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Meta 的LLaMA是 GPT的竞争对手，如何在 M1 Mac 上使用 LLaMA
目录 第 1 步：下载模型 第 2 步：安装依赖 第 3 步：编译 LLaMA CPP 第 4 步：转换模型 Step5：运行模型 语言模型大战 随着人们对人工智能及其在日常生活中的应用越来越感兴趣，Meta 的 LLaMA、OpenAI 的 G...
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stable-diffusion-webui安装Wav2Lip
常见错误 1.错误：Torch is not able to use GPU; add --skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check 修改代码：...
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【GPT4】微软 GPT-4 测试报告（4）GPT4 的数学能力
**欢迎关注【youcans的AGI学习笔记】原创作品微软 GPT-4 测试报告（1）总体介绍微软 GPT-4 测试报告（2）多模态与跨学科能力微软 GPT-4 测试报告（3）编程能力微软 GPT-4 测试报告（4）数学能力微软 GPT-4 测试报告（5）...
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颠覆Transformer霸权！CMU普林斯顿推Mamba新架构，解决致命bug推理速度暴增5倍
深度学习进入新纪元，Transformer的霸主地位，要被掀翻了？ 2017年6月12日横空出世，让NLP直接变天，制霸自然语言领域多年的Transformer，终于要被新的架构打破垄断了。 Transformer虽强大，却有一个致命的bug：核心注意力...
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stable-diffusion基础问题记录
一、windows安装 1、启动 如果自己是anaconda，python版本不是3.10.6 conda create -n python_3_10_6 python=3.10.6，创建一个这样的环境 修改webui-user.bat set P...
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Transformer挑战者出现！斯坦福CMU联合团队，开源模型及代码，公司已创办
现在ChatGPT等大模型一大痛点： 处理长文本算力消耗巨大，背后原因是Transformer架构中注意力机制的二次复杂度。 FlashAttention作者Tri Dao参与提出的新架构，成为有力挑战者，引起大量关注： Mamba（曼巴，一种蛇），在语...
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whisper技术部署及简单使用
文章目录 安装ffmpeg(解压模式 安装python（源码编译模式） 安装pytorch 安装whisper whisper命令行使用 python调用whisper pip包离线导出安装 whisper是openai开源的...
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性能直追GPT-4，5000个H100训成！DeepMind联创发全新一代大模型
最近，InflectionAI发布了全新的一款AI模型。 更炸裂的是InfectionAI对这款模型的评价——性能直超谷歌和Meta开发的两款模型，紧随OpenAI的GPT-4之后。 到底是什么样的表现让InflectionAI能夸下如此海口呢？ 在介绍...
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微调语言大模型选LoRA还是全参数？基于LLaMA 2深度分析
本文对比了全参数微调和LoRA，并分析了这两种技术各自的优势和劣势。作者使用了三个真实用例来训练LLaMA 2模型，这提供了比较特定任务的性能、硬件要求和训练成本的基准。本文证明了使用LoRA需要在serving效率和模型质量之间做出权衡，而这...
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Stable Diffusion的原理
CSDN-markdown语法之怎样使用LaTeX语法编写数学公式 参考视频：【diffusion】扩散模型详解！原理+代码！ 用一颗桃树为你讲清楚 知识点：AI绘图原理 Diffusion扩散模型 Windows深度学习环境搭建：Windows深度学...
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【多模态】15、MobileSAM | 首个专为移动端设计的更快的 SAM
文章目录 一、背景 二、方法 2.1 耦合蒸馏 2.2 从半蒸馏到解耦蒸馏 三、效果 论文：FASTER SEGMENT ANYTHING: TOWARDS LIGHTWEIGHT SAM FOR MOBILE APPLICA...
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矿卡40HX在linux下AI绘画简单流程
本文适合： linux刚入门，会一点基本的命令行操作；会用vi/nano。 觉得windows版本的AI绘图不稳定，性能想再提点高，可以把主机扔到角落里，随时可以通过web端访问的。 预装： 华硕CMP 40HX硬体上占用二...
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Midjourney Discord的使用手册
探索Midjourney之旅，学习绘画与AI，一同成长。加入「阿杰与AI」公众号，参与内容社群建设。 1.Midjourney 新手快速起步指南 2.Prompts-提示指令 3.Explore Prompting-提示指令的探索 4.Blend-叠加...
