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DAMODEL平台实战：CogVideoX-2b模型部署与使用指南
前言 该文章主要记录DAMODEL丹摩智算平台实践过程与心得体会，本次实践的内容为CogVideoX-2b-部署与使用；DAMODEL平台地址为：丹摩DAMODEL｜让AI开发更简单！ 一、平台账号注册并登录 点击上方DAMODEL地址，点击右上角"登录"按钮，选择下方的"去注册"按钮，设置用户名密码以及手机号后点击"立即注册"即可 注册完成后进到登录界面，使用账号登录或手机号登录 登录后的主界面为 该模型支持最多226个token的提示词生成6秒视频，帧率为8帧/秒，分辨率为720x480。这只是初代版本，未来将推出性能更强、参数量更大的模型。 /damodel-openfile/CogVideoX/CogVideoX-2b.tar 效果图： （2）下载完解压缩 tar -xf CogVideoX-2b.tar （3）解压后的目录如图 三、开始运行 pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained( "/root/workspace/CogVideoX-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置，此处是放在了数据盘中
53210编辑于 2024-11-07 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
选择模型2
选择模型 fd_set结构可以把多个套接字连在一起，形成一个套接字集合 typedef struct fd_set{ u_int fd_count;//下面数组的大小 SOCKET fd_array[FD_SETSIZE struct timeval{ long tv_sec;//指示等待多少秒 long tv_usec;//指示等待多少毫秒 }timeval; 应用举例 1 初始化fdSocket集合，添加监听套接字句柄 2 当有事件发生的时候，select函数移除fRead中没有未决IO操作的句柄，然后返回 3 比较原来的fdSocket集合，与select处理过的fdRead集合，确定哪些套接字有未决IO并处理这些IO 4 回到2进行选择 1 CInitSock theSock;//初始化winsock库 2 int main() 3 { 4 USHORT nPort=4567;//此服务器监听的端口号 5 / ); 15 return 0; 16 } 17 //进入监听模式 18 ::listen(sListen,5); 19 20 //select模型处理过程
738100发布于 2018-01-17 - 来自专栏机器学习/数据可视化
模型评估方法-2
在S上进行训练模型，在T上进行测试和评估误差，作为对泛化误差的估计。注意点： 训练/测试集合的划分应该尽量保持数据分布的一致性，避免因为数据划分过程而引入额外的偏差。 比如S中350个正例，350个反例；T中150个正例，150个反例 即使确定了划分比例之后，不同的划分方法仍然对模型的评估造成缺别。 交叉验证法 现将数据集合D划分成k个大小相似的互斥子集D_1,D_2,…,D_k。每个子集尽量保持数据分布的一致性，即从D中分层采样得到。
74810发布于 2021-03-02 - 来自专栏飞鸟的专栏
2、OSI模型-概述
用户服务层的模块设计可相对独立于具体的通信线路和通信硬件接口的差别 而通信服务层的模块设计又可相对独立于具体用户的应用要求不同 二、OSI 7层模型 1974年，ISO（开放的通信系统互联参考模型）组织发布了OSI参考模型。 应用层，表示层，会话层，传输层，网络层，数据链路层，物理层 1、OSI框架图 1.jpg 2、按照层间关系划分为两部分 应用层，表示层，会话层是基于操作系统的。 传输层，网络层，数据链路层，物理层是基于数据通信的 2.jpg 3、数据流层 物理层：OSI最底层，所有数据传输的基础，比如网线，网卡。 数据链路层：OSI中从底层到上层，第一层涉及数据封装的。
69440编辑于 2022-01-05 - 来自专栏全栈程序员必看
live2d模型_判别模型
