批量生成,本地推理，人工智能声音克隆框架PaddleSpeech本地批量克隆实践(Python3.10)by Liu Yue/2023-06-15 标签: PaddleSpeech Python3.10 人工智能 克隆 声音 实践 批量 推理 本地 框架 生成 云端炼丹固然是极好的，但不能否认的是，成本要比本地高得多，同时考虑到深度学习的训练相对于推理来说成本也更高，这主要是因为它需要大量的数据、计算资源和时间等资源，并且对超参数的调整也要求较高，更适合在云端进行。 在推理阶段，模型的权重和参数不再调整。相反，模型根据输入数据的特征进行计算，并输出预测结果。推理阶段通常需要较少的计算资源和时间，所以训练我们可以放在云端，而批量推理环节完全可以挪到本地，这样更适合批量的声音克隆场景。 &n......了解更多
本地推理,单机运行,MacM1芯片系统基于大语言模型C++版本LLaMA部署“本地版”的ChatGPTby Liu Yue/2023-03-24 标签: C++ ChatGPT LLaMA MacM1 单机 基于 推理 本地 模型 版本 系统 芯片 语言 运行 部署 OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络的性能，70亿意味着神经网络中有70亿个参数，由此类推。 在一些大型神经网络中，每个参数需要使用32位或64位浮点数进行存储，这意味着每个参数需要......了解更多
