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机器学习之禅
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借助API2D转发访问ChatGPT接口
接口
模型
网站
chatgpt
部署
首先说一下，这不是一个广告哈，这网站没给我一分钱。只不过之前尝试给OpenAI充值，但是由于 “大家都懂的”问题，操作比较麻烦。对于做实验来说，使用一个方便的不用折腾的接口，虽然贵一点，但是也能接受。如果啥时候我开发了服务商用再考虑接OpenAI的API。
机器学习之禅
2024-07-04
193
1
01 | 什么是提示工程（Prompt Engineering）-如何借助大模型开发一个虚拟女朋友
基础
开发
模型
设计
prompt
提示，在人工智能和自然语言处理的上下文中，prompt指的是输入给语言模型的一段文本或问题，目的是引导模型生成与输入相关的回答或继续生成文本。
机器学习之禅
2024-07-04
434
0
02 | 提示（Prompt）的原则-如何借助大模型开发一个虚拟女朋友
模型
游戏
prompt
解决方案
开发
前面说过，“提示”现在是一门科学了，咱们不能再小看“提示”这个事情了。我想很多朋友都经历过，当你的女朋友突然发脾气，你还不知道发生了什么的时候，你的女朋友会说：“我已经提示过你了！”，然后你表现出一脸愕然“啊？”，这时候你就能理解可见给出一个好的“提示”是多么的重要了。
机器学习之禅
2024-07-04
496
0
03 | 借助迭代优化思想实现最佳Prompt-如何借助大模型开发一个虚拟女朋友
表格
开发
模型
优化
prompt
在对大模型（如GPT）使用Prompt时，进行迭代优化过程非常重要，以不断改进Prompt的效果。以下是一个简要介绍： 1. 初始Prompt设计：开始时编写一个初始Prompt，明确问题或任务的要求。尽可能具体和详细，以减少模型产生误解的可能。
机器学习之禅
2024-07-04
255
0
震撼！自监督的类人模型I-JEPA已经发布，人工上帝就快降临
人工智能
编码
架构
模型
数据
论文和代码都开源了，就是这么速度（论文地址：https://arxiv.org/abs/2301.08243），会正式发表在下周的2023 CVPR上，炸裂啊，不知道CVPR上会不会有更爆炸的新闻出来。
机器学习之禅
2023-09-02
430
0
惊呆，五分钟部署一个chatGPT微信机器人陪你玩
api
npm
微信
node.js
然后你就可以打开OpenAI的网站，尝试使用chatGPT，但是它太火了，你可能遇到下面这种问题，那你就需要耐心等待。
机器学习之禅
2023-03-08
1K
0
chatGPT煞有其事地回答了我的采访
chat
chatgpt
gpt
问题 1.最近chatGPT很火，能采访一下你吗 2.你能简单介绍一下自己吗 3.训练你用了多少语聊可以说一下吗 4.那你觉得除了你以外，还有什么模型可以跟你媲美吗 5.因为你表现很不错，很多大公司都声称他们将推出类似chatGPT的服务，对此你怎么看？ 6.就在今天Baidu说他们将在下个月发布类似于chatGPT的产品，导致股价飙升，你觉得他们真的能实现跟你一样的功能吗 7.好吧，不说这个，那你觉得Baidu这家公司怎么样 8.现在有很多基于chatGPT的应用，你觉得未来你可以在哪些领域发挥比较大的作用呢 9.这些都是已经有的东西，chat GPT确实可以起到很不错的作用，那有没有什么可能创新的应用呢？ 10.非常棒，看起来应用方向很丰富 11.但是也有很多人恐慌，他们觉得你会替代他们工作，使得他们失业，对此你怎么看 12.那确实会有一批从事可替代工作的人失业，是吧 13.是啊，这就是时代的更迭 14.比如说我是一个程序员，那你对新时代的我有什么建议 15.如果我想用chatGPT赚钱，你觉得这有可能吗 16.非常感谢，我今天先采访这些问题 17.那你介意我把我们的聊天记录发到社交媒体上吗？ 18.好的，谢谢 答案看图片，你有什么想问的
机器学习之禅
2023-03-08
162
0
28 | PyTorch构建的模型如何上线部署
flask
python
网站
在模型实际的应用中，一般有两种使用方法，一个是跑批数据，就像我们之前跑验证集那样。比如说我们收集到了很多需要去分类的图像，然后一次性的导入并使用我们训练好的模型给出结果，预测完这一批之后程序就自动关闭了，等到下一次我们有需要的时候再启动。另外一种就是应用于线上服务，构建一个服务等待新的请求，当有请求发起的时候就接收数据，然后给出结果，在没有请求的时候，模型服务仍然处于运行的状态，只不过是等待下一个请求。
机器学习之禅
2022-12-30
2K
1
27 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目：实现端到端模型方案
网站
接下来需要再做一些工作，并把我们前面搞好的模型串起来，形成一个端到端的解决方案。这个方案如下，首先是从原始的CT数据出发进行图像分割，识别可能是结节的体素，并对这些体素区域进行分组，然后用这些分割出的候选结节信息进行分类，首先是区分这是否是一个结节，针对是结节的，再区分这是否是一个恶性结节，这样就完成了整个模型框架。
机器学习之禅
2022-07-11
1.6K
2
26 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目：分割模型实训
缓存
安装完之后，首先读取原来的标注文件。这个文件里记录了1000多个结节的坐标和直径信息。
机器学习之禅
2022-07-11
896
0