1、 https://unpkg.com/live2d-widget-model-chitose@1.0.5/assets/chitose.model.json 2、 https://unpkg.com /live2d-widget-model-epsilon2_1@1.0.5/assets/epsilon2_1.model.json 3、 https://unpkg.com/live2d-widget-model-gf /live2d-widget-model-haruto@1.0.5/assets/haruto.model.json 7、 https://unpkg.com/live2d-widget-model-hibiki /live2d-widget-model-koharu@1.0.5/assets/koharu.model.json 11、 https://unpkg.com/live2d-widget-model-miku live2d-widget-model-shizuku@1.0.5/assets/shizuku.model.json 18、 https://unpkg.com/live2d-widget-model-tororo
37020编辑于 2022-09-20 - 来自专栏翻译scikit-learn Cookbook
2 Working with Linear Models 2 线性模型
this chapter, we will cover the following topics:在这章，将涵盖以下主题： 1、 Fitting a line through data将数据进行线性拟合 2、 Evaluating the linear regression model评估线性回归模型 3、 Using ridge regression to overcome linear regression's 4、 Optimizing the ridge regression paramete最优化岭回归参数 5、 Using sparsity to regularize models使用稀疏性来标准化模型 线性模型是机器学习的基本分析方法，很多方法依赖变量组合间的线性关系来描述数据之间的关系，通常，为了让数据能够被线性关系描述，必须进行很大的努力来做必要的变换。
50400发布于 2019-11-10 - 来自专栏朴素人工智能
表格问答2：模型
每个Database包含若干张表格（2-11张，平均4.1张），人工构建了表之间的链接操作（即foreign key）。 ——2020语言与智能技术竞赛：语义解析任务 说回正题，今天我们将介绍两个NL2SQL模型，X-SQL和HydraNet。它俩都来自微软，分别推出于2019年和2020年。 X-SQL跟它之前的方案比如SQlNET[2]、SQLOVA[3]都比较像，很有代表性；HydraNet对前人解决问题的大框架做了一些修改，变得更加简洁，也更符合预训练语言模型的使用习惯，应该会给大家一点启发 X-SQL模型 ? X-SQL模型结构 上图是X-SQL的模型结构图，乍一看还是挺复杂的。模型主要分为三层，编码器、上下文强化层和输出层，我们逐层来解析。 为了处理conds为空的情况，模型引入了一个特殊列，用[EMPTY]来表示。模型还把原来BERT的Segment Embedding扩展成了图中黄色的Type Embedding。
1.4K20发布于 2020-04-20 - 来自专栏CODING DevOps
研发效能平台的“双流”模型
在这个过程中，有多次工具切换，要花费大量时间在流程性的事务上，造成时间和精力的浪费，还需要你对各个工具平台的使用方法和流程都很清楚。更糟糕的是，各个工具平台的概念模型可能还不完全一致。 研发效能平台的“双流”模型本书提出的研发效能“双流”模型是“一站式”和“一键式”概念的最好诠释。 “双流”模型是实现研发效能平台的一个参考依据，值得借鉴。以下就通过具体例子介绍“双流”模型的工作原理和实现方式。 但是以“双流”模型实现的效能工具平台就会简单很多，完全不需要在需求管理工具、代码平台工具和 IDE 之间切换，只需要在 IDE 中即可完成全部工作。 比如，在需求阶段有哪些最佳实践可以从源头上保证效能，在本地开发和测试阶段有哪些实践可以保证质效提升，在代码合流阶段有哪些高效实践等，本书第 2 篇介绍的研发效能实践其实就是“双流”模型各个阶段的具体实践与落地
1.3K10编辑于 2023-06-21 - 来自专栏AIOT
在Jetson上玩转大模型Day12：NanoLLM开发平台(2)：语音对话助手
前面已经简单介绍过在Jetson AI Lab所提供的NanoLLM开发平台上的API基本内容，使用这些API可以非常轻松地开发并整合比较复杂的应用，现在就用一个比较具有代表性的Llamaspeak对话机器人项目 事实上有经验的工程师，可能都要花一整天时间，才有机会完成整个Llamaspeak系统的搭建，因爲过程中需要独立安装的东西太多，并且模型之间的交互关系较爲复杂，一般初学者要安装成功的机会并不高。 现在使用NanoLLM开发环境重新搭建Llamaspeak应用，就变得非常简单，而且在旧版只支持语言对话的功能之上，还增加了对多模态大语言模型的支持，这样的使用性就变得非常高了。 ，虽然llama-3-8b-instruct模型能支持中文，但是在ASR与TTS两端均未提供中文支持的能力，因此文字部分虽然可以用中文回答，但是语音输出部分就没办法了。 （有两处）改成”zh_CN-huayan-medium”模型。
