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keepalived双机热备来实现高可用nginx集群, 朱令去世, 朱令案, 不能公开的, 随机文章, 正在加载, 标签云, 公众号, 出版物, 北京航空航天大学出版社, isbn, 9787512442436, 社交内容平台, 下一页, 君不言语音识别技术则已, 言则必称whisper, openai开源的whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首, 但在中文领域, 有一个足以和whisper相颉顽的项目, 那就是阿里达摩院自研的funasr, funasr主要依托达摩院发布的paraformer非自回归端到端语音识别模型, 它具有高精度, 高效率, 便捷部署的优点, 支持快速构建语音识别服务, 最重要的是, funasr支持标点符号识别, 低语音识别, 视觉语音识别等功能, 也就是说, 达摩院, funasr, 中文语音识别转文字的王者, 阿里达摩院funasr足可与whisper相颉顽, face是一个机器学习, 和数据科学平台和社区, 帮助用户构建, 部署和训练机器学习模型, 它提供基础设施, 用于在实时应用中演示, 运行和部署人工智能, 用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集, face通常被称为机器学习界的github, 因为它让开发人员公开分享和测试他们所训练的模型, 本次分享如何快速部署本地训练的, 如何快速部署本地训练的, tornado, 龙卷风, 编程实战, 结集付梓, 自惟庸陋, 略為芹献, 积年咳唾, 不入方家, 聊供诸君一哂, 这本书以异步框架tornado为基底, 透过一个完整的项目阐释异步框架结合vue, js如何实现一个低成本的前后端分离架构, 项目内涉及的知识点涵括, web3, 数据库, 设计模式落地, 算法和数据结构落地, 跨境支付, 全文检索, websocket, 以及当下时新的chatgpt和深度学习等技术, 最后以k8s部署收尾, 无法控制, 龙蛇入笔, 码农出书以及无法控制的表达欲, 阿里的funasr对whisper中文领域的转写能力造成了一定的挑战, 但实际上, whisper的使用者完全可以针对中文的语音做一些优化的措施, 换句话说, whisper的, 形态可能在中文领域斗不过funasr, 但是经过中文特殊优化的whisper就未必了, 中文文本标注优化, whisper经常被人诟病的一点是对中文语音转写后标点符号的支持不够完备, 首先安装whisper, pip, install, openai, whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践, 制作双语字幕的方案网上有很多, 林林总总, 不一而足, 制作双语字幕的原理也极其简单, 无非就是人声背景音分离, 语音转文字, 文字翻译, 最后就是字幕文件的合并, 但美中不足之处这些环节中需要接口api的参与, 比如翻译字幕, 那么有没有一种彻底离线的解决方案, 让普通人也能一键制作双语字幕, 成就一个人的字幕组, 人声背景音分离, 如果视频不存在嘈杂的背景音, 那么大多数情况下是不需要做人声和背景音分离的, 但考虑到背景音可能会影响语音转文字, 英双语, 离线生成双语字幕, 一键生成中英双语字幕, 基于ai大模型, 大模型层出不穷, 这为自然语言处理, 计算机视觉, 语音识别和其他领域的人工智能任务带来了重大的突破和进展, 大模型通常指那些参数量庞大, 层数深, 拥有巨大的计算能力和数据训练集的模型, 但不能不承认的是, 普通人使用大模型还是有一定门槛的, 首先大模型通常需要大量的计算资源才能进行训练和推理, 这包括高性能的图形处理单元, gpu, 或者专用的张量处理单元, tpu, 以及大内存和高速存储器, 说白了, 本地没n卡, 就断了玩大模型的念想吧, 自然语言, 机器人, 自然语言开发ai应用, 利用云雀大模型打造自己的专属ai机器人, sovits是少有的可以在macos系统下训练和推理的tts项目, 虽然在效率上没有办法和n卡设备相提并论, 但终归是开发者在macos系统构建基于m系列芯片ai生态的第一步, 环境搭建, 首先要确保本地环境已经安装好版本大于6, 1的ffmpeg软件, base, versionffmpeg, version, 2000, the, 