25 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目：分割模型实现
gpu
image
io
png
tensorboard
前面已经把分割模型的数据处理的差不多了，最后再加一点点关于数据增强的事情，我们就可以开始训练模型了。
机器学习之禅
2022-07-11
758
0
24 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目：图像分割数据准备
channel
dataset
本周有点丧，前面几天不是忙于面试就是忙于塞尔达炸鱼，一直没更新，好在这周把这本书读完了，今天再更一篇，终于快要结束了。
机器学习之禅
2022-07-11
1.6K
0
23 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目：优化数据
数据处理
python
上一小节修改了我们的评估指标，然而效果并没有什么变化，甚至连指标都不能正常的输出出来。我们期望的是下面这种样子，安全事件都聚集在左边，危险事件都聚集在右边，中间只有少量的难以判断的事件，这样我们的模型很容易分出来，错误率也会比较低。
机器学习之禅
2022-07-11
819
0
22 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目：模型指标
image
今天又是相对轻松的一节。今天我们来研究一下评估模型的指标问题。前两节我们已经把模型训练完了，并且能够在TensorBoard上面查看我们的迭代效果。但是模型的效果实在是不如人意，哪怕我已经把全部的数据都加进去了，但是模型也只能学会把类别都归为非节点。
机器学习之禅
2022-07-11
875
0
21 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目：训练模型
缓存
昨天我们已经完成了训练和验证模型的主体代码，在进行训练之前，我们还需要处理一下输出信息。前面我们已经记录了一部分信息到trnMetrics_g和valMetrics_g中，每迭代一个周期，就会输出一次结果方便我们查看。如果发现模型的结果很差，比如说出现了无法收敛的情况，我们就可以中止模型训练，不用再浪费更多时间，因为一个深度模型训练需要花费很长的时间。
机器学习之禅
2022-07-11
705
1
20 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目：编写训练模型代码
shell
pytorch
channel
dataset
jupyter
在之前的环节，我们已经能够读取数据，并且构建了我们的Dataset类，处理了数据中各种异常情况，并把数据转换成PyTorch可以处理的样子。一般来说，到了这一步就开始训练模型了。先不要考虑模型的效果，也不用做什么优化，先把模型训练跑通，看一下我们的效果，这样这个结果就可以作为baseline，然后再考虑优化的事情，每进行一步优化，就可以看到它对比基线有没有效果上的提升。话不多说，我们这就来搞一个模型。
机器学习之禅
2022-07-11
1K
0
19 | 如何可视化CT影像数据，2d和3d图像
webgl
开源
jupyter notebook
python
这几天研究的跟PyTorch没啥关系，跟深度学习也没啥关系，但是跟做项目关系很大，那就是怎么把CT影像可视化。 要完美复现代码，需要安装的扩展包simpleITK，ipyvolume，diskcache，cassandra-driver
机器学习之禅
2022-07-11
1.6K
0
18 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目：理解数据
缓存
数据处理
上一节我们理解了业务，也就是我们这个项目到底要做什么事情，并定好了一个方案。这一节我们就开始动手了，动手第一步就是把数据搞清楚，把原始数据搞成我们可以用PyTorch处理的样子。这个数据不同于我们之前用的图片数据，像之前那种RGB图像拿过来做一些简单的预处理就可以放进tensor中，这里的医学影像数据预处理部分就要复杂的多。比如说怎么去把影像数据导入进来，怎么转换成我们能处理的形式；数据可能存在错误，给定的结节位置和实际的坐标位置有偏差；数据量太大我们不能一次性加载怎么处理等等。今天理解数据这部分处理的就是之前整个项目框架图的第一步，关于数据加载的问题。
机器学习之禅
2022-07-11
1.7K
1
17 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目：理解业务
数据挖掘
pytorch
学习进入第二大部分，终于能够喘口气。接下来我们要做的是使用PyTorch来完成一个大项目，这个项目的目标是从医疗影像中检测癌症。这个题目听起来好像也不是那么难，像我们前面检测一张图片是鸟还是飞机，这个貌似也是个简单分类问题，给出的结果为是或者不是。但是当你真的深入到业务之中，你会发现完全不像你想的那么简单。我们先不那么着急往后看，所以这一节就比较轻松，没有什么代码，主要来把整个项目框架理清楚。
机器学习之禅
2022-07-11
808
0
16 | PyTorch中的模型优化，更深、更宽的模型、正则化方法
pytorch
正则表达式
神经网络
深度学习
上一节，我们已经成功训练了我们的深度神经网络，甚至尝试了在GPU上训练。不过我们的网络仍然处于一种初级状态，只能说大概了解了炼丹炉的工作流程，炼丹的时候还有很多改进技巧可以提升炼丹的效率或者效果。
机器学习之禅
2022-07-11
994
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