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如何在阿里云快速启动Stable Diffusion轻松玩转AI绘画

前言AIGC最近非常火热,除了chatGPT,还有StableDiffusionAI绘画,之前看到了一系列关于AIGC的文章,了解到很多同学都想体验下AIGC的魅力。关于StableDiffusion部署,在网上看到了很多版本,云上最简单最快速部署的版本来了!阿里云计算巢提供了StableDiffusion快速部署及下载自定义模型功能,使用者不需要自己下载代码,不需要自己安装复杂的依赖,不需要了解Git、Python、Docker等技术,只需要在控制台图形界面点击几下鼠标就可以快速启动StableDiffusion服务进行绘画,非技术同学也能轻松搞定。初识StableDiffusionStab

[软件工具]AI软件离线表格识别工具使用教程图像转excel转表格可复制文字表格导出实时截图识别成表格

【官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git【算法介绍】PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle框架的开源光学字符识别(OCR)工具库,由百度公司开发。它提供了一套完整的OCR解决方案,包括文字检测、文字识别以及版面分析等功能。PaddleOCR旨在帮助开发者和研究者快速构建、训练并部署OCR系统,同时提供灵活性以适应不同的应用场景和需求。文字检测文字检测是OCR流程中的第一步,它的任务是从图像中定位出文字的位置。PaddleOCR使用深度学习算法来实现这一功能。它采用了先进的检测模型,例如基于EAST(Efficien

成为AI产品经理——模型稳定性评估(PSI)

一、PSI作用稳定性是指模型性能的稳定程度。上线前需要进行模型的稳定性评估,是否达到上线标准。上线后需要进行模型的稳定性的观测,判断模型是否需要迭代。稳定度指标(populationstabilityindex,PSI)。通过PSI指标,我们可以获得不同样本或者不同时间下同一样本在分数段上的分布的稳定性。PSI的计算公式为:SUM(实际占比-预期占比)*ln(实际占比/预期占比)。PSI至少有两组分布结果,一组是预期分布结果,一组是实际分布结果。我们期望的是分布情况不要发生很大的变化。在一个信用评估的业务中,我们将用户的信用等级分为0-100,分数越高,信用越好,我们让分数60以上的人可以进行

听6位专家畅谈AI大模型落地实践:场景和人才是关键

本文分享自华为云社区《听6位专家畅谈AI大模型落地实践:场景和人才是关键》,作者:华为云社区精选。随着人工智能技术的不断突破,越来越多的行业开始应用AI技术来提高效率、降低成本、改善用户体验等方面。在过去的一年里,以大模型为代表的AI技术以超乎想象的速度进化。回顾大模型技术在企业的应用过程中,我们不禁要问:大模型在落地方面带来了哪些改变?开发者如何应对大模型的变革?在AI大模型的驱动下,企业的未来又会走向何方?在《华为云 DTT 年度收官盛典: AI 创造无限可能》 的直播活动中,我们听听来自华为云DTSE技术布道师徐毅、华为云EIDTSE技术布道师夏飞、华为云媒体DTSE技术布道师左雯、华为

听6位专家畅谈AI大模型落地实践:场景和人才是关键

本文分享自华为云社区《听6位专家畅谈AI大模型落地实践:场景和人才是关键》,作者:华为云社区精选。随着人工智能技术的不断突破,越来越多的行业开始应用AI技术来提高效率、降低成本、改善用户体验等方面。在过去的一年里,以大模型为代表的AI技术以超乎想象的速度进化。回顾大模型技术在企业的应用过程中,我们不禁要问:大模型在落地方面带来了哪些改变?开发者如何应对大模型的变革?在AI大模型的驱动下,企业的未来又会走向何方?在《华为云 DTT 年度收官盛典: AI 创造无限可能》 的直播活动中,我们听听来自华为云DTSE技术布道师徐毅、华为云EIDTSE技术布道师夏飞、华为云媒体DTSE技术布道师左雯、华为

RK3588平台开发系列讲解(AI 篇)RKNN rknn_query函数详细说明

文章目录一、查询SDK版本二、查询输入输出tensor个数三、查询输入tensor属性(用于通用API接口)四、查询输出tensor属性(用于通用API接口)五、查询模型推理的逐层耗时六、查询模型推理的总耗时七、查询模型的内存占用情况八、查询模型里用户自定义字符串九、查询原始输入tensor属性(用于零拷贝API接口)十、查询原始输出tensor属性(用于零拷贝API接口)十一、查询原始输入tensor属性(用于零拷贝API接口)十二、查询原始输出tenso

保姆级教程:用GPU云主机搭建AI大语言模型并用Flask封装成API,实现用户与模型对话

导读在当今的人工智能时代,大型AI模型已成为获得人工智能应用程序的关键。但是,这些巨大的模型需要庞大的计算资源和存储空间,因此搭建这些模型并对它们进行交互需要强大的计算能力,这通常需要使用云计算服务。从云产品性能上来看,GPU云主机是最适合的工具之一,对于业务方或者个人开发者来讲,使用GPU云主机搭建AI大语言模型有以下优势:•高性能计算:GPU云主机提供了高性能GPU处理器,加速模型的训练和推理;•高性价比:灵活资源管理、可扩展性、弹性伸缩等云计算优势,根据业务或个人训练的需要,快速调整计算资源,满足模型的训练和部署需求;•开放性:云计算的开放性让用户更容易进行资源的共享和协作,为AI模型的

最新ChatGPT商业运营版源码,AI绘画,Midjourney绘画,GPT-4V多模态模型识图理解+GPT语音对话+ChatFile文档对话总结+DALL-E3文生图

一、前言SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统,支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美,可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT?小编这里写一个详细图文教程吧!支持GPT-4-Turbo模型、支持DALL-E3文生图,支持最新GPT-4-Turbo模型、GPT-4-1106-Preview多模态模型。支持GPT-4图片对话能力上传图片并识图理解对话。ChatFile文档对话总结。《SparkAi系统详情及搭建部署文档

AI:105-基于深度学习的手术操作监控与辅助

🚀点击这里直接跳转到本专栏,可查阅顶置最新的指南宝典~🎉🎊🎉你的技术旅程将在这里启航!从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。✨✨✨每一个案例都附带有在本地跑过的关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。欢迎订阅支持,正在不断更新中~一.基于深度学习的手术操作监控与辅助随着人工智能技术的飞速发展,深度学习作为其重要组成部分,在医学领域取得了显著的成就。其中,基于深度学习的手术操作监控与辅助系统成为医学界的研究热点。本文将深入探讨深度学习在手术领域的应用,重点关注手术操作的实时监控与辅助技术,并提供一个简单的代码实例来说明其工作原

打破硬件壁垒:TVM 助力 AI技术跨平台部署

文章目录《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介目录前言/序言获取方式随着人工智能(ArtificialIntelligence,AI)在全世界信息产业中的广泛应用,深度学习模型已经成为推动AI技术革命的关键。TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等深度学习模型已经在服务器级GPU上取得了显著的成果。然而,大多数现有的系统框架只针对小范围的服务器级GPU进行过优化,因此需要做很多的优化努力,以便在汽车、手机端、物联网设备及专用加速器(FPGA、ASIC)等其他平台上部署。为了解决这一问题,TVM应运而生。TVM是一个基于中间表示(IR)的统一解决方案,它能自动优