首页
首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
ZackSock
掘友等级
王者之路,岂可顺矣?
获得徽章 17
动态
文章
专栏
沸点
收藏集
关注
作品
赞
172
文章 151
沸点 21
赞
172
返回
|
搜索文章
最新
热门
单卡 RTX 4090 部署 DeepSeek-R1 671B 模型
一、前言 最近 DeepSeek-R1 比较火,让本地部署大模型成为一个瞩目的话题。DeepSeek-R1 提供了 1.5B 到 671B 的模型,而大多数人电脑只能支持到 7-32B 模型的部署,而
如何去除图像马赛克?(加强版)
一、前言 在之前的文章中,我们讨论过图像修复的方法。具体见:如何去除图片马赛克? 这里回顾一些关键的内容。这里我们要考虑几个问题: 能否去除马赛克? 去除马赛克实际在做什么? 如何实现去除马赛克? 首
数字人原理详解--从头开始实现数字人(三)
一、前言 在前面两篇,我们讨论了数字人的基本原理。并实现了Dataset类、基于Wav2Lip的唇形同步模型,以及训练代码。如果还未阅读,可以跳转阅读: 数字人原理详解--从头开始实现数字人(一) 数
数字人原理详解--从头开始实现数字人(二)
一、前言 在上一篇,我们实现了数字人人脸识别、音频特征提取、数据预处理、数据集类等代码。如果还没有阅读可以先阅读《数字人原理详解--从头开始实现数字人(一)》 这里我们简单回顾一下数据集类的返回内容。
数字人原理详解--从头开始实现数字人(一)
一、前言 数字人是目前比较火的一个概念,在直播带货、新闻播报、授课等方面都有应用。目前实现数字人主要有建模和生成两种方式。前者控制数字人嘴型、肢体动作等,但是人物不够真实。后者更专注嘴型的控制,效果会
无网络数据传输方案
一、前言 在日常生活中,传输数据的方式有很多种。其中最普遍的就是网络传输,流媒体平台、局域网联机、面对面互传文件、蓝牙文件传输等都属于网络传输。也有一些无需网络的方式,比如常见的NFC,二维码等。但是
利用大模型构造数据集,并微调大模型
一、前言 目前大模型的微调方法有很多,而且大多可以在消费级显卡上进行,每个人都可以在自己的电脑上微调自己的大模型。 但是在微调时我们时常面对一个问题,就是数据集问题。网络上有许多开源数据集,但是很多时
如何基于大模型开发应用接口
一、前言 针对自然语言处理方向,以前要开发一个情感分析、命名实体识别之列的应用是非常麻烦的,我们需要完成收集数据、清理数据、构建模型、训练模型、调优模型等一系列操作,每一步都非常耗时。如今大语言模型(
Stable Diffusion原理详解(附代码实现)
一、前言 回顾AI绘画的历史,GAN(Generative Adversarial Nets)是比较出众的一个。GAN的出现让AI绘画成为可能,当时GAN给AI绘画提供了一种新的思路,现在回顾当时的绘
基于大语言模型的本地知识库问答(离线部署)
一、前言 知识库问答是一种应用广泛的系统,可以在许多领域发挥重要作用。不过以往的系统通常是基于固定规则、相似度检索或者seq2seq模型,这类系统开发成本较高、修改也较为麻烦,尤其在数据准备过程需要耗
下一页
个人成就
文章被点赞
847
文章被阅读
172,137
掘力值
6,318
关注了
6
关注者
224
收藏集
0
关注标签
0
加入于
2020-12-26