实战，更有效赋能开发者，并基于腾讯云TI-ONE平台，以及英特尔提供的更多工具镜像，让学员将通过理论与知识学习所得的技能，直接实现落地应用，进而更全面地支持云生态人才培养，帮助广大开发人员创造无限未来。 戳“阅读原文”预览完整的英特尔专区板块 腾讯云大学是腾讯云面向云生态用户打造的一站式学习成长平台，
点击阅读原文或文末申请链接以提前获取试用资格，将对排名靠前的申请者送出免费 GPU 额度，名额有限，先到先得！ 关于 AI 绘图与 Stable Diffusion 相信不少小伙伴对 Stable Diffsuion 或 AI 绘画技术早已有所耳闻。仅需输入提示词，就可以控制 SD 模型快速生成一批又一批精美图片。在过去的一段时间里，Stable Diffusion 在人物生成、场景生成、媒资生成、设计素材生成、游戏材质生成等领域，都展现出了极大的潜力与令人惊艳的效果。 （Stable Diffsuion
AI 时代已经到来，与其说这是一个技术变革，不如说这是对我们工作和生活方式的全面升级。很多人已经听说过 Stable Diffusion AI 绘图和 Meta 公司推出的免费大语言模型 Llama 2，它们代表了当今最前沿的技术水平。但对于绝大多数人来说，尝试和体验这些前沿技术仍然有着较高的门槛。
随着信息技术的飞速发展和数字化转型的深入推进，云原生架构已成为企业数字化转型的重要基石。Docker容器、Serverless和微服务等技术作为云原生的核心组成部分，正在不断推动着企业应用架构的革新与升级。本文旨在总结近期在云原生实践、容器技术、Serverless应用以及微服务架构等方面的最新研究成果和实践经验，为企业提供更高效、更灵活、更可靠的云原生解决方案。
腾讯CVM标准型SR1是腾讯云推出的首款搭载ARM架构处理器的新一代CVM标准型计算实例规格。SR1基于全核一致主频3.0GHz的Ampere Altra处理器，实例核数从1核到64核，并支持1: 2、1: 4等多种处理器与内存配比，相对x86架构实例为用户提供卓越的性价比。
近日，腾讯正式宣布开源 Transformer 推理加速工具 TurboTransformers。该工具是面向自然语言处理领域中 Transformers 相关模型丰富的线上预测场景所提出的加速方案，已经在微信、腾讯云、QQ 看点等产品的线上服务中广泛应用，这是腾讯通过 GitHub 对外开源的第 100 个项目。
有钱没钱，回家过年是中华民族 2000 多年的传统。今年的春节注定是不一样的，原地过年、云过年成为新趋势。虽然大多数的我们不能回家，但是过年的氛围不能少！比如，年夜饭！无论在何地，无论是否在家吃年夜饭，都可以给菜品点心拍个照，用 Serverless AI 推理识别年夜饭食物。 传统习俗加持高科技，足不出户，也能花样过大年！ 用 Serverless 部署一个 TensorFlow 函数，参与「Serverless 云过年」活动， 既是花样过年，又可拿惊喜好礼！ 一、活动介绍 这个春节，虽然要原地/
如今，如何用更低的成本实现更高的效能，成为众多企业数字化转型当中首要关注的问题。 在AI领域，大家为了追求高精度业务效果，往往会使用数据训练模型和深度学习网络，进行分布式大规模机器训练，然后将复杂高精度模型进行推理服务部署。 整个过程中，因处理数据、搭建基础训练和推理环境会带来较高的人力成本，因训练周期长以及推理时延高会带来较高的机器成本。 腾讯云TI-ONE平台可在两方面都帮客户降本增效，通过在数据接入加工、模型训练、模型服务等阶段提供平台化能力帮客户降低人力成本；通过在训练和推理两个阶段提供TI-ACC
今天腾讯云正式上线第八代云服务器标准型实例 S8和内存型实例M8。基于自研服务器的高密设计与硬件升级，搭载第五代英特尔®至强®可扩展处理器的腾讯云实例S8/M8，计算性能大幅提升，对比腾讯云云服务器上代实例，整机性能提升115%，单核性能提升28%[1]，内存带宽提升75%。 内置英特尔® 高级矩阵扩展（英特尔® AMX）AI加速器，推理场景性能最高提升8倍，深度学习场景性能最高提升2倍，可为主流AI带来强力支持。
本文项目地址：Real-CUGAN at main · bilibili/ailab · GitHub
人脸识别、体感测温、图片转文字等 AI 推理函数在许多场景已经得到了成熟应用。从 AI 算法到数据准备、再到训练模型，这一过程已经有成熟的工具支持。但是如何将训练好的 AI 模型带到生产环境，一直是极具挑战的问题。 在服务器上部署 AI 推理软件（比如 Tensorflow 的服务器版，或者使用 AI SaaS 云服务，都可以在一定程度上解决这个问题，但是，部署自己的服务器需要在生产环境中运维复杂的 AI 软件栈，并且需要为闲置资源付费；使用 AI SaaS 云服务则会受到 SaaS 云服务对模型以及数据
