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前言 图像分类这里对小企业还是特定的工业企业都有着非常重要的意义，不是简简单单的那一个大模型来糊弄的，是需要根据特定的环境来进行识别的，我们经常能在网上看到农业上用于杂草以及病虫的识别，之后使用激光进行精准打击，这就使用的是图像识别，但是往往图像识别需要使用到的环境内容都比较庞大今天我来使用AlexNet来完
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CodeFormer是一款利用深度学习技术，特别是人脸复原模型，实现高质量面部图像修复和增强的AI软件。此外，它还能处理视频中的各种问题，如模糊、抖动、颜色失真等，从而提供更清晰、更稳定的视频观看体验。本文将使用复现CodeFormer，并实现老旧照片的修复。
目录前言部署前的准备创建实例部署与配置 Llama 3.1使用心得总结 前言 在最近的开发工作中，我有机会体验了丹摩智算平台，部署并使用了 Llama 3.1 模型。在人工智能和大模型领域，Meta 推出的 Llama 3.1 已经成为了目前最受瞩目的开源模型之一。今天，我将通过这次实践，分享在丹摩平台上部署 Llama 3.1 的实际操作流程以及我的个人心得。 部署前的准备 Llama 3.1
在最近的开发工作中，我有机会体验了丹摩智算平台，部署并使用了 Llama 3.1 模型。在人工智能和大模型领域，Meta 推出的 Llama 3.1 已经成为了目前最受瞩目的开源模型之一。今天，我将通过这次实践，分享在丹摩平台上部署 Llama 3.1 的实际操作流程以及我的个人心得。总体来说，丹摩智算平台提供了一个强大且高效的 AI 开发环境，尤其适合像我这样需要进行大模型部署和实验的开发者。无
使用丹摩DAMODEL|让AI炼丹更简单——图像分类模型炼制全过程图像分类这里对小企业还是特定的工业企业都有着非常重要的意义，不是简简单单的那一个大模型来糊弄的，是需要根据特定的环境来进行识别的，我们经常能在网上看到农业上用于杂草以及病虫的识别，之后使用激光进行精准打击，这就使用的是图像识别，我们今天使用丹摩的GPU算力来完成一个完整的图像分类训练，希望本文能为大家带来一定的价值。
名词解释：丹摩智算（damodel）：是一款带有RTX4090，Tesla-P40等显卡的公有云服务器。stable diffusion：是一个大模型，可支持文生图，图生图，文生视频等功能。
丹摩智算（DAMODEL）是由宁夏西云算力科技有限公司推出的AI云计算平台，专为人工智能开发、模型训练与推理部署设计。该平台整合了高性能GPU算力、灵活的部署工具以及强大的模型调优和数据管理能力，旨在为AI开发者提供一站式服务。丹摩智算通过其自建的数据中心和大规模算力集群，支持从基础的AI模型训练到高端的深度学习任务。平台上的用户可以根据项目需求选择不同级别的GPU实例，快速启动模型训练或推理工作
传统的计算架构在满足过去的任务时表现良好，但随着人工智能（AI）和大数据分析的兴起，计算能力和效率的要求越来越高。相比于传统CPU，GPU具备更强的并行处理能力，能够同时处理成千上万个线程，非常适合AI模型中的矩阵运算和卷积操作【5†source】。深度学习中的矩阵运算、卷积操作和反向传播算法，都依赖于大规模的并行处理能力，而传统的CPU架构在这一点上表现相对较弱。尤其是在AI训练过程中，由于任务
智谱AI公布了一项激动人心的技术创新：他们决定将他们开发的视频生成模型CogVideoX的源代码对外公开。这个模型目前能够处理的提示词数量上限为226个token，这意味着它可以理解和响应较长的文本输入。生成的视频长度可以达到6秒钟，以每秒8帧的速度播放，分辨率则为720像素乘以480像素。虽然这只是一个初步的版本，但智谱AI已经透露，他们正在开发性能更优越、参数量更大的后续版本。CogVideo