70310编辑于 2024-11-18 - 来自专栏GPUS开发者
在Jetson上玩转大模型Day12：NanoLLM开发平台(2)：语音对话助手
这个项目的工作原理如下图： 这个Llamaspeak项目在2023年提出第一个版本时，是以NVIDIA的RIVA语音技术结合Text-Generation-Webui界面与LLM大语言模型而成，整个安装的过程是相当复杂的 ，最后再进行啓动对应版本的容器； 2.载入配套的Text-Generation-Webui所需要的LLM模型：参考的安装程序在https://github.com/dusty-nv/jetson-containers 现在使用NanoLLM开发环境重新搭建Llamaspeak应用，就变得非常简单，而且在旧版只支持语言对话的功能之上，还增加了对多模态大语言模型的支持，这样的使用性就变得非常高了。 ，虽然llama-3-8b-instruct模型能支持中文，但是在ASR与TTS两端均未提供中文支持的能力，因此文字部分虽然可以用中文回答，但是语音输出部分就没办法了。 （有两处）改成”zh_CN-huayan-medium”模型。
70410编辑于 2024-11-19 - 来自专栏鸿的学习笔记
数据平台的那些事（2）
调度平台简述 数据平台中的地位 任务调度系统在数据平台中算是非常核心的组件了。 在日常的数据处理中，定时运行一些业务是很常见的事，比如定时从数据库将新增数据导入到数据平台，将数据平台处理后的数据导出到数据库或者是文件系统。 可以这么说，任务调度系统类似于军队的司令，指挥着数据平台上的各个组件的运行，时刻监督着任务的运行情况。 与资源调度系统的区别 在数据平台里，有着另一种调度系统，称为资源调度系统。 说它简单，是因为相对于数据平台的计算引擎、存储系统等分布式系统，它的复杂度很低；说它不简单，是因为一个优秀的任务调度系统不仅需要和数据平台的各种组件对接，甚至还需要引入权限控制、监控报警，质量分析等功能 这两种任务调度系统的鸿沟至今还没看到一款软件能够弥补，不过就像计算引擎出现了Dataflow模型统一批处理和流处理，相信不久的将来也会有相应的理论和实现去弥补两类调度系统的差别。
81730发布于 2019-07-08 - 来自专栏VoiceVista语音智能
Qualcomm ARVRMR平台 - XR2
面向前途无量的XR扩展现实领域，高通今天正式发布了全新的骁龙XR2 5G平台，这也是全球第一个支持5G连接的XR平台，同时融入AI，可用于增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、混合现实(MR)。 这是全球首个支持七路并行摄像头、且具备计算机视觉专用处理器的XR平台，还是首个通过支持低时延摄像头透视(camera pass-through)实现真正MR体验的XR平台. 高通去年曾推出骁龙XR平台，将继续存在面向主流XR市场，而骁龙XR2针对顶级XR体验，相比上代CPU和GPU性能提升2倍、视频带宽提升4倍、分辨率提升6倍、AI性能提升11倍，并针对视觉、交互、音频进行定制优化 交互性方面，骁龙XR2引入了七路并行摄像头支持，以及定制化的计算机视觉处理器。 多路并行摄像头可以高度精确地实时追踪用户的头部、嘴唇和眼球，并且支持26点手部骨骼追踪。 音频方面，骁龙XR2平台在丰富的3D空间音效中提供全新水平的音频层，以及非常清晰的语音交互，集成定制的始终开启的、低功耗的Hexagon DSP，支持语音激活、情境侦测等硬件加速特性。
87820发布于 2019-12-19 - 来自专栏后端技术
kafka 网络模型2 Selector
在上一篇文章中，我分析了Kafka的请求、响应流程，但留下了Selector的疑点。本文会分析Selector和它的poll()是如何进行网络IO的，NetworkReceive是如何被完整读取的，Send是如何被完整写出的，还会涉及到KafkaChannel和它的mute机制。
1.1K30发布于 2020-06-09 - 来自专栏王小雷
HBase数据模型(2)
HBase数据模型(1) HBase数据模型(2) 1.0 HBase的版本version，是一个用长整型表示的。 HBase数据模型(1) HBase数据模型(2)
1.6K80发布于 2018-01-05 - 来自专栏用户7873631的专栏
盒子模型练习2
*/ /* 注意点: 1.如果两个盒子是嵌套关系, 那么设置了里面一个盒子顶部的外边距, 外面一个盒子也会被顶下来 2.