近日，腾讯云在《Forrester Wave™：2023 年第四季度中国人工智能/机器学习平台》报告中被评为“强劲表现者”。腾讯云TI平台在训练工具、训练评估、推理目标、应用工具、定价灵活性和透明度以及路线图等六项标准中获得了最高分。根据Forrester报告，腾讯云旨在帮助客户构建低成本、高效满足业务需求的AI模型。
如果做大模型的鸿沟是数据、算力和成本等，那阻碍产业应用与大模型结合实践的高墙则更为具体。
为深化和推进高校学生在云计算领域的学习，腾讯云计算联合腾讯高校合作、腾讯优图实验室发起「云+校园」腾讯云计算高校分享会系列活动，旨在通过业界经验分享与产品实践体验，帮助高校学生了解云计算与提升动手实践能力。同时，腾讯云计算还将进一步加强针对高校师生的高性能算力支持，并持续投入优质云计算学习资源赋能课程建设与人才培养。 钟灵水木地，毓秀清华园。5月17日，「云+校园」腾讯云计算高校分享会首站来到清华学府，走进软件学院深度学习课堂。来自腾讯优图实验室的专家为近百位研究生和本科生介绍了深度学习推理框架 TN
一方面，它以「授人以渔」的方式为 AI 构建了一个开放共进的生态环境，帮助行业加速 AI 应用落地；另一方面，在解决行业实际问题时实现持续更新和迭代，源源不断地给 AI 领域输送重要的技术养料和创造力。可以说「开源」是 AI 落地和繁荣不可或缺的源动力。
腾讯云 Serverless 云函数 SCF 现支持分配 120GB(122,880MB) 大内存环境，可以更加轻松地处理具有更高内存或更密集计算需求的工作负载，如音视频处理、大数据分析、大型文件处理、统计计算以及 AI 推理等多种场景。 01. 功能介绍 在腾讯云 Serverless 云函数资源模型中，可以选择用于函数的内存量，这会分配等比例的 CPU 计算能力和其他资源。意味着在选择新的较大设置时，可以使用更多计算能力。可以指定函数运行时可用的内存大小，最小 64MB ，最大 122,880MB(1
9 月 7 日，腾讯在数字生态大会上正式推出混元大模型。据介绍，腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型，拥有超千亿参数规模，预训练语料超 2 万亿 tokens，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。
云原生在近几年的发展越来越火热，作为云上最佳实践而生的设计理念，也有了越来越多的实践案例，而一个个云原生案例的背后，是无声的巨大变革。 腾讯云主办首个云原生百科知识直播节目——《云原生正发声》。直播内容围绕云原生领域，覆盖实时的云原生技术、实践、性能优化、前沿趋势、云原生案例分享、企业云开发者成长路径、就业等等内容。 《云原生正发声》，2021年国内首个云原生百科知识直播节目，将在每周二晚19:30 准时开播。通过本直播节目帮助云原生技术使用者和爱好者加深云原生技术的理解，同时推动云原生与企业IT的融
4月24日，腾讯正式宣布开源Transformer推理加速工具TurboTransformers。该工具面向自然语言处理领域中Transformers相关模型丰富的线上预测场景，在微信、腾讯云、QQ看点等产品的线上服务中已经广泛应用，这也是腾讯通过Github对外开源的第100个项目。
在 2023 年 9 月 7 日举办的 2023 全球数字生态大会上，腾讯正式发布自研通用大语言模型——混元，并宣布通过腾讯云对外开放。本文将主要介绍混元的相关信息与腾讯发展大模型的态度与打法。腾讯云开发者公众号后续还将对话混元大模型技术团队，带来更为深度的技术解读，点个关注不迷路！
12月1日，2022腾讯全球数字生态大会上，以“云智能加速推动产业数智化进程”为主题的腾讯云智能专场顺利召开。会上，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声发表了主题演讲。 腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、 优图实验室负责人吴运声 吴运声表示，人工智能与云计算、大数据等技术的深度融合, 正在成为推动产业智能化深入发展的强劲动力。腾讯云智能聚合领先的 AI 技术优势、深耕产业互联网的行业经验，已经将腾讯云TI平台等多种 AI 产品及解决方案输送到各行各业，助力实体产业转型升级。 腾讯云TI平台