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客户案例：高性能、大规模、高可靠的AIGC承载网络
客户是一家AIGC领域的公司，他们通过构建一套完整的内容生产系统，革新内容创作过程，让用户以更低成本完成内容创作。 客户网络需求汇总 RoCE的计算网络 RoCE存储网络 1.不少于600端口200G以太网接入端口，未来可扩容至至少128...
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【Midjourney】Midjourney 付费订阅 ( Midjourney 付费订阅流程 | Midjourney 各版本介绍 )
文章目录 一、Midjourney 付费订阅流程 二、Midjourney 各版本介绍 一、Midjourney 付费订阅流程 在 Discord 中 , 输入 /imagine promote Create the foll...
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灵雀云Alauda MLOps 现已支持 Meta LLaMA 2 全系列模型
在人工智能和机器学习领域，语言模型的发展一直是企业关注的焦点。然而，由于硬件成本和资源需求的挑战，许多企业在应用大模型时仍然面临着一定的困难。为了帮助企业更好地应对上述挑战，灵雀云于近日宣布，企业可通过Alauda MLOps（以下简称AML）使用由 Me...
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首批搭载酷睿Ultra处理器！联想小新Pro AI超能本2024官宣
快科技12月4日消息，今天，联想小新官方宣布，小新Pro AI超能本2024将首批搭载全新酷睿Ultra处理器，并号称要挑战酷睿Ultra轻薄平台最强性能”。 从官方发布的海报来看，该款笔记本将会搭载16英寸屏幕，提供有数字键盘，不过官方并未公布确切发布...
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Stable Diffusion 系列教程 - 1 基础准备（针对新手）
使用SD有两种方式： 本地： 显卡要求：硬件环境推荐NVIDIA的具有8G显存的独立显卡，这个显存勉勉强强能摸到门槛。再往下的4G可能面临各种炸显存、炼丹失败、无法生成图片等各种问题。对于8G显存，1.0模型就不行，需要更高的环境配置，所以8G...
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不是大模型全局微调不起，只是LoRA更有性价比，教程已经准备好了
增加数据量和模型的参数量是公认的提升神经网络性能最直接的方法。目前主流的大模型的参数量已扩展至千亿级别，「大模型」越来越大的趋势还将愈演愈烈。 这种趋势带来了多方面的算力挑战。想要微调参数量达千亿级别的大语言模型，不仅训练时间长，还需占用大量高性能的内存资...
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【慕伏白教程】Linux系统本地部署stable-diffusion-webui
本教程针对 Stable Diffusion 2.0 进行本地部署，系统环境为 Linux 注意： 本教程不包含 anaconda/miniconda、python、git、cuda 的安装 提示： 由于国内网络原因，github...
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奥特曼宫斗戏新爆料：自己投芯片公司，让OpenAI签下3.6亿订购意向书
奥特曼又惹上事了。 一份订购意向书曝光，奥特曼任CEO期间，OpenAI承诺从一家初创公司订购芯片，金额高达5100万美元（约合人民币3.6亿元）。 关键问题在于，这家公司Rain AI是奥特曼自己参与投资的。 图片 两家公司总部都在旧金山，相距不到一公...
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在本地使用CPU运行Llama 2模型来实现文档Q&A
第三方商业大型语言模型（LLM）提供商，如OpenAI的GPT4，通过简单的API调用使LLM的使用更加容易。然而，由于数据隐私和合规等各种原因，我们可能仍需要在企业内部部署或私有模型推理。 开源LLM的普及让我们私有化部署大语言模型称为可能，从而减少了...
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Meta的AI主管认为AI的超级智能不会很快到来，并对量子计算持怀疑态度
Meta的首席科学家兼深度学习先驱Yann LeCun表示，他认为目前的AI系统距离达到某种层面上的感知还需要几十年的时间，这些系统配备了常识，可以推动它们的能力不仅仅是以创造性的方式总结堆积如山的文本。 他的观点与NVIDIA的首席执行官黄仁勋的...
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【ComfyUI】安装 之 window版
文章目录 序言 步骤 下载comfyUI 配置大模型和vae 下载依赖组件 启动 生成图片 解决办法 序言 由于stable diffusion web ui无法做到对流程进行控制，只是点击个生成按钮后，一切都交给AI来处理。...
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开源大模型框架llama.cpp使用C++ api开发入门
llama.cpp是一个C++编写的轻量级开源类AIGC大模型框架，可以支持在消费级普通设备上本地部署运行大模型，以及作为依赖库集成的到应用程序中提供类GPT的功能。 以下基于llama.cpp的源码利用C++ api来开发实例demo演示加载本地模型文...
