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手把手教你认识学会LangChain
这方面的例子包括对长篇文字的总结和对特定数据源的
提
问
/回答。
langchain
免训练!单图秒级别生成AI写真,人像生成进入无需训练的单阶段时代
面对这一
问
题,FaceChain 给出了解决方案:无需大量数据,无需训练等待,甚至无需训练,只需要一张图片 10 秒钟即可立即生成 AI 写真!
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如何拥有你的卡通形象?ComfyUI-workflow
Background Removal 可以交换不同的模型和阈值来调整去除背景的效果,使用
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示来指定要保留的内容,例如:“坐在椅子上的人”。
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数字人
如何免费打造自己的数字人主播:StableDiffusion插件SadTalker打造本地数字人主播
模型下载地址: 模型checkpoints,
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取码: sadt.
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「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent(附66个开源+44个闭源Agent项目)
目前与AI的交互形式基本上都是你输入指令,AI模型会根据你的指令内容做出响应,这样就是导致你每次在进行
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供有效的
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示词才能达到你想要的效果。
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不用再羡慕Prompt大神了!看了这篇文章,你只需10秒钟,就能拥有自己想要的专业级Prompt!
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问
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你还在为钱发愁?2023年十大赚钱GPT Prompts高级指南!(国际版)
保持模板简单易于初学者使用,但仍为专家
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供价值。
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什么是极限、导数、微分与积分(通俗易懂)
它是我们微积分之旅的第一步,为我们
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供了理解更复杂概念的基础。
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Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose:自底向上做单人姿态估计
前言 说起业务落地级别的姿态估计算法方案,大家基本上的共识都是top-down范式,也就是det+pose的形式,先由一个轻量级的目标检测模型
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现在LLM 的大小为什都设计成6/7B、13B和130B几个档次?
关于层数设置
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题,其实模型层数和维度具体设置成多少是最优的(但一般层数变大,维度也会变大),目前好像没有论文明确表明,但绝大多数感觉跟着GPT3的层数和维度来的。
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简单解释一下,这个项目分为两个部分,模型的使用和模型的训练,模型使用的话对电脑的要求不是很高基本上差不多点的N卡都可以,模型的训练其实对显卡要求还挺高的小于6G会有各种各样的
问
题,当然也能炼,不过太麻烦了不建议
生成式AI
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微调百川Baichuan-13B保姆式教程,手把手教你训练百亿大模型
寻求反馈:可以寻求他人的反馈和建议, 例如在线编程社区、编程导师等,他们可以帮助你发现
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