现在,你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras,Tensorflow和PyTorch。
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory,Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行,最重要的是Colaboratory免费,这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
当我告诉人们,他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时,我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”,(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
机器之心专栏 作者:Jinkey 1 简介 Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境,免安装快速切换 Python 2 和 Python 3 的环境,支持 Google 全家桶 (TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive 等),支持 pip 安装任意自定义库。 网址:https://colab.research.google.com 2 库的安装和使用 Colab 自带了 Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Panda
Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境,免安装快速切换 Python 2和 Python 3 的环境,支持Google全家桶(TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive等),支持 pip 安装任意自定义库。网址:https://colab.research.google.com
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务,T4GPU耗能仅为70瓦,是面向现有数据中心基础设施而设计的,可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
Colab全称Colaboratory,即合作实验室,是谷歌的提供的一个在线工作平台,使用Jupyter笔记本环境,完全运行在云端,且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
Mamba是一种新的大模型架构,在语言任务上的表现可以与两倍规模的Transformer一决雌雄。
【磐创AI 导读】:本文介绍了最先进的自然语言处理库——PyTorch-Transformers
现在PyTorch官方已经在Github上给出示例代码,教你如何免费使用谷歌云TPU训练模型,然后在Colab中进行推理。
下面将带你使用 Google 提供的免费的 Colab 服务,快速部署一个带有图形化聊天界面的 Llama2 ,体验一下开源 GPT 的魅力!
人工智能的应用非常广泛,尤其是在医疗领域。先进的人工智能工具可以帮助医生和实验室技术人员更准确地诊断疾病。例如,尼日利亚的一位医生可以使用这个工具从他根本不了解的血液样本中识别出一种疾病,这有助于他更好地理解疾病,从而可以更快地开发出治疗方法,这是人工智能民主化的一个优势,因为AI模型和工具可以在全世界范围内使用,尼日利亚的医生可以使用与麻省理工学院或世界上任何大学的研究学者使用的相同的工具和技术。
OpenAI Gym是学习和开发强化学习算法的好地方。它提供了许多有趣的游戏(所谓的“环境”),你可以将自己的策略用于测试。例如,它有一些简单的游戏,例如在小推车上平衡垂直杆(“ CartPole-v1”),将钟摆摆到直立位置(“ Pendulum-v0”),以及一些经典的电子游戏,例如Space Invader 和Pin Ball。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境,用户可以用它创建 Jupyter notebook,在浏览器中编写和执行 Python 代码,以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架,如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境,旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势,使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境,可以直接开始编写代码,并且提供了免费的GPU和TPU资源,这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助,可以加速模型训练过程。
我们大家熟知的一些本地的码代码的工具,pycharm, vs code,eclipse,sublimtext,vim等等,今天我们来介绍一下新的在线的交互式的码代码的工具。
之前推荐过一个基于 TensorFlow 的 GAN 框架--谷歌开源的 GAN 库--TFGAN。
AI 科技评论按:自上个月谷歌公开 BERT 模型以来,BERT 模型以其双向、深层等特点,成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果,赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。惊鸿一瞥后,人们都在期待谷歌何时会放出 BERT 模型源代码。
【AI科技大本营导语】在今天举行的 2019 年 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌宣布了其针对研究和生产的开源机器学习库的一些更新。TensorFlow 2.0 alpha 提供即将发生的变化的预览,旨在让初学者更容易使用 ML。
雷锋网 AI 科技评论按:自上个月谷歌公开 BERT 模型以来,BERT 模型以其双向、深层等特点,成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果,赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。惊鸿一瞥后,人们都在期待谷歌何时会放出 BERT 模型源代码。
新版本完全对Fast.ai V1进行了重置,构建了全新的深度学习框架。更轻快、更灵活、更容易使用。