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Meta首席科学家杨立昆驳黄仁勋：超级智能不会很快到来
12月4日消息，英伟达首席执行官黄仁勋不久前宣称，超级人工智能（AI）将在五年内赶超人类。对此，Facebook母公司Meta首席科学家、深度学习先驱杨立昆（Yann LeCun）的观点截然相反。他认为，超级智能不会很快到来。 Meta最近在旧金山举行...
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OpenAI 同意从首席执行官 Sam Altman 个人投资的初创公司 Rain 购买 5100 万美元的 AI 芯片
尽管 Sam Altman 在上月被解雇后不久便重新被任命为 OpenAI 的首席执行官，但即使在他离开期间，该公司继续开发 ChatGPT，他仍有望获得收益。据报道，在 Altman 担任首席执行官期间，OpenAI 签署了一份意向书，计划向一家名为 R...
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Meta 首席科学家 Yann LeCun 认为 AI 超级智能不会很快到来，对量子计算持怀疑态度
在 Meta 庆祝其基础 AI 研究团队成立 10 周年的活动中，该公司首席科学家兼深度学习先驱 Yann LeCun 表达了对当前人工智能系统发展的看法。LeCun 认为，现有 AI 系统距离达到某种程度的自我意识，具备推动其能力超越仅仅以创造性方式总结...
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NovelAi + Webui + Stable-diffusion本地配置
配置所需要工具： 推荐dev-sidecar 系统版本 windows10，windows11 显卡（越强越好，显存越大越好，本人是RTX 3060）用AMD显卡的参考：Install and Run on AMD GPUs · AUTOMATI...
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小红书推搜场景下如何优化机器学习异构硬件推理突破算力瓶颈！
本文将分享小红书推搜场景下，全 GPU 化建设过程中的模型服务、GPU 优化等相关工作。 一、前言 近年来，机器学习领域的视频、图像、文本和推广搜等应用不断发展，其模型计算量和参数量远远超过了 CPU 摩尔定律的增长速度。在此背景下，GPU 的算力发展...
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解决Stable Diffusion TensorRT转换模型报错cpu and cuda:0! (when checking argument for argume
记录Stable Diffusion webUI TensorRT插件使用过程的报错： RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two...
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通过Whisper模型将YouTube播放列表中的视频转换成高质量文字稿的项目
项目简介 一个通过Whisper模型将YouTube播放列表中的视频转换成高质量文字稿的项目。 这个基于 Python 的工具旨在将 YouTube 视频和播放列表转录为文本。它集成了多种技术，例如用于转录的 Fast-Whisper、用于自然语言处理...
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人工智能AI系列 - java 版的stable diffusion 图像生成
图像生成 文生图：输入提示词（仅支持英文），生成图片（仅支持英文） GPU版本 StableDiffusionGPU.java CPU版本 StableDiffusionCPU.java 图生图：根据图片及提示词（仅支持英文）生成图片 GPU版本 Im...
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本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型
羊驼实战系列索引 博文1：本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型（本博客）博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文3：精调训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型 简介 LLaMA大部分是英文语料训练的，讲中文能...
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Stable Diffusion：使用Lora用二十张图片训了一个简易版薇尔莉特头像生成器（不作商用，纯纯个人兴趣，狗头保命）
目录 一、系统环境 二、数据准备及预处理 三、使用Stable Diffusion获取图像信息 四、安装训练图形化界面 五、参数设置及训练过程 六、 效果测试 七、常见报错处理 一、系统环境 同上一篇博客，云平台：CPU 1核，G...
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Fooocus-开源AI绘画工具 无需繁琐配置 一键下载安装
工具介绍 Fooocus是一款免费开源的AI绘画工具，基于SDXL模型在SD webui的基础上进行了改进，提供了一系列强大功能，并提供直观易懂的界面，离线、开源、免费，无需手动调整参数等等，一键下载安装，用户只需关注 prompts 和 images，...
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【Stable Diffusion安装】支持python3.11 window版
前言 主要的安装步骤是参考B站播放量第一的视频，但是那位阿婆主应该是没有编程经验，只强调使用3.10，而python最新版本是3.11。 理论上来说，只是一个小版本的不同，应该是可以安装成功了。自己摸索了下，挺费劲了，故记录下，支持最新版python...
