本文记录了从环境部署到微调模型、效果测试的全过程，以及遇到几个常见问题的解决办法，亲测可用（The installed version of bitsandbytes was compiled without GPU support. NotImplementedError: Architecture ‘LlamaForCausalLM’ not supported!，RuntimeError:
# 使用Python调用ModelScope下载的模型
在人工智能领域，深度学习模型的开发和部署是不可或缺的环节。ModelScope是一个广受欢迎的开源模型库，提供了大量预训练的模型，可以方便地用于各种任务，如图像处理、自然语言处理等。本文将介绍如何使用Python调用ModelScope下载并使用模型，并提供实用的代码示例。
## 一、前期准备
在开始之前，您需要确保已经安装了`mode
文章目录前言引入第一类：执行文件 通过import导入包以及包内的功能第二类：执行文件 通过from ... import ... 导入包以及包内的功能相对导入、绝对导入 前言终于活过来了，电脑涅槃重生，还好养成了把东西存在了其余盘的习惯，让大部分东西在重装之后继续陪我走了下去，哈哈哈。 今天分享一下模块这块我认为值得分享的最后一点东西----包的使用，后面就进行到面向对象了。因为sys、os、
个人上传的模型地址：（需要注意，这个模型参数只做测试之用，并无实际意义） https://modelscope.cn/models/devilmaycry812839668/devil/summary 注意，这里的密码是指python sdk的验证字符： 模型仓库下载到本地： PS. 这个model
原创
2024-01-16 17:57:24
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本文介绍了ModelScope的安装与模型下载方法。主要内容包括：1）通过pip安装ModelScope；2）命令行下
在这篇博文中，我将详细介绍如何使用“ollama”导入“modelscope”下载模型的相关过程，以及在这一过程中可能遇到的问题和解决方案。针对这一主题，我将从背景定位到选型指南进行逐步分析。
使用“ollama”导入“modelscope”的情况，通常涉及到不同模型之间的兼容性和性能问题。在开始之前，我们可以设置一个简单的场景需求模型：
\[
\text{需求模型} = \{ \text{模
1.编程模式MVCMTV:Model+Template+View分发器地址栏输入地址->url控制器->匹配不同的视图->Models->数据库->Models->View->Templates->浏览器2.安装Django于Python版本对应Django-Python 1.8 &
欢迎来到ModelScope平台！本篇文章介绍如何快速开始使用ModelScope平台上的模型，包括所需的基础概念，环境安装，模型推理和训练的快速实践示例。 如何开始# 如果你是新手，想快速体验产品， 请参阅本文快速开始。快速开始包含基础概念知识和环境安装指南，可帮助你快速启动并运行ModelSco
原创
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2023-04-19 01:56:59
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// 本文内容来自慕课网----玩儿转Swift1 协议中可以定义属性 （1）属性不可以有默认值 （2）必须设置是“get”还是“get set”，注意：get与set之间是没有逗号的 （3）即使属性只有get，没有set，也不可以将属性设置为let，必须设置为var2 协议中可以定义方法 （1）方法的参数不可以有默认值protocol Pet {
// 定义属性
模型部署介绍当我们通过深度学习完成模型训练后，有时希望能将模型落地于生产，能开发API接口被终端调用，这就涉及了模型的部署工作。Modelarts支持对tensorflow，mxnet，pytorch等模型的部署和在线预测，这里老山介绍下tensorflow的模型部署。模型部署的工作实际上是将模型预测函数搬到了线上，通常一个典型的模型预测流程如下图所示：模型部署时，我们需要做的事情如下：用户的输入
除了直接下载模型文件外，当使用ModelScope SDK加载模型时，也会自动触发模型下载。如果模型和ModelScope SDK绑定，则只需
【摘要】 前言利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。通过这个实践可以了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的语音识别神经网络，并且熟悉整个处理流程，包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。实践流程基础环境准备OBS准备Mod
models基本使用models是数据库的一个api，通过modles模拟数据库的增删改查Django有一个sqllit的工具方便打我们进行学习测试新建表编辑models，创建表结构from django.db import models
# Create your models here.
class UserInfo(models.Model):
username=models.Ch
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2024-07-23 16:38:38
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加载部分网络权重一、 加载部分权重的意义可以用于迁移学习。迁移学习就是通过迁移已经训练好的权重继续进行学习，可以加速网络的训练速度，可以在之前的学习的基础上进行学习，但是要注意，优化器的使用，如果是别人的网络，一般都是最后使用SGD优化器的，因此当我们加载别人训练好的权重的时候，一定要注意，不能使用Adam优化器，这个优化器，会破坏之前的权重分布，达不到迁移学习的效果。【注意】：我们使用其他人的网
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2024-06-05 06:49:43
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Rope 是一个免费开源的 AI 换脸软件，它具有图形化界面，使得甚至小白也能够轻松地进行简单的操作。该软件提供了多种高清化算法，使用者可以实时观察换脸效果，并且还支持多种遮罩模式以及将多个人脸一起融合的功能。Rope 的官方 GitHub 仓库地址为：https://github.com/Hillobar/Rope网上也有一些Rope的整合包，免去了小白配置环境困难的苦恼，如果你觉得配置Rope
现代的模型对于图生图的支持效果已经非常好了，相信对于美术行业，这是一场影响很深远的变革。也许我们正站在一个新的时代交叉路口，可能多年后回忆起当下的一瞬间，才后知后觉我们经历了一段什么样的时代开端。好了，回到主题，这一篇文章主要是介绍如何使用音频模型，转换成你想要的歌手声音，得益于AI孙燕姿的火爆全网，让我也迫切想尝试一下 AIsong 歌曲转换。目前来说比较火的开源 SVC 主要有以下几种：rvc
一、 ORM在 MVC 或者说 MTV 设计模式中，模型（M）代表对数据库的操作。那么如何操作数据库呢？我们可以在 Python 代码中嵌入 SQL 语句。但是问题又来了，Python 怎么连接数据库呢？可以使用类似 pymysql 这一类的第三方模块（针对不同的数据库，有不同的模块）。如果你有很多的数据库操作，并且你的 Python 程序员不是专业的 DBA，写的 SQL 语句很烂，甚至经常写错
VisualPytorch beta发布了！功能概述：通过可视化拖拽网络层方式搭建模型，可选择不同数据集、损失函数、优化器生成可运行pytorch代码扩展功能：1. 模型搭建支持模块的嵌套；2. 模型市场中能共享及克隆模型；3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割、目标探测上的威力；4.添加图像增强、快速入门、参数弹窗等辅助性功能修复缺陷：1.大幅改进UI界面，提升用户体验；2.修改注销不跳
Docker Compose项目简介Compose 定位是“defining and running complex applications with Docker”，前身是 Fig，兼容 Fig 的模板文件。Dockerfile 可以让用户管理一个单独的应用容器；而 Compose 则允许用户在一个模板（YAML 格式）中定义一组相关联的应用容器（被称为一个 project&nbs
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2024-01-11 20:23:02
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国产的huggingface: https://www.modelscope.cn/
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2024-01-22 13:49:56
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