趁着寒假期间稍微尝试跑了一下yolov5和yolov7的代码，由于自己用的笔记本没有独显，台式机虽有独显但用起来并不顺利，所以选择了租云服务器的方式，选择的平台是矩池云（价格合理，操作便捷）需要特别指出的是，如果需要用pycharm链接云服务器训练，必须要使用pycharm的专业版而不是社区版，专业版可以使用SSH服务连接云服务器。关于专业版的获取，据我所知一是可以买，二是如果你是在校大学生，可以用学生证向JetBrain申请专业版使用权，我就是通过这种方式激活专业版账户的，我记得当时两三天官方就发激活邮件了，还是很人性化的，使用期一年。下面开始正题本教程只涉及将yolov5及yolov7跑通
目录问题描述问题1：问题2：发现问题问题解决问题3：问题4：问题5：解决方案关键！！！正常安装成功的操作流程备注1.我为何不在vscode的终端中装pipreqs包？2.在vscode终端中输入condalist和在anacondapromot中输入condalist存在不同3.矩池云查看进程输出日志终端常用命令问题描述今天用requirements文件想在服务器上安装环境，遇到了许多的坑，在这里记录一下，有需要的朋友可以看看这里有没有记录你存在的问题。问题1：报错内容：ERROR:CouldnotinstallpackagesduetoanOSError:[Errno2]Nosuchfile
矩池云使用指南1.矩池云网站2.注册账号3.上传文件到网盘4.购买CPU5.运行程序6.手动关闭服务器矩池云按使用时间收费，是一款性价比较高的服务器平台，下面根据个人经验介绍第一次如何使用矩池云服务器。1.矩池云网站链接:https://www.matpool.com2.注册账号记得关注公众号领5个算力豆，用于新手体验3.上传文件到网盘4.购买CPU5.运行程序等待一分钟左右，页面出现jupyterlab链接condaactivateseurat##激活环境，这行代码不确定是否必要cd/mnt##给出需要运行代码的所在位置Rscriptscript.R##运行脚本．script.R需要改为你代
如何在矩池云上安装语音识别模型WhisperWhisper是OpenAI近期开源的一个语音识别的模型，研究人员基于680,000小时的标记音频数据进行训练，它同时也是一个多任务模型，可以进行多语言语音识别以及语音翻译任务，可以将语音音频转录为所讲语言的文本，以及翻译成英语文本。查看论文：https://cdn.openai.com/papers/whisper.pdf开源代码：https://github.com/openai/whisperWhisper的训练数据中65%为英语音频和相匹配的转录文本，大约18%为非英语音频和英语转录文本，17%为非英语音频和相应语言的转录文本。非英语的数据中
简介nvidia-smi全称是NVIDIASystemManagementInterface，它是一个基于NVIDIAManagementLibrary(NVML)构建的命令行实用工具，旨在帮助管理和监控NVIDIAGPU设备。详解nvidia-smi命令接下来我介绍一下，用nvidia-smi命令来查询机器GPU使用情况的相关内容。nvidia-smi我以上图的查询内容为例，已经复制出来了，如下，(myconda)root@8dbdc324be74:~#nvidia-smiTueJul2014:35:112021+--------------------------------------
ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。今天给大家分享如何在矩池云服务器复现ChatGLM-6B，用GPU跑模型真是丝滑啊。硬件要求如果是GPU：显存需要大于6G。Cha
在DiscoDiffusion官方说明的第一段，其对自身是这样定义：AIImagegeneratingtechniquecalledCLIP-GuidedDiffusion。DD是通过CLIP来进行图文匹配，引导AI进行图像生成的技术，通过Diffusion持续去噪去生成图像的，而在整个过程中，CLIP不断地评估图像和文本之间的距离，来为生成图像的整体方向进行指导，最终就体现为“输入文字-生成图画”，因此我们便可以通过文字来引导AI生成艺术风格图片。启动矩池云快速使用DiscoDiffusion矩池云已经将DiscoDiffusion镜像搭建在平台上，可以直接使用，无需再进行环境搭建，主机市场
今天给大家介绍下如何在矩池云使用StableDiffusionwebUIv1.5模型和StableDiffusionControlNet插件。租用机器租用机器需要选择内存大于8G的机器，比如A2000，不然StableDiffusionwebUI启动加载模型会失败。（Killed内存不足）点击租用按钮，进入镜像筛选页面，点击右侧蓝色StableDiffusion进行镜像筛选，选择第一个StableDiffusionwebUIv1.5镜像，然后点击租用即可。机器启动成功后，会出现以下界面:7860端口对应链接，是StableDiffusionwebUI服务默认启动端口，这个服务默认开机自启，大家
今天给大家介绍下如何在矩池云使用StableDiffusionwebUIv1.5模型和StableDiffusionControlNet插件。租用机器租用机器需要选择内存大于8G的机器，比如A2000，不然StableDiffusionwebUI启动加载模型会失败。（Killed内存不足）点击租用按钮，进入镜像筛选页面，点击右侧蓝色StableDiffusion进行镜像筛选，选择第一个StableDiffusionwebUIv1.5镜像，然后点击租用即可。机器启动成功后，会出现以下界面:7860端口对应链接，是StableDiffusionwebUI服务默认启动端口，这个服务默认开机自启，大家
AI/ML的不断革新，让我们看到了更多激动人心的应用方向，也迸发了更多的训练&应用场景。在用户的反馈和建议下，矩池云持续丰富和优化在AI+Science链路上的相关产品，为了帮助研究人员更自如地展开相关工作，我们陆续推出了一些值得探索的新功能，也改进了原有的一些产品流程，以期为研发人员提供更好的体验。矩池云团队版：更高效地协作矩池云“团队版”是一个共享式协作平台，集合算力、环境和数据为一体，它搬开了摆在研究小组和研发团队在AI课题协作中的“绊脚石”，让研究人员之间的合作更同频，尽可能减少因为版本、数据、计算环境不一致而可能导致的结果差异。在“团队版”中，团队成员可共用网盘，多端同步数据集和资料
