机器之心报道 编辑:蛋酱、张倩 你以为你充了会员就无敌了?其实上面还有大会员、超级会员、至尊会员…… 对于没有 GPU 的小伙伴们来说,谷歌 Colab 是一个公认的「真香」神器,免费的羊毛说薅就薅,薅来的每一根都是赚的。 不过,薅羊毛的人多了,毛再多的羊也招架不住。于是,大家发现,免费的羊毛薅起来没那么顺手了。个把小时掉线一次,你能忍? 怎么办呢?开会员呗。一个月 9.99 美元的 Cloab Pro 不也很香吗?于是,买了 Cloab Pro 的小伙伴又开心地用了好一阵儿。虽然每个月要花点钱,但还是比
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在Colab成为付费会员后,就一定能用上V100和P100? Nonono,现在你可能会“碰巧”用上Tesla T4! 大伙儿都知道,前段时间Colab上线了一个50美元/月(约325元/月)的“超级会员”Pro+,和10美元/月的“普通会员”Pro相比,Pro+能优先用上V100和P100 GPU。 现在,有Reddit网友发现,以前总能抢到V100和P100的Pro会员,甚至可能被分配到T4。 △图源:Reddit 要知道,Tesla T
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。
一周前,亚马逊启动了 SageMaker Studio 的免费简化版 SageMaker Studio Lab,提供了一个时限为12小时的 CPU 实例和一个时限为 4 小时的 GPU 实例。SageMaker Studio Lab 成为继 Google Colab、Kaggle 和 Paperspace 之后的又一个免费深度学习计算空间。
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
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。
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。
想要获取免费算力?可能最常见的方法就是薅谷歌的羊毛,不论是 Colab 和 Kaggle Kernel,它们都提供免费的 K80 GPU 算力。不过虽然 K80 这种古董级的 GPU 也能提供可观的算力,但我们发现用于试验模型越来越不够用了。尤其最近的 Transformer 或 GPT-2 等复杂模型,不是训练迭代时间长,就是被警告显存已满。
在进行机器学习项目时,特别是在处理深度学习和神经网络时,最好使用GPU而不是CPU来处理,因为在神经网络方面,即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。
📷 来源:DeepHub IMBA 本文约3400字,建议阅读7分钟 加快训练速度,更快的迭代模型。 在进行机器学习项目时,特别是在处理深度学习和神经网络时,最好使用GPU而不是CPU来处理,因为在神
在第一篇关于AI绘图的文章中,我主要介绍了stable diffusion的各种使用方法
最近在colab上跑了一下cifar-10的图像分类数据,结果发现跑的很慢。拿本机的CPU试了一下,一个epoch大概需要20min;在colab的GPU上甚至需要两倍以上的时间。感觉很不合常理。
对于不同人群可能有不同的答案,科研人员可能更偏爱PyTorch,因其简单易用,能够快速验证idea来抢占先机发论文。
新智元编译 来源:Hackernoon 作者:Nick Bourdakos 编译:刘小芹、克雷格 【新智元导读】用CPU训练机器学习模型太耗时但GPU又太贵?今天介绍一种免费使用谷歌GPU的方法。
云计算是一个术语,用来描述通过网络(通常是Internet)交付的硬件和软件的使用。简单地说,云计算就是基于互联网的计算。在过去,人们会在他们所在大楼的物理计算机或服务器上运行从软件下载的应用程序或程序。云计算允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。
为上一篇介绍MiniGPT-4的文章,在ChatGPT兴起的当下,涌现了一大批围绕着ChatGPT建立的应用项目,通过文章的方式把这些进行一个分类梳理。顺便给关注AI的同学科普一下。
深度学习非常依赖设备,训练模型就类似在“炼丹”,没有好的炼丹炉,想要复现顶刊中那些动辄8卡/4卡 Tesla V100显卡训练的模型,只能是“望洋兴叹”。
最近时间发现,如果用本机跑图片分类的话,实在是跑不动,跑得太慢了,服务器也不快。之前在搞了一通cuda、cudnn之后,还是觉得慢,而且cuda对MacOS太不友好了。
作者 | Vivek Rathod 和 Jonathan Huang,Google Research
Stable Diffusion 的人工智能绘画能力,我在之前已经不止一次给你展示过了。
从历史角度看,TensorFlow 是机器学习框架的「工业车床」:具有复杂性和陡峭学习曲线的强大工具。如果你之前用过 TensorFlow 1.x,你就会知道复杂与难用是在说什么。
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需要付费了,所以必须寻找替代方案,并发现了Hugging Face,他们发布了一个扩散模型的包diffusers ,可以让我们直接使用。
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。”
WWDC21中发布的macOS Monterey中新增了可变刷新率的Adaptive-Sync显示技术,自此行业通用的可变帧率技术登录Mac生态;今天我们就围绕苹果生态中的两种可变帧率显示技术,讨论如何为用户呈现最佳体验;本文中首先我们会介绍一下macOS中的Adaptive-Sync技术;这项技术为macOS的全屏显示的App和游戏提供了更加灵活的帧率,更加流畅体验,基于此深入讨论有关顺滑渲染的最佳实践;然后我们会了解现有的iPad Pro和iPhone 13 Pro上的ProMotion技术,并进一步探讨能在不同帧率下基于CADisplayLink的最佳技术实践,在自定义绘图时为用户带来流畅的体验;本篇文章是基于Session10147 - Symbolication: Beyond the basics撰写,该Session的演讲者是来自Apple GPU软件团队的WindowServer工程师Kyle Sanner和CoreAnimation工程师 Alex Li。
(题图 This image was marked with aCC BY-NC-SA 2.0license.)