徐蓓，腾讯云容器技术专家，腾讯云异构计算容器负责人，多年云计算一线架构设计与研发经验，长期深耕 Kubernetes、在离线混部与 GPU 容器化领域，Kubernetes KEP Memory QoS 作者，Kubernetes 积极贡献者 摘要 qGPU 是腾讯云推出的 GPU 共享技术，支持在多个容器间共享 GPU 卡资源，提供百分比算力与 MB 级显存细粒度分配和强隔离能力，并且搭配业界独有的 GPU 在离线混部技术，在充分保证业务安全、稳定的前提下，将 GPU 利用率提升到了极致。 qGPU 已服
计算加速套件 TACO Kit 简介 从推荐系统、自动驾驶到聊天机器人，AI 正逐渐渗透到我们生活的每个角落。每一次我们使用这些应用的时候，应用背后都有训练好的神经网络模型在运行一个叫做“推理”的过程。无所不在的应用，意味着推理可能会被部署在云、边、端等各种可能的硬件终端上。不同硬件所带来的异质性，不可避免地给软件设计提出了巨大的挑战。开发者经常需要在不同目标设备上开发推理应用，并使用不同平台、各自独立的软件栈及依赖。 为了应对上述软件研发的挑战，腾讯发布了 TACO Kit（Tencent Acceler
公有云中的 Serverless TensorFlow 函数 对于软件开发者和学生来说，人工智能是有偿的。2021年，最流行的 AI 框架 Tensorflow 开发者的平均年薪为148508 美元，换算成人民币将近百万。现在，即使是入门级编程工作，开发者也必须具备人工智能技能。实际上，遵循在线教程并为图像识别和自然语言处理等任务训练自己的 Tensorflow 模型非常容易。只需要一些基本的 Python 知识即可进行培训，然后运行该模型进行演示。 仅仅知道如何使用简单的 Python 来训练模型并不
5月27日,在Techo Day腾讯技术开放日上,腾讯云聚焦“资源管理”的后端运维场景,分享了如何在企业级运维中,实现资源安全可控、运维高效敏捷、成本消耗可预期三者均衡的实战经验与心得,帮助企业最大化释放Serverless价值,为行业开发者带来了极具参考价值的干货分享。
导言 WeChat TFCC是微信技术架构部后台团队研发的服务端深度学习通用推理框架，也是腾讯深度学习与加速Oteam云帆的开源协同成果，具有高性能、易用、通用的特点，已在微信视频号、微信开放平台推荐系统、微信画像、微信智聆语音识别、语音合成等业务广泛使用; 支持81个ONNX Operation和108个Tensorflow Operation，覆盖推荐、NLP、语音等场景的各种主流模型，同时更多的Operation在持续接入中。 特性 WeChat TFCC由Library、Runtime、Gene
NVIDIA 发布了基于新一代 Ampere 架构的多款 GPU 加速器 A100、A10，相较于上一代有显著的算力提升。腾讯云作为国内领先的云计算服务商，是业内率先推出搭载 A100、A10 的 GPU 云服务器的云厂商之一，进一步提升客户的训练、推理效率。
此次比赛所用数据集RACE，全称：Large-scale ReAding Comprehension Dataset From Examination，是一个从初中和高中试题中收集的大型英文阅读理解数据集。
在深度学习领域，稳定扩散（Stable Diffusion）是一种强大的生成模型，近年来备受关注。稳定扩散模型通过逐步将噪声信号转化为目标图像，实现了高质量图像生成的突破性进展。相较于传统的生成对抗网络（GAN）等模型，稳定扩散技术在生成图像时展现出更加稳定和可控的特性，为图像生成任务带来了全新的可能性。然而，稳定扩散模型对计算资源和硬件设备要求较高，需要充足的显存和计算能力来支持模型的训练和推理过程，一般的用户是无法在本地进行训练和推理的。腾讯云一直是国内大模型的重要参与中，腾讯云高性能应用服务(Hyper Application lnventor，HA)，是一款面向 Al、科学计算的 GPU 应用服务产品，为开发者量身打造的澎湃算力平台，今天我们就基于腾讯云HAI进行Stable Diffusion的部署和推理
导语 | 云计算的发展为互联产业带来了巨大的变革，云上技术的下一站，又会有哪些新契机呢？本文是腾讯工业互联网深圳研发负责人黄浩宇老师在云+社区技术沙龙深圳站的分享整理，为大家详细介绍腾讯基于边缘容器技术的工业互联网平台建设。
导言 WeChat TFCC是微信技术架构部后台团队研发的服务端深度学习通用推理框架，也是腾讯深度学习与加速Oteam云帆的开源协同成果，具有高性能、易用、通用的特点，已在微信视频号、微信开放平台推荐系统、微信画像、微信智聆语音识别、语音合成等业务广泛使用; 支持81个ONNX Operation和108个Tensorflow Operation，覆盖推荐、NLP、语音等场景的各种主流模型，同时更多的Operation在持续接入中。 整体结构 WeChat TFCC由Library、Runtime、Ge
