苹果AppleMacOs系统Sonoma本地部署无内容审查(NSFW)大语言量化模型Causallmby 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-14Bby 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,ModelScopeby 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
如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Faceby 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
首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法by Liu Yue/2024-01-06 标签: 40 Bert Extra vits2 中文 叶奈法 复刻 巫师 引入 模型 特化 素材 首次 Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的bad case，同时在情感表达方面有大幅提升，可以作为先前V1.0.1纯中文版本更好的替代。 更多情报请参见Bert-vits2项目官网：https......了解更多
Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)by Liu Yue/2023-12-18 标签: Bert miko v2.2 vits2 八重 原神 推理 整合 本地 模型 版本 神子 英文 训练 近日，Bert-vits2-v2.2如约更新，该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型，推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成，让推理音色更具情感特色，并且推出了新的预处理webuI，操作上更加亲民和接地气。 更多情报请参见Bert-vits2官网：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/v2.2&......了解更多
Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)by Liu Yue/2023-12-08 标签: Bert mix V2.1 vits2 中英文 以及 推理 本地 模型 混合 版本 英文 训练 中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景，尤其在技术文章或者技术视频领域里，其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词，我们当然不希望AI口播只会念中文，Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理，但更新了底模之后，V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix)模式。 还是以霉霉为例子：https://www.bilibili.com/video/BV1bB4y1R7Nu/ 截取......了解更多
又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享by Liu Yue/2023-11-20 标签: Bert vits2V2.0 一键 八重 分享 基于 将军 推理 撩人 整合 新版 模型 神子 雷电 音色 Bert-vits2项目近期炸裂更新，放出了v2.0.2版本的代码，修正了存在于2.0先前版本的重大bug，并且重炼了底模，本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新，支持了三语言训练及混合合成，并且做到向下兼容，可以推理老版本的模型，本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。 具体的更新日志请参见官网：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases ......了解更多
声音好听,颜值能打,基于PaddleGAN给人工智能AI语音模型配上动态画面(Python3.10)by Liu Yue/2023-05-18 标签: ai PaddleGAN Python3.10 人工智能 动态 基于 声音 好听 模型 画面 语音 颜值 借助So-vits我们可以自己训练五花八门的音色模型，然后复刻想要欣赏的任意歌曲，实现点歌自由，但有时候却又总觉得少了点什么，没错，缺少了画面，只闻其声，却不见其人，本次我们让AI川普的歌声和他伟岸的形象同时出现，基于PaddleGAN构建“靓声靓影”的“懂王”。 PaddlePaddle是百度开源的深度学习框架，其功能包罗万象，总计覆盖文本、图像、视频三大领域40个模型，可谓是在深度学习领域无所不窥。 Paddle......了解更多
民谣女神唱流行，基于AI人工智能so-vits库训练自己的音色模型(叶蓓/Python3.10)by Liu Yue/2023-05-12 标签: ai Python3.10 so vits 人工智能 叶蓓 基于 女神 模型 民谣 流行 自己 训练 音色 流行天后孙燕姿的音色固然是极好的，但是目前全网都是她的声音复刻，听多了难免会有些审美疲劳，在网络上检索了一圈，还没有发现民谣歌手的音色模型，人就是这样，得不到的永远在骚动，本次我们自己构建训练集，来打造自己的音色模型，让民谣女神来唱流行歌曲，要多带劲就有多带劲。 构建训练集 训练集是指用于训练神经网络模型的数据集合。这个数据集通常由大量的输入和对应的输出组成，神经网络模型通过学习输入和输出之间的关系来进行训练，并且在......了解更多
AI天后,在线飙歌,人工智能AI孙燕姿模型应用实践，复刻《遥远的歌》，原唱晴子(Python3.10)by Liu Yue/2023-05-11 标签: ai Python3.10 人工智能 原唱 在线 复刻 天后 孙燕姿 实践 应用 晴子 模型 遥远 飙歌 忽如一夜春风来，亚洲天后孙燕姿独特而柔美的音色再度响彻华语乐坛，只不过这一次，不是因为她出了新专辑，而是人工智能AI技术对于孙燕姿音色的完美复刻，以大江灌浪之势对华语歌坛诸多经典作品进行了翻唱，还原度令人咋舌，如何做到的? 本次我们借助基于Python3.10的开源库so-vits-svc，让亚洲天后孙燕姿帮我们免费演唱喜欢的歌曲，实现点歌自由。 so-vits-svc是基于VITS的开源项目，VITS（Variat......了解更多
好饭不怕晚,Google基于人工智能AI大语言对话模型Bard测试和API调用(Python3.10)by Liu Yue/2023-03-31 标签: ai api Bard Google Python3.10 不怕 人工智能 基于 好饭 对话 模型 测试 语言 调用 谷歌(Google)作为开源过著名深度学习框架Tensorflow的超级大厂，是人工智能领域一股不可忽视的中坚力量，旗下新产品Bard已经公布测试了一段时间，毁誉参半，很多人把Google的Bard和OpenAI的ChatGPT进行对比，Google Bard在ChatGPT面前似乎有些技不如人。 事实上，Google Bard并非对标ChatGPT的产品，Bard是基于LaMDA模型对话而进行构建的，Bard旨在构建一个对话式的AI系统，使......了解更多
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)by Liu Yue/2023-03-30 标签: NCF Python3.10 Tensorflow2.11 协同 基于 学习 推荐 构建 模型 深度 神经网络 系统 视频 过滤 毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。 之前我们手动构建了一个小型的神经网络，解决了机器学习的分类问题，本次我们利用深度学习框架Tens......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
重新定义性价比!人工智能AI聊天ChatGPT新接口模型gpt-3.5-turbo闪电更新,成本降90%,Python3.10接入by Liu Yue/2023-03-06 标签: 3.5 90% ai ChatGPT gpt Python3.10 turbo 人工智能 定义 性价比 成本 接入 接口 更新 模型 聊天 重新 闪电 北国春迟，春寒料峭略带阴霾，但ChatGPT新接口模型gpt-3.5-turbo的更新为我们带来了一丝暖意，使用成本更加亲民，比高端产品ChatGPT Plus更实惠也更方便，毕竟ChatGPT Plus依然是通过网页端来输出，Api接口是以token的数量来计算价格的，0.002刀每1000个token，token可以理解为字数，说白了就是每1000个字合0.01381人民币，以ChatGPT无与伦比的产品力而言，如此低的使用成本让所有市面上其他所有类ChatGPT......了解更多
使用python3.7和opencv4.1来实现人脸识别和人脸特征比对以及模型训练by Liu Yue/2020-01-02 标签: 使用 实现 python3.7 以及 opencv4.1 人脸识别 人脸 模型 训练 特征 OpenCV4.1已经发布将近一年了，其人脸识别速度和性能有了一定的提高，这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo 首先安装一些依赖的库pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install numpy pip install pillow ......了解更多