作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜 出品 | AI科技大本营(id:rgznai100)
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好,今天是5月30日星期一。 这周只用上四天,就迎来不!用!调!休!的端午假期了。 今天科技圈有哪些值得关注的新闻? 一起来看。 今日大新闻 小冰公司成立游戏工作室 今日,小冰公司宣布成立ICEGamer游戏工作室,将推动NPC向有情感的人工智能交互主体方向发展。 ICEGamer工作室成员来自畅游、完美世界、网易等游戏大厂,与小冰岛部分核心AI团队进行了整合。目前研发工作已启动,首款开放世界手游作品与七创社凹凸世界IP合作,由AI being担
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。
有消息显示,Google已于近日悄悄禁止了其在 Colaboratory(Colab)服务上的深度伪造(Deepfake)项目,这代表以Deepfake为目的大规模利用平台资源的时代或已画上句号。
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。
人工智能的应用非常广泛,尤其是在医疗领域。先进的人工智能工具可以帮助医生和实验室技术人员更准确地诊断疾病。例如,尼日利亚的一位医生可以使用这个工具从他根本不了解的血液样本中识别出一种疾病,这有助于他更好地理解疾病,从而可以更快地开发出治疗方法,这是人工智能民主化的一个优势,因为AI模型和工具可以在全世界范围内使用,尼日利亚的医生可以使用与麻省理工学院或世界上任何大学的研究学者使用的相同的工具和技术。
坊间传闻:「TensorFlow 适合业界,PyTorch 适合学界」。都 2022 年了,还是这样吗?
OpenPose代表了第一个在单张图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点(共 135 个关键点)的实时多人系统。
DALL·E-2可以通过自然语言的描述创建现实的图像。Openai发布了dall·e-2的Beta版。在本文中,我们将仔细研究DALL·E-2的原始研究论文,并了解其确切的工作方式。由于并没有开放源代码, Boris Dayma等人根据论文创建了一个迷你但是开源的模型Dall·E Mini(命名为Craiyon),并且在craiyon.com上提供了一个DEMO。
这个《动手实战人工智能 Hands-on AI》写的相当不错,作者用 Jupyter Notebook编写了这个教程,参考了《机器学习方法》,《深度学习入门》,西瓜书,花花书等,剖析和推导每一个基础算法的原理,将数学过程写出来了,同时基于 Python 代码对公式进行实现,做到公式和代码的一一对应。
苹果今天推出了 2022 款 MacBook Air,它具有重新设计和更新的芯片。新设备包括类似 MacBook Pro 的机体、更大的显示屏、对更多内存的支持以及 M2 芯片。
---- 新智元报道 编辑:润 好困 【新智元导读】谷歌Colab即将上线大模型辅助编程,代码生成,代码补全,聊天机器人全都有。 谷歌版的Github Copilot来了! 5月17日,谷歌宣布,Google Colaboratory(Colab)即将加入全新的AI编码功能—— 代码生成,代码补全,代码聊天机器人,你能想到的全都有。 再加上Colab的之前提供的全云端运行的Jupyter笔记本环境,开发者可以方便使用Keras,TensorFlow,PyTorch,OpenCV等框架在谷歌提供的
众所周知,当今业界性能最强(SOTA)的深度学习模型都会占用巨大的显存空间,很多过去性能算得上强劲的 GPU,现在可能稍显内存不足。在 lambda 最新的一篇显卡横向测评文章中,开发者们探讨了哪些 GPU 可以再不出现内存错误的情况下训练模型。当然,还有这些 GPU 的 AI 性能。
深度学习的训练过程常常非常耗时,一个模型训练几个小时是家常便饭,训练几天也是常有的事情,有时候甚至要训练几十天。
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】2022年,200多个机器学习竞赛的最全分析报告来了。打比赛有这篇就够了。 2012年,ImageNet竞赛中,Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的卷积神经网络AlexNet一举夺得了冠军。 十年过去,机器学习领域依旧不断结出AI之果。2022年,是机器学习竞赛重要一年。 200多场竞赛覆盖了广泛的研究领域,包括CV、NLP、表格数据、机器人技术、时间序列分析等等。 最新报告回顾了2022年所举办有关机器学习竞赛的情况,主要分
本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。
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:
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。
选自 mlcontests.com 机器之心编译 编辑:泽南 看完这篇文章,怎样打比赛应该心里有数了。 2022 年是 AI 领域发展的重要一年,在数据竞赛领域也同样如此,所有平台的总奖金超过了 500 万美元。 近日,机器学习竞赛分析平台 ML Contests 对 2022 年的数据竞赛进行了一次大规模统计。新报告回顾了 2022 年发生的所有值得关注的事。以下是对原文的编译整理。 重点内容: 成功参赛者的工具选择:Python、Pydata、Pytorch 和梯度提高的决策树。 深度学习仍未取代梯度
【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。
众所周知,大多数 Mac 产品都是生产力工具,你甚至可以用它们训练神经网络。去年 11 月推出的,搭载 M1 芯片的 Mac 更是将这种生产力水平提到了一个新的高度。
由于Mixtral的发布,专家混合(MoE)架构在最近几个月变得流行起来。虽然Mixtral和其他MoE架构是从头开始预训练的,但最近出现了另一种创建MoE的方法:Arcee的MergeKit库可以通过集成几个预训练模型来创建moe。这些人通常被称为frankenMoEs或MoErges,以区别于预先训练的MoEs。
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