我正在使用Flink1.4.1和Beam2.3.0，并且想知道是否可以像在DataflowWebUI中那样在FlinkWebUI(或任何地方)中使用指标？我用过这样的计数器:importorg.apache.beam.sdk.metrics.Counter;importorg.apache.beam.sdk.metrics.Metrics;...CounterelementsRead=Metrics.counter(getClass(),"elements_read");...elementsRead.inc();但我在FlinkWebUI的任何地方(任务指标或累加器)都找不到可用的"
课程介绍欢迎来到 聚梦小课堂 的StableDiffusion系统图文课堂。在这里，会详细介绍免费的本地版AI绘画软件——StableDiffusion（WebUI+Fooocus）的方方面面，包括但不限于：如何安装，如何使用，参数含义，常见问题，使用技巧、综合商业案例...使用中若发现有错误或者任何建议，欢迎留言反馈。🤠课程使用什么软件？本教程主要涉及到的使用StableDiffusion绘画的AI软件有2款：【WebUI】原作者 AUTOMATIC1111，可以手动部署，但一般推荐 秋葉aaaki版本的一键安装包。WebUI生态相对完善，插件众多，玩法全，人群受众广。【Fooocus】原作
以前我们分享的SVD不管是文生视频还是长视频还是图生视频，都是在Comfyui中实现的，但是大多数的用户还是在webui中使用的，那么forge它来了，A111点赞的实现SVD的整合方式。与原始WebUI（用于1024px的SDXL推理）相比，您可以期待以下加速：如果您使用8GBvram等普通GPU，您可以期望在推理速度（it/s）方面获得大约30~45%的速度，GPU内存峰值（在任务管理器中）将下降约700MB至1.3GB，最大扩散分辨率（不会OOM）将增加约2倍到3倍，最大扩散批大小（不会OOM）将增加约4倍到6倍。如果您使用功能较弱的GPU，例如6GBvram，您可以期望在推理速度（it
我正在尝试为QNAP开发应用程序。我真的对QNAP是菜鸟，所以请帮助我！我成功地创建了一个QPKG软件包并正确安装了它，并且可以正常工作。但是，当我想为我的应用程序提供一个网络界面时，就会出现问题。我只有一个index.html文件，其中只有一个helloworld文本。我使用QDK创建环境，并且有/share/xxx_data/.qpkg/qdk/myapp文件夹现在，我创建了其他文件的一部分/share/xxx_data/.qpkg/qdk/myapp/web并将我的index.html放在那里。好吧，现在，我修改/share/xxx_data/.qpkg/qdk/mmyapp/qpkg.
本文介绍在autodl.com搭建gpu服务器，实现stable-diffusion-webui+sadTalker功能，图片+音频可生成视频。autodl租GPU 自己本地部署SD环境会遇到各种问题，网络问题（比如huggingface是无法访问），所以最好的方式是租用GPU，可以通过以下视频了解如何使用autodl.comAutoDL算力云|弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL炼丹平台AutoDL的简单使用_哔哩哔哩_bilibili autoDL比较好的点就是上边有很多大佬已经部署好的环境镜像，直接使用就行。 如图是我租用的一个GPU实例。 选择的镜
20240202在WIN10下部署faster-whisper2024/2/212:15前提条件，可以通过技术手段上外网！^_首先你要有一张NVIDIA的显卡，比如我用的PDD拼多多的二手GTX1080显卡。【并且极其可能是矿卡！】800￥2、请正确安装好NVIDIA最新的545版本的驱动程序和CUDA、cuDNN。2、安装Torch3、配置whisperhttps://developer.aliyun.com/article/13666622023-11-03持续进化，快速转录，Faster-Whisper对视频进行双语字幕转录实践(Python3.10)https://zhuanlan.z
文章目录前言一、faster-whisper的安装1.docker及nvidia-docker安装2.镜像下载3.启动容器3.容器中创建用户，安装anaconda二、基于faster-whisper的语音识别1.将cuda和nvidia加入到dl的环境变量中2.安装faster-whisper3.模型下载4.启动jupyternotebook测试是否安装成功三、转srt字幕文件前言上一篇某站视频、音频集合批量下载写了如何下载某站的音频和视频文件，这一篇主要讲解记录一下基于faster-whisper的语音识别怎么做，不包含理论部分，主要包括以下三部分1）faster-whisper的安装2）基
最近chatGPT很火，就去逛了一下openai的github项目。发现了这个项目。这个项目可以识别视频中的音频，转换出字幕。带着一颗好奇的心就尝试自己去部署玩一玩跟着这篇文章一步步来进行安装，并且跟着这篇文章解决途中遇到的问题。途中还会遇到几个问题：总结一下：1、下载cuDNN时会提示叫你登录Navia的账号，我登录的时候发现内地、香港、新加坡的IP登录不了nvdia-develop的官网，换成美国IP则很顺利。这。。。。2、Ptyhton版本别使用太高的，防止后续pip找不到相关的版本。我原本使用的3.11，后面因为提示找不到相应的版本，换成3.10解决3、pip运行whisper还会提示
20240203在Ubuntu20.04.6下配置stable-diffusion-webui.git2024/2/311:55【结论：在Ubuntu20.04.6下，生成512x512分辨率的图像，大概需要11秒钟！】前提条件，可以通过技术手段上外网！^_首先你要有一张NVIDIA的显卡，比如我用的PDD拼多多的二手GTX1080显卡。【并且极其可能是矿卡！】800￥2、请正确安装好NVIDIA最新的545版本的驱动程序和CUDA、cuDNN。2、安装Torch3、配置whisper【本文以这个教程为主】https://www.bilibili.com/read/cv24784581/Sta
文章目录前言1.本地环境2.安装所需要的库3.导入相关库4.获取指定路径下的所有视频文件5.导入模型进行音频识别6.将识别结果转换为srt字幕文件7.完成代码前言最近在看一些网课，由于没有字幕看着非常费劲，需要全神贯注的去听。网上很多生成字幕的网站都需要收费，想用某映但是它的智能字幕不允许上传大于两小时的视频。基于这个问题就想着用openai开源的whisper来试试，最终整体的效果还行，硬件不行识别的有点慢，准确率不算高，但是配合音频基本能理解是什么意思，主要看视频更加轻松了。注：由于我有很多视频，所以才用python自己写脚本批量处理，如不需要或者觉得写脚本麻烦可以看看WhisperDes
