分類:AI人工智慧學習
I have tried several large language models before, including chatGLM2, Baichuan2, and Llama. Recentl
試用過的大語言模型也有好幾個了,包含 chatGLM2, Baichuan2, Llama,最近又看到一個強大的阿里通義千問 (Qwen)。通義千問在官網實驗數據看的出來其表現(Qwen-14B的模型
人臉識別算是一套很成熟的技術了,早在很久以前的 Google Picassa 相簿就可以做的不錯。但真的想用的時候,才發現網路上找不到一套 Linux 下可以 辨識臉部 標識面孔 支援 CLI 要輕量
前幾篇有一個介紹 人聲分離的文章,其實也是在學習聲音克隆中所要用到的工具。 So-Vits-Svc是「SoftVC VITS Singing Voice Conversion」的縮寫,其原始來自於 V
最近看到一個人聲替換的 Youtube 影片,雖然替換效果不太好,但人聲分離效果還不錯,就記下來了。由於這是一個有 GUI 的程式,暫時還無法在 docker 裡成功運行 vnc,所以就先記下來了。
今天突然想到可以在網頁上加一個前置詞的功能,就不用每次都要打要叫他幹麻了。效果如下 主要提供了中翻英、英翻中、還有自定義。要修改的程式 diff 如下
之前紀錄的 LangChain-ChatChat ChatGLM2 個人知識庫整合了大語言與知識庫,算是可以自己架起來的實用工具。所以研究了一下怎麼使用 CLI 呼叫,發現在它已經有一套簡彈易用的 A
Lllama 是 Meta 推出的語言大模型,其第2代 Lllama2 也有 7B, 13B, 與 70B的大尺寸。其自身也有產生程式的 codellama2 與 衍生的 wizardCode 模型
前幾天研究的 ChatGLM2-6B,雖然不錯,但感覺出錯機率也不小,是屬於 better than nothing 的那種。他們其實還有12B的模型,但沒開放出來。不死心的情況下,逛來逛去讓我發現了
在 AI 學習紀錄 – 利用 Docker 部屬模型這篇文章裡,開始試用 Nvidia Docker 來部屬不同的模型,來確保未來的可用性。裝第一個 chatGLM2的時候還蠻順利的,後面