苹果applemacos最新sonoma系统本地训练和推理gpt, sovits模型实践, 目前流行的开源大语言模型大抵都会有内容审查机制, 这并非是新鲜事, 因为之前chat, gpt就曾经被, 如果没有内容审查, 恶意用户可能通过精心设计的输入, prompt, 来操纵llm执行不当行为, 内容审查可以帮助识别和过滤这些潜在的攻击, 确保llm按照既定的安全策略和道德标准运行, 但我们今天讨论的是无内容审查机制的大模型, 在中文领域公开的模型中, 能力相对比较强的有阿里的, qwen, 和清华的, chatglm3, win11本地部署无内容审查中文大语言模型causallm, 最近mac系统在运行大语言模型, llms, 方面的性能已经得到了显著提升, 尤其是随着苹果m系列芯片的不断迭代, 本次我们在最新的macos系统sonoma中本地部署无内容审查大语言量化模型causallm, 这里推荐使用koboldcpp项目, 它是由c, 编写的kobold项目, 而macos又是典型的unix操作系统, 自带clang编译器, 也就是说macos操作系统是可以直接编译c语言的, 首先克隆koboldcpp项目, 苹果applemacos系统sonoma本地部署无内容审查, 大语言量化模型causallm, 本次分享一下如何将gpt, sovits接入sillytavern, 5项目, 让让ai女友声若幽兰, 首先明确一下, 5只是一个前端项目, 它没有任何大模型文本生成能力, 所以后端必须有一个api服务来流式生成对话文本, 这里选择koboldcpp, 首先看一下简单的项目运行架构图, 这里sillytavern作为前端负责向后端的koboldcpp发起请求, koboldcpp流式返回文本, sovits教程, 接入酒馆ai, 让ai女友声若幽兰, 最近openvoice项目更新了v2版本, 新的模型对于中文推理更加友好, 音色也得到了一定的提升, 本次分享一下如何在苹果的macos系统中本地部署openvoice的v2版本, 首先下载openvoicev2的压缩包, for, mac代码和模型, pan, quark, 33dc06b46699, 该版本针对macos系统做了一些优化, 同时针对中文语音做了响度统一的修改, nbs, macos, openvoicev2本地部署教程, 苹果macos部署流程, 声音响度统一, 前两天, 2noise, 团队开源了chattts项目, 并且释出了相关的音色模型权重, 效果确实非常惊艳, 让人一听难忘, 即使摆在微软的商业级项目azure, tts面前, 也是毫不逊色的, chattts是专门为对话场景设计的文本转语音模型, 例如大语言助手对话任务, 它支持英文和中文两种语言, 最大的模型使用了10万小时以上的中英文数据进行训练, 目前在huggingface中的开源版本为4万小时训练且未sft的版本, 本次分享一下, azure, 语气韵律媲美真人的开源tts模型, 文字转语音界的新魁首, 对标微软azure, 阿里通义实验室开源了cosyvoice语音模型, 它支持自然语音生成, 支持多语言, 音色和情感控制, 在多语言语音生成, 零样本语音生成, 跨语言声音合成和指令执行能力方面表现卓越, cosyvoice采用了总共超15万小时的数据训练, 支持中英日粤韩5种语言的合成, 合成效果显著优于传统语音合成模型, cosyvoice支持one, shot音色克隆, 仅需要3, 10s的原始音频, 即可生成模拟音色, 甚至包括韵律, 情感等细节, 实验室, shot, cosyvoice, cosyvoice多语言, 音色和情感控制模型, one, shot零样本语音克隆模型本地部署, 通义实验室开源, wsl, 用户提供了一个强大, 高效且灵活的, 特别适合开发者使用, 它结合了, 的优点, 为用户提供了更加全面和高效的工作环境, 但缺点也很明显, 那就是默认安装在本来空间就不富裕的c盘, 本次我们在非c盘的盘符快速安装基于wsl2的linux开发环境, 并且无痛使用win11的网络代理服务, 安装wsl, 首先确保本机电, 代理服务, wsl2, cuda, win11不在c盘安装wsl2, linux环境, 安装cuda和默认使用win11的网络代理服务, 苹果macos系统虽然贵为unix内核系统, 但由于系统不支持n卡, 所以如果想在本地跑ai项目, 还需要对相关的ai模块进行定制化操作, 本次我们演示一下如何将基于python3, 