9 月 7 日，2023 腾讯全球数字生态大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生正式发布全链路自研的通用大语言模型：混元大模型。混元大模型具备强大的中文创作能力、复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。
近日，腾讯云AI与腾讯优图实验室的加速团队在CLUE语言分类任务上进行试验，一举在分类任务1.0和1.1中拿下业界第一的好成绩。 HUMAN为人类标注成绩，非模型效果，不参与排名 ▲如何与AI进行无障碍的对话？ 近年来随着人工智能的发展，NLP（自然语言处理）一直是业内外关注的焦点，其中预训练模型(Pre-Trained Model，PTM)技术作为当下最具有革命性的创新成果，正成为国内外互联网企业探索的重点，构建以中文为核心的超大规模预训练模型及生态势在必行，各大公司在反哺自身业务的同时纷纷向CLUE
去年6月，MiniMax自研文本大模型MiniMax-ABAB（“阿巴阿巴”）快速迭代到第二个版本，随着参数规模增长、海量数据涌入，彼时的计算资源捉襟见肘。
近日，腾讯云AI与腾讯优图实验室的加速团队在CLUE语言分类任务上进行试验，一举在分类任务1.0和1.1中拿下业界第一的好成绩。
模型部署作为算法工程落地的最后一公里，其天然对算法团队而言具有较高的复杂性，不仅要考虑如何高效地部署、管理不同框架模型，还需要考虑分布式服务的负载均衡、故障容错、可扩展性、资源隔离、限流、核心指标监控等问题。这些都极大的依赖于工程团队的能力，不是算法团队的强项，如何解决这最后一公里，让焦点聚焦在模型开发上，是模型部署服务模块需要解决的问题。
Prompt：请帮我写一篇专利，专利的主要内容是：本发明涉及农业种植技术领域，具体是一种农业种植用种子筛选装置，…，筛选机构与除尘机构之间设置有震动机构，本发明，通过设置除尘机构，一方面，第一风机可以将种子中含有的细小杂质吹起，另一方面，…，可以实现除尘箱和放置框的上下震动，使筛分更加快速有效的进行。不少于4k字
本次有幸受邀作为新品先锋体验官参加了【腾讯云HAI域探秘】活动，沉浸式体验高性能应用服务HAI产品 + Stable Diffusion WebUI部署。
12月9日，2022年iDASH国际隐私计算大赛结果正式公布，腾讯Angel PowerFL联队凭借最优的模型效果和较快的推理速度获得最高综合得分，斩获同态加密赛道冠军。从两年前首次参赛到现在，腾讯已经连续获得2020年可信计算赛道冠军和2021年联邦学习赛道冠军，赢得了iDASH隐私计算大赛“三连冠”，这在国内尚属首次！ 同时，在多方安全计算（MPC）赛道和可信计算（SGX）赛道上，腾讯Angel PowerFL联队也分别取得了第二和第三的好成绩。 历年来，同态加密赛道一直是iDASH比赛中最受关注和角逐
2023年数智中国AIGC科技周· AI云智上海专场在普陀区召开。活动以“智能涌现”、“算力突围”、“超越现实”三大篇章开启，第一篇章以“智能涌现”开幕、重塑数实融合终极愿景；第二篇章“算力突围”，以AI为引擎，以计算为基石，构筑数字底座；第三篇章“超越现实”，引领“空间计算”新时代，进入“虚实相生”新阶段。
文中带有大量链接，点击阅读原文，查看文中所附资源 阅读本教程后，你将能够独立构建一个用于图像分类的 Serverless 应用，比如这个能识别食物的网页 。你也可以在腾讯云上试试更多 TensorFlow 函数。 人工智能（AI）正在改变我们的生活。但是，AI 应用所需要的，远远不止算法、数据科学和大数据训练模型。据估计，在生产环境中，95% 的人工智能计算都是用于推理的。使用人工智能推理服务的最佳平台是公共云或边缘云 ，因为云能够提供丰富的计算能力、高效安全的模型管理，以及更快的 5G 互联网连接。
视立方·腾讯特效SDK自上线Web端AI美颜等能力以来，凭借出色的效果获得了不少客户的青睐。经过长时间的研发打磨，我们很高兴地宣布产品有了新的突破性进展，时下流行的3D头部特效、Animoji表情、虚拟形象等玩法，现已支持在Web平台运行！同时底层算法也通过重构获得了更优异的性能。使用SDK可以轻松将这些AR能力集成到Web或小程序中，为您的产品添加新的乐趣！ 3D头部特效 3D特效是在现有2D特效基础上的次元升级，效果更逼真，可玩性产生质的飞跃，亦能在一些眼镜、帽子等试戴类应用中大放异彩。 WebAR·
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