谷歌上个月底提出的EfficientNet开源缩放模型,在ImageNet的准确率达到了84.1%,超过Gpipe,已经是当前的state-of-the-art了。
Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎,集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库,并提供了一整套简单直观的 API。Milvus 具备高度灵活、稳定可靠以及高速搜索等特点,在全球范围内已被数百家组织和机构所采用。他们将 Milvus 与 AI 模型结合,广泛应用于以下场景:
本月初,OpenAI 同时发布了两个连接文本与图像的神经网络:DALL·E 和 CLIP。其中,DALL·E 可以基于文本直接生成图像,CLIP 能够完成图像与文本类别的匹配。这两个模型发布之后,机器学习社区出现了一些复现 DALL·E 模型的尝试,如开发者 Phil Wang 的 GitHub 项目 DALLE-pytorch,短短二十余天就收获了 1.9k star。
选自Medium 作者:Sagar Howal 机器之心编译 参与:路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
这之中包括一万条内部搜集的高质量音轨以及ShutterStock和Pond5素材库中的数据。
之前我们讲过NPL(自然语言处理),使用的是NLTK这样一个包,现在呢,我们又有了新的法宝----GluonNPL。在做自然语言处理上能帮我们提升不少效率。
本篇文章将分享5个很棒但是却不被常被提及的Python库,这些库可以帮你解决各种自然语言处理(NLP)工作。
谷歌地球引擎,在RSE(Remote Sensing of Environment)的热门版上有一篇文章有大致的介绍。
该软件包包含 GloVe 和 Mittens 的快速 TensorFlow 和 NumPy 实现。
它广泛用于数据科学、工程和科学研究,被认为是 Python 最受欢迎的数据可视化库之一。Matplotlib是开源的,并且正在积极开发,拥有庞大的用户和贡献者社区,他们提供支持和维护库。
JupyterLab是 Jupyter Notebook「新」界面。它包含了jupyter notebook的所有功能,并升级增加了很多功能。它最大的更新是模块化的界面,可以在同一个窗口以标签的形式同时打开好几个文档,同时插件管理非常强大,使用起来要比jupyter notebook高大尚许多。
这篇文章,想分享下我日常是如何下载模型的,包括下载来源和工具使用细节,希望对折腾模型的你也有帮助。
深度学习通常被认为是一种黑盒技术,因为通常无法分析它在后端是如何工作的。例如创建了一个深层神经网络,然后将它与你的数据相匹配,我们知道它会使用不同层次的神经元和所有的激活等其他重要的超参数来进行训练。但是我们无法想象信息是如何被传递的或者模型是如何学习的。
Colaboratory(简称 Colab),是Google公司的一款产品,可以浏览器中编写和执行 Python 代码。
自从去年8月10号暴雪开放了星际争霸II的人工智能API之后,数不清的AI研究者前赴后继地加入了训练星际2 AI的队伍中。
深度学习第一问是关于环境配置的。之前笔者也在深度学习60讲系列中讲到如何配置深度学习开发环境的问题:深度学习笔记15:ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置。但环境配置并不是一路顺利的,总有些奇奇怪怪的问题让人头疼,所以,在第一问中笔者选取了几个典型的环境配置的错误供大家参考。
---- 新智元报道 编辑:润 好困 【新智元导读】谷歌Colab即将上线大模型辅助编程,代码生成,代码补全,聊天机器人全都有。 谷歌版的Github Copilot来了! 5月17日,谷歌宣布,Google Colaboratory(Colab)即将加入全新的AI编码功能—— 代码生成,代码补全,代码聊天机器人,你能想到的全都有。 再加上Colab的之前提供的全云端运行的Jupyter笔记本环境,开发者可以方便使用Keras,TensorFlow,PyTorch,OpenCV等框架在谷歌提供的
随着各种大语言模型(LLM)的涌现和 AI 技术变得越来越普遍,大家对于向量数据库的需求也变得越来越多。作为大模型的记忆体,向量数据库不仅可以帮助解决 LLM 面临的最大问题——缺乏特定领域知识和最新数据,还可以赋能相似性搜索应用,如产品推荐、以图搜图、文本语义搜索等。
Colab是google最近推出的一项Python在线编程的免费服务, 有了它,不学Python编程的理由又少了一个 Colab环境已经集成了流行的深度学习框架Tensorflow,并附赠了一个虚拟机(40GB硬盘+2*2.30GHZ CPU+12.72GB内存),如果在国内无法访问google的服务又不想科学上网, 可以考虑微软推出的 notebook Colab的操作类似于jupyter notebook Colab如同使用 Google 文档或表格一样存储在 Google云端硬盘中,并且可以共享
我们都知道,在学习计算机的过程中,总会出现各种各样的问题,这一点我想计算机专业的伙伴们感同身受;更别说在学习深度学习的过程中了。
Google Colaboratory(Colab)是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本,直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源,为公众提供免费的的在线编程服务,以及免费的 GPU 资源,虽然在使用方面有一定的规则限制,但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
刚开始用Python的时候,总会在安装Python环境中遇到不少问题。比如说,安装之后怎么使用,新的package怎么安装等。今天发现了一款解决这些入门问题的黑科技,Google Colab.
用于机器学习的软件库往往对研究成功至关重要,因此软件库的更新速率必须能够跟上机器学习研究发展的脚步。
数据科学是一门研究数据并从中挖掘信息的学科。它不要求自创或学习新的算法,只需要知道怎么样研究数据并解决问题。这一过程的关键点之一就在于使用合适的库。本文概述了数据科学中常用的、并且有一定重要性的库。在进入正题之前,本文先介绍了解决数据科学问题的5个基本步骤。这些步骤是笔者自己总结撰写的,并无对错之分。步骤的正确与否取决于数据的研究方法。
什么?你还在使用Python、anncoda...跑程序吗?你的笔记本能跑的动程序吗?强烈建议使用谷歌colab(https://colab.research.google.com/),当然你要有一台可以连上谷歌的电脑:)
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