11的ai项目程序打包为macos可以直接运行的dmg安装包, 可以苹果系统中一键运行ai项目, macos本地部署ai项目, 首先确保本地已经安装好, arm, 内核的python3, 11程序, 可以在python官网进行下载和安装, pytho, 应用程序, 二进制, pyinstaller, 11二进制ai项目程序打包为苹果mac, 应用程序pyinstaller制作流程, 0大抵是现在最强的ai换脸项目, 分享一下如何在win11系统, 基于最新的cuda12, 6配合最新的cudnn9, 4本地部署facefusion3, 0项目, 并且搭配tensorrt10, 提高推理速度和效率, 让甜品级显卡也能爆发生产力, 安装最新版本cuda12, 6以及cudnn9, cuda是nvidia公司开发的一种技术, 它能让gpu像cpu一样编程, 让gpu也能参与到计算中来, 生产力, tensorrt10, win11本地部署facefusion3最强ai换脸, 集成tensorrt10, 4推理加速, 让甜品显卡也能发挥生产力, 前几天, 又一款非自回归的文字转语音的ai模型, 开放了源码, 和同样非自回归的f5, tts模型一样, maskgct模型也是基于10万小时数据集emilia训练而来的, 精通中英日韩法德6种语言的跨语种合成, 数据集emilia是全球最大且最为多样的高质量多语种语音数据集之一, 本次分享一下如何在本地部署maskgct项目, 让您的显卡再次发烧, 安装基础依赖, 首先确保本地已经安装好py, ai语音克隆大模型本地部署, 最近由, magic, quill, 团队开源的, 项目十分引人瞩目, 这个项目可以通过定制的, gradio, 客户端针对不同的图像元素通过提示词进行修改, 从而生成新的图像, 值得一提的是, 这个项目相当亲民, 只需要20步迭代模型预测, 甜品卡10秒钟就可以获取图片的修改效果, 但是代价是至少需要40个g左右的磁盘空间, 本次分享一下如何在本地, 来部署magicquill项目, 首先需要下载依赖, 硬盘空间, 40g, 12g, ai动态图像元素修改, ai绘图, 需要40g的本地硬盘空间, 12g显存可玩, win11本地部署, 腾讯混元, 视频模型发布以来, 视频效果有口皆碑, 但由于推理门槛比较高, 消费级显卡用户望而却步, 最近大神kijai发布了fp8量化版本模型, 使得甜品卡用户也有了一餐秀色的可能, 本次我们利用hunyuanvideo量化版模型来生成绅士视频, 首先需要本地部署comfyui框架, 克隆官方项目, git, clone, github, 卡可玩, fp8, 30g, 使用腾讯混元, 视频模型fp8量化版本来生成绅士动画, 模型体积30g, 8g甜品卡可玩, 2秒视频需要15分钟, mini已经发布了一段时间, 针对这个产品, 更多的是关于性价比的讨论, 如果抛开各种补贴不论, 价位上和以前发布的mini其实差别不大, 真要论性价比, 各种windows系统的mini主机的价格其实是吊打苹果的, 本次我们针对m4, mini的ai性能做个测试, 使用目前泛用性最广的ai工作流软件, comfyui框架, 模式进行测试, workflow, mps, mini, gguf, flux, comfyui, mini本地部署comfyui, 测试flux, gguf的workflow模型10步出图, 测试ai绘图性能, 优点是能耗小和静音, resume, life, work, ruby, sql, design, python, 刘悦_刘悦的技术博客_liuyue, tech, blog,

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yue 2024 08 25 标签 ai app applesilicon dmg mac pyinstaller python3 11 二进制 制作 应用程序 打包 流程 程序 苹果 项目 众所周知 苹果macos系统虽然贵为unix内核系统 但由于系统不支持n卡 所以如果想在本地跑ai项目 还需要对相关的ai模块进行定制化操作 本次我们演示一下如何将基于python3 11的ai项目程序打包为macos可以直接运行的dmg安装包 可以苹果系统中一键运行ai项目 macos本地部署ai项目 首先确保本地已经安装好 arm 内核的python3 11程序 可以在python官网进行下载和安装 pytho 了解更多 win11不在c盘安装wsl2 