42610发布于 2020-10-28 - 来自专栏来自地球男人的部落格
Seq2Seq模型
译者注：个人认为还是上述论文的图可能更好理解一点 TensorFlow seq2seq的库 如前所述，有许多不同的seq2seq模型。 每一个seq2seq模型都可以使用不同的RNN单元，但是它们都接收编码器的输入和解码器的输入。 seq2seq.py中的函数通过使用feed_previous参数都可以实现这两种模型。 之外，在seq2seq.py中还有一些seq2seq的模型；去那里看看吧。 神经翻译模型 虽然seq2seq模型的核心是由tensorflow/tensorflow/python/ops/seq2seq.py 里面的函数构造的，但是在models/tutorials/rnn
1.4K100发布于 2018-01-04 - 来自专栏学习
1.2.3_2 TCPIP模型
对于TCP/IP模型考试的要求是这样的，首先我们需要记住它各个层次的名称和顺序，以及我们需要了解TCP/IP 模型和OSI参考模型，它们在设计理念上有哪些区别，设计理念的区别又导致了TCP/IP模型和OSI 首先我们尝试记住TCP/IP模型的各个层次。TCP/IP模型总共只有四个层次，第一层叫做网络接口层，它的作用类似于OSI参考模型的第一层和第二层。 接下来TCP/IP模型的第二层叫做网络层，它的作用和OSI参考模型的网络层是类似的。 这是TCP/IP模型的四个层次，接下来我们要探讨TCP/IP模型和OSI参考模型在设计理念上有哪些区别。 首先我们来回顾OSI参考模型的5、6、7三个层次，重点关注第五层和第六层。 所以TCP/IP模型和OSI参考模型在网络层这个层次，设计理念上是有很大的区别的。 在这个视频中，我们介绍了TCP/IP模型，TCP/IP相比于OSI参考模型来说，层次更少也更简洁。
22200编辑于 2025-07-23 - 来自专栏TeamsSix的网络空间安全专栏
Django 学习笔记 | 2、模型
： 定义模型类 模型迁移 操作数据库 1、定义模型类 在这之前需要先设计数据库的表什么的，这里就不详细的说了（主要是我太懒了），感兴趣的可以看本文的参考链接，下面直接贴定义模型类的代码。 models.CharField(max_length=10) gender = models.BooleanField() book = models.ForeignKey(BookInfo) 2、 模型迁移 由两步完成，首先生成迁移文件，根据模型类生成创建表的语句；接下来执行迁移，根据第一步生成的语句在数据库中创建表。 道听途说，不要当真） # BookManager/BookManager/settings.py LANGUAGE_CODE = 'zh-Hans' TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai' 2、 3、注册模型类 刚打开管理员界面的时候，只能看到认证和授权管理栏，这时候就需要将模型类注册进去。
88410发布于 2020-03-12 - 来自专栏机器学习入门与实战
seq2seq模型
什么是seq2seq 2. 编码器 3. 解码器 4. 训练模型 5. seq2seq模型预测 5.1 贪婪搜索 5.2 穷举搜索 5.3 束搜索 6. Bleu得分 7. 代码实现 8. 当输⼊和输出都是不定⻓序列时，我们可以使⽤编码器—解码器（encoder-decoder）或者seq2seq模型。序列到序列模型，简称seq2seq模型。 2. 编码器 编码器的作⽤是把⼀个不定⻓的输⼊序列变换成⼀个定⻓的背景变量 c，并在该背景变量中编码输⼊序列信息。常⽤的编码器是循环神经⽹络。 ? 3. 解码器 ? 4. 训练模型 ? 在模型训练中，所有输出序列损失的均值通常作为需要最小化的损失函数。在上图所描述的模型预测中，我们需要将解码器在上⼀个时间步的输出作为当前时间步的输⼊。 5. seq2seq模型预测 以上介绍了如何训练输⼊和输出均为不定⻓序列的编码器—解码器。本节我们介绍如何使⽤编码器—解码器来预测不定⻓的序列。 ? ? 接下来，观察下面演⽰的例⼦。
98410发布于 2019-12-05 - 来自专栏从百草园到三味书屋
Skip-gram模型（2）
之前文章介绍了skip-gram的原理，这篇文章给出模型的实现细节以及pytorch和tensorflow的实现。 百万数量级的权重矩阵和亿万数量级的训练样本意味着训练这个模型将会是个灾难。1 所以在具体实践上有一些计算技巧。 来计算 p(w_o|w_i)=\frac{exp(v_{wo}^Tv_{wi})}{\sum_{w=1}^Wexp(v_{wo}^Tv_{wi})} 其中 在skip-gram实际算法中使用多种策略来减少模型的资源使用 理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型 - 知乎 ↩︎ Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 词嵌入（word2vec） — 动手学深度学习 2.0.0 documentation ↩︎ word2vec | TensorFlow Core ↩︎
53630编辑于 2023-10-18
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