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MacOS13+系统运行Stable Diffusion出现的问题及解决方法汇总
目录 先睹为快 开发环境 问题一，点“生成”按钮就退出程序 问题二、生成的图片是马赛克 第一步：解决环境问题 第二步：更新指定的torch版本包 步骤一：更新指定的torch包： 步骤二：重新安装pytorch-nigh...
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【腾讯云 HAI域探秘】借助高性能应用HAI——我也能使用【stable diffusion】制作高级视频封面了
目录 高性能应用服务HAI_GPU云服务器的申请与服务创建 官网地址：高性能应用服务HAI_GPU云服务器_腾讯云 通过高性能应用服务HAI——创建【stable diffusion】 WebUI效果： 服务器后台效果： stable-diff...
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黄仁勋预测：5年内或能实现AGI！全力满足中国需求，美国距「供应链独立」还有10年
最近，在《纽约时报》的年度DealBook峰会上，黄仁勋表示，如果把通用人工智能（AGI）定义为能以「相当有竞争力」的方式完成人类智能测试的计算机，那么在未来五年内，我们将看到AGI。 英伟达的业务之所以蓬勃发展，是因为对高性能图形处理器（GPU）的需求...
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【深度学习】Stable Diffusion AI 绘画项目搭建详解，并运行案例
文章目录 前言 1.安装环境 1.1 基础环境 1.2 权重文件 2.牛刀小试 2.1 用法在这里 3.封装api 总结 前言 先把人家的git放过来：https://github.com/CompVis/stable-dif...
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Linux 中的机器学习：Whisper——自动语音识别系统
Whisper 是一种自动语音识别 (ASR 系统，使用从网络收集的 680000 小时多语言和多任务数据进行训练，Whisper 由深度学习和神经网络提供支持，是一种基于 PyTorch 构建的自然语言处理系统，这是免费的开源软件。 安装Whisp...
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今日思考（1） — 算力对机器人的影响（基于文心一言的回答）
目录 1.高tops的算力能支持什么水平的复合机器人控制 2.什么情况下控制机器人需要更高的算力 3.为什么使用人工智能算法，例如深度学习、强化学习等，需要更多的计算资源来实现更精准的决策和控制。 4.将已经训练好的人工智能算法模型，例...
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LLMs之Colossal-LLaMA-2：Colossal-LLaMA-2的简介(基于LLaMA-2架构+中文优化+扩充词表+仅千美元成本)、安装、使用方法之详细攻略
LLMs之Colossal-LLaMA-2：Colossal-LLaMA-2的简介(基于LLaMA-2架构+中文优化+扩充词表+仅千美元成本 、安装、使用方法之详细攻略 导读：2023年9月25日，Colossal-AI团队推出了开源模型Colos...
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Ubuntu 20.04 LTS x86_64 安装 stable-diffusion-webui
官网 Stable Diffusion官网 Stability AI 官方github GitHub - Stability-AI/stablediffusion: High-Resolution Image Synthesis with L...
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本地部署LLaMA-中文LoRA部署详细说明
在Ubuntu18.04 部署中文LLaMA模型 环境准备 硬件环境 AMD 5950X 128GB RAM RTX 3090(24G VRAM 操作系统 Ubuntu 18.04 编译环境(可选 llama...
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搭建StableStudio,体验Midjourney功能
最近火热的ChatGPT引爆了AIGC的讨论、AIGC目前可以创作包括文字、图像、音频、视频等内容、作为程序猿的我们怎么能不了解使用一下呢、随着AI绘画功能的兴起、最先到我们视野的就是Midjourney、今天给大家分享一个类似Midjourney的Sta...
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谷歌AI Core迎来首个更新，要为端侧大模型赋能
继全面屏和5G之后，智能手机行业缺乏新故事已经是不争的事实。好在，2023年AI大模型的浪潮似乎解了手机厂商的燃眉之急，端侧大模型近来俨然成为了诸多手机厂商挂在嘴边的词，例如OPPO端出了安第斯大模型（AndesGPT）、vivo发布了蓝心大模型、小米方面...
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stable-diffusion-webui的安装教程 ubuntu
自动安装 先clone代码： git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 要在不创建虚拟环境的情况下通过 pip 安装所需的包，运行： python launc...
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为什么多数情况下GPT-3.5比LLaMA 2更便宜？
本文旨在为用户选择合适的开源或闭源语言模型提供指导，以便在不同任务需求下获得更高的性价比。 通过测试比较 LLaMA-2 和 GPT-3.5 的成本和时延，本文作者分别计算了二者的 1000 词元成本，证明在大多数情况下，选择 GPT...