linux环境 安装cuda和默认使用win11的网络代理服务 by liu yue 2024 08 02 标签 cuda c盘 linux win11 wsl2 代理服务 使用 安装 环境 网络 默认 众所周知 wsl 2 为 windows 用户提供了一个强大 高效且灵活的 linux 环境 特别适合开发者使用 它结合了 windows 和 linux 的优点 为用户提供了更加全面和高效的工作环境 但缺点也很明显 那就是默认安装在本来空间就不富裕的c盘 本次我们在非c盘的盘符快速安装基于wsl2的linux开发环境 并且无痛使用win11的网络代理服务 安装wsl 2 首先确保本机电 了解更多 cosyvoice多语言 音色和情感控制模型 one shot零样本语音克隆模型本地部署 win mac 通义实验室开源 by liu yue 2024 07 07 标签 cosyvoice mac shot win 克隆 实验室 开源 情感 控制 本地 样本 模型 语言 语音 通义 部署 音色 近日 阿里通义实验室开源了cosyvoice语音模型 它支持自然语音生成 支持多语言 音色和情感控制 在多语言语音生成 零样本语音生成 跨语言声音合成和指令执行能力方面表现卓越 cosyvoice采用了总共超15万小时的数据训练 支持中英日粤韩5种语言的合成 合成效果显著优于传统语音合成模型 cosyvoice支持one shot音色克隆 仅需要3 10s的原始音频 即可生成模拟音色 甚至包括韵律 情感等细节 在 了解更多 chattts 语气韵律媲美真人的开源tts模型 文字转语音界的新魁首 对标微软azure tts by liu yue 2024 05 31 标签 azure chattts tts 媲美 对标 开源 微软 文字 模型 真人 语气 语音 韵律 魁首 前两天 2noise 团队开源了chattts项目 并且释出了相关的音色模型权重 效果确实非常惊艳 让人一听难忘 即使摆在微软的商业级项目azure tts面前 也是毫不逊色的 chattts是专门为对话场景设计的文本转语音模型 例如大语言助手对话任务 它支持英文和中文两种语言 最大的模型使用了10万小时以上的中英文数据进行训练 目前在huggingface中的开源版本为4万小时训练且未sft的版本 本次分享一下 了解更多 openvoicev2本地部署教程 苹果macos部署流程 声音响度统一 文字转语音 tts by liu yue 2024 05 10 标签 macos openvoicev2 tts 响度 声音 教程 文字 本地 流程 统一 苹果 语音 部署 最近openvoice项目更新了v2版本 新的模型对于中文推理更加友好 音色也得到了一定的提升 本次分享一下如何在苹果的macos系统中本地部署openvoice的v2版本 首先下载openvoicev2的压缩包 openvoicev2 for mac代码和模型 https pan quark cn s 33dc06b46699 该版本针对macos系统做了一些优化 同时针对中文语音做了响度统一的修改 nbs 了解更多 gpt sovits教程 接入酒馆ai sillytavern 1 11 5 让ai女友声若幽兰 by liu yue 2024 03 26 标签 1 11 ai gpt sillytavern sovits 声若 女友 幽兰 接入 教程 酒馆 本次分享一下如何将gpt sovits接入sillytavern 1 11 5项目 让让ai女友声若幽兰 首先明确一下 sillytavern 1 11 5只是一个前端项目 它没有任何大模型文本生成能力 所以后端必须有一个api服务来流式生成对话文本 这里选择koboldcpp 首先看一下简单的项目运行架构图 这里sillytavern作为前端负责向后端的koboldcpp发起请求 koboldcpp流式返回文本 了解更多 苹果applemacos系统sonoma本地部署无内容审查 nsfw 大语言量化模型causallm by liu yue 2024 03 09 标签 applemacos causallm nsfw sonoma 内容 审查 本地 模型 系统 苹果 语言 部署 量化 最近mac系统在运行大语言模型 llms 方面的性能已经得到了显著提升 尤其是随着苹果m系列芯片的不断迭代 本次我们在最新的macos系统sonoma中本地部署无内容审查大语言量化模型causallm 这里推荐使用koboldcpp项目 