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。
随着互联网的快速发展,越来越多的图片和视频出现在网络,特别是UCG产品,激发人们上传图片和视频的热情,比如微信每天上传的图片就高达10亿多张。每个人都可以上传,这就带来监管问题,如果没有内容审核,色情图片和视频就会泛滥。前不久,一向以开放著称的tumblr,就迫于压力,开始限制人们分享色情图片。更别提国内,内容审核是UCG绕不过去的坎。还记得前几年出现的职业鉴黄师这一职业么?传说百万年薪,每天看黄片看得想吐,但最近又很少有人提及这一职业,这个应监管而生的职业,因人工智能的出现又快速消亡。(当然也不是完全消亡,毕竟判断是否色情是一个主观的事情,有些艺术和色情之间的边界比较模糊,需要人工加以判断)
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。
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:
【人工智能头条导读】TensorFlow 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算。借助灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU、GPU、TPU)和设备(桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等)。最近在 JS 社区中,对 TF 中 Java API 相关项目与技术的高度需求是前所未有的。
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
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
我们将使用卷积神经网络(CNN)来识别不同类型的手绘图像。这个卷积神经网络将在 Quick Draw 数据集(https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset)上接受训练。该数据集包含 345 个类别的大约 5 千万张手绘图像。
文档理解是文档处理和提取中最重要的步骤。这是从非结构化或半结构化文档中提取信息并将其转换为结构化形式的过程。提取后的结构化表示可以支持各种下游任务,例如信息检索,汇总,分类等。有许多不同的方法可以理解文档,但它们都有一个共同的目标:创建文档内容的结构化表示,以便用于进一步的处理。
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。
安装 Python 很容易,但或许你正在用智能手机/平板电脑,在用不允许安装软件的电脑,或者因为其它原因无法安装 Python。那么,如何通过免安装的方式使用 Python 呢?
下面将带你使用 Google 提供的免费的 Colab 服务,快速部署一个带有图形化聊天界面的 Llama2 ,体验一下开源 GPT 的魅力!
注:本文编译自medium,原英文链接:https://medium.com/@nickbourdakos/train-your-machine-learning-models-on-googles-
作者:刘威威 编辑:黄俊嘉 注:本文编译自medium,原英文链接:https://medium.com/@nickbourdako
Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境,可以让您轻松编写、运行和共享Python代码,无需任何设置或安装。
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。
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。
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。
上篇文章我们介绍了Llama 2的量化和部署,本篇文章将介绍使用PEFT库和QLoRa方法对Llama 27b预训练模型进行微调。我们将使用自定义数据集来构建情感分析模型。只有可以对数据进行微调我们才可以将这种大模型进行符合我们数据集的定制化。
0.说在前面1.google driver2.colab使用3.访问文件4.作者的话
使用 JavaScript 创建一个图片,设置图片的链接为 检测网址 + favicon.ico。
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:
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
【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。
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。
之前我们讲过NPL(自然语言处理),使用的是NLTK这样一个包,现在呢,我们又有了新的法宝----GluonNPL。在做自然语言处理上能帮我们提升不少效率。
链接:https://www.jianshu.com/p/ab35ed21df87
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
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在web开发当中我们经常需要进行需要在线浏览PDf内容,在线嵌入动态pdf,传统的解决方法安装客户端PDF阅读器,如果是在谷歌是可以在线浏览的,因为他自身就带了一些插件,以前遇到这样的问题往往是费时又费力,很不好解决,
最近工作是开发FIDO UAF项目。FIDO UAF是一个旨在提供身份验证通用方案,以代替繁杂密码记忆的一个方案,Google,阿里这些大头都是核心成员,感觉是用来未来代替密码的1号方案。可能是定义的太通用了,UAF目前应用面还不广。
一般情况下,http 500内部服务器(HTTP-Internal Server Error)错误说明IIS服务器无法解析ASP代码,访问一个静态页面试试是否也出现这个问题。
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。
我们大家在正常工作开发时,大多数开发者都是借助IDE代码编辑器进行代码编写的,因为IDE集成了很多强大功能,可以简化我们在编码编写时遇到的问题,比如:代码补全、文本提示、异常错误提醒,还有安装自定义插件让我们的开发更加便捷等功能。
对于计算机视觉爱好者来说,YOLO(一次只看一次)是一种非常流行的实时对象检测概念,因为它的速度非常快并且性能出色。
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。
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。
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。”
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。
深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流行库 Keras 和 Pytorch 进行了对比,因为二者都很容易上手,初学者能够轻松掌握。
注意:本文分享给安全从业人员、网站开发人员以及运维人员在日常工作防范恶意攻击,请勿恶意使用下面介绍技术进行非法攻击操作。。
作为一个技术人,用微信这么多年,也加了不少的好友和技术群。大半个月前,大概是5月初的时候,萌生了统计下我的微信到底能连接多少人的想法。 前后磕磕绊绊,经过了来美帝出差前期差点饿死、项目紧急期等艰难阶段以及各种自学、温习和设计,还是给搞了出来。 这篇文章就讲讲,这个工具是怎么形成并搞到几乎人人都可以轻松统计的。 前奏:试一试 所谓「连接」: 简单的说,就是通过微信,你目前能和多少人建立交流; 装逼的说,就是你现在微信影响力的不充分体现; 从技术角度来说,就是统计微信所有群聊和好友人数去重后的和。 先上图。统计
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 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。
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:
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。
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