它是由c 编写的kobold项目 而macos又是典型的unix操作系统 自带clang编译器 也就是说macos操作系统是可以直接编译c语言的 首先克隆koboldcpp项目 了解更多 无所不谈 百无禁忌 win11本地部署无内容审查中文大语言模型causallm 14b by liu yue 2024 02 28 标签 14b causallm win11 中文 内容 审查 无所不谈 本地 模型 百无禁忌 语言 部署 目前流行的开源大语言模型大抵都会有内容审查机制 这并非是新鲜事 因为之前chat gpt就曾经被 玩 坏过 如果没有内容审查 恶意用户可能通过精心设计的输入 prompt 来操纵llm执行不当行为 内容审查可以帮助识别和过滤这些潜在的攻击 确保llm按照既定的安全策略和道德标准运行 但我们今天讨论的是无内容审查机制的大模型 在中文领域公开的模型中 能力相对比较强的有阿里的 qwen 14b 和清华的 chatglm3 6b n 了解更多 苹果applemacos最新sonoma系统本地训练和推理gpt sovits模型实践 by liu yue 2024 02 21 标签 applemacos gpt sonoma sovits 实践 推理 最新 本地 模型 系统 苹果 训练 gpt sovits是少有的可以在macos系统下训练和推理的tts项目 虽然在效率上没有办法和n卡设备相提并论 但终归是开发者在macos系统构建基于m系列芯片ai生态的第一步 环境搭建 首先要确保本地环境已经安装好版本大于6 1的ffmpeg软件 base ffmpeg versionffmpeg version 6 1 1 copyright c 2000 2023 the ffmpeg 了解更多 自然语言开发ai应用 利用云雀大模型打造自己的专属ai机器人 by liu yue 2024 02 02 标签 ai 专属 云雀 利用 应用 开发 打造 机器人 模型 自己 自然语言 如今 大模型层出不穷 这为自然语言处理 计算机视觉 语音识别和其他领域的人工智能任务带来了重大的突破和进展 大模型通常指那些参数量庞大 层数深 拥有巨大的计算能力和数据训练集的模型 但不能不承认的是 普通人使用大模型还是有一定门槛的 首先大模型通常需要大量的计算资源才能进行训练和推理 这包括高性能的图形处理单元 gpu 或者专用的张量处理单元 tpu 以及大内存和高速存储器 说白了 本地没n卡 就断了玩大模型的念想吧 nb 了解更多 离线生成双语字幕 一键生成中英双语字幕 基于ai大模型 modelscope by liu yue 2024 01 29 标签 ai modelscope 一键 双语 基于 字幕 模型 生成 离线 英双语 制作双语字幕的方案网上有很多 林林总总 不一而足 制作双语字幕的原理也极其简单 无非就是人声背景音分离 语音转文字 文字翻译 最后就是字幕文件的合并 但美中不足之处这些环节中需要接口api的参与 比如翻译字幕 那么有没有一种彻底离线的解决方案 让普通人也能一键制作双语字幕 成就一个人的字幕组 人声背景音分离 如果视频不存在嘈杂的背景音 那么大多数情况下是不需要做人声和背景音分离的 但考虑到背景音可能会影响语音转文字 了解更多 whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践 python3 10 by liu yue 2024 01 25 标签 python3 10 whisper 中文 优化 实践 对于 文本 识别 语音 转写 阿里的funasr对whisper中文领域的转写能力造成了一定的挑战 但实际上 whisper的使用者完全可以针对中文的语音做一些优化的措施 换句话说 whisper的 默认 形态可能在中文领域斗不过funasr 但是经过中文特殊优化的whisper就未必了 中文文本标注优化 whisper经常被人诟病的一点是对中文语音转写后标点符号的支持不够完备 首先安装whisper pip install u openai 了解更多 龙蛇入笔 身不由己 码农出书以及无法控制的表达欲 by liu yue 2024 01 22 标签 以及 入笔 出书 无法控制 码农 表达 身不由己 龙蛇 拙著 tornado 龙卷风 编程实战 结集付梓 自惟庸陋 略為芹献 积年咳唾 不入方家 聊供诸君一哂 这本书以异步框架tornado为基底 透过一个完整的项目阐释异步框架结合vue js如何实现一个低成本的前后端分离架构 项目内涉及的知识点涵括 web3 0 数据库 设计模式落地 算法和数据结构落地 跨境支付 全文检索 websocket 以及当下时新的chatgpt和深度学习等技术 最后以k8s部署收尾 to 了解更多 如何快速部署本地训练的 bert vits2 语音模型到 hugging face by liu yue 2024 01 15 标签 bert face hugging vits2 如何 快速 本地 模型 训练 语音 部署 hugging face是一个机器学习 ml 和数据科学平台和社区 帮助用户构建 部署和训练机器学习模型 它提供基础设施 用于在实时应用中演示 运行和部署人工智能 ai 用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集 hugging face通常被称为机器学习界的github 因为它让开发人员公开分享和测试他们所训练的模型 本次分享如何快速部署本地训练的 bert vits2 语音模型到 hugging face 本 了解更多 中文语音识别转文字的王者 阿里达摩院funasr足可与whisper相颉顽 by liu yue 2024 01 10 标签 funasr whisper 中文 文字 王者 相颉 识别 语音 达摩院 阿里 君不言语音识别技术则已 言则必称whisper 没错 openai开源的whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首 但在中文领域 有一个足以和whisper相颉顽的项目 那就是阿里达摩院自研的funasr funasr主要依托达摩院发布的paraformer非自回归端到端语音识别模型 它具有高精度 高效率 便捷部署的优点 支持快速构建语音识别服务 最重要的是 funasr支持标点符号识别 低语音识别 音频 视觉语音识别等功能 也就是说 了解更多 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 下一页 社交内容平台 著作 出版物 北京航空航天大学出版社 isbn 9787512442436 公众号 标签云 正在加载 随机文章 朱令去世 朱令案 不能公开的 内参 2023 12 24 使用docker compose搭建nginx keepalived双机热备来实现高可用nginx集群 2019 10 18 云端炼丹 算力白嫖 基于云端gpu colab 使用so vits库制作ai特朗普演唱 国际歌 2023 05 16 在centos7 6上部署docker环境以及安装docker compose 2019 08 21 在阿里云centos7 6上面配置mysql主从数据库 master slave 实现读写分离 2019 05 29 处理centos6和centos7下 python3处理中文的神坑 2019 04 10 win10系统下把玩折腾dockertoolbox以及更换国内镜像源 各种神坑 2020 04 20 利用基于python的pelican打造一个自己的个人纯静态网站 2019 08 08 乾坤大挪移 如何将同步阻塞 sync 三方库包转换为异步非阻塞 async 模式 python3 10实现 2022 12 30 python3 7 tornado5 1 1 celery3 1 rabbitmq3 7 16实现异步队列任务 2019 07 31 动手造轮子自己实现人工智能神经网络 ann 解决鸢尾花分类问题golang1 18实现 2023 03 28 在vscode中为django配置专属的语法检测提醒 防止误报语法错误 2019 04 16 基于docker在win10平台搭建ruby on rails 6 0框架开发环境 2020 08 04 红袖添香 绝代妖娆 ruby语言基础入门教程之ruby3基础语法 第一次亲密接触ep01 2022 10 06 mpvue1 0 python3 7 django2 0 4实现微信小程序的支付功能 2019 09 15 在阿里云服务器上使用nginx部署https协议的网站 2019 05 21 python3 7 3操作fastdfs来进行文件操作 2019 05 20 win10系统下搭建go lang开发环境更换国内源并且体验宇宙最快框架iris 2020 06 12 利用dockerhub在centos7 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