腾讯云 CODING 快速应用中心,让您 10 分钟轻松玩转 AIGC

点击链接了解详情

img


前言

AI 时代已经到来,与其说这是一个技术变革,不如说这是对我们工作和生活方式的全面升级。很多人已经听说过 Stable Diffusion AI 绘图和 Meta 公司推出的免费大语言模型 Llama 2,它们代表了当今最前沿的技术水平。但对于绝大多数人来说,尝试和体验这些前沿技术仍然有着较高的门槛。

要真正运行这些高级 AIGC 应用,通常需要搭建复杂的实验环境,这其中涉及到各种硬件和软件配置,依赖安装。很多人在尝试的过程中不是遇到各种技术难题,就是被复杂的设置步骤所困扰,最终选择放弃。

但是,今天,这一切都要发生改变了!

**腾讯云 CODING 全新推出快速应用中心,**让您只用 10 分钟即可轻松搭建起 Llama 2Stable Diffusion 的运行环境,无需再为环境部署和配置而头疼!再结合按量付费低至 7.16 元/小时的腾讯云 GPU 机器,您无需再购买昂贵的显卡便可低成本解锁 AIGC 的能力!

img

腾讯云 CODING 快速应用中心专门为对 AI 充满好奇、但又不想深陷繁琐配置的用户而打造。无论您是初学者、研究者还是企业家,只要您对 AI 技术有兴趣,它都能帮助您快速入门。现在,您只需参考下述章节进行简单操作,即可马上开始您的 AI 之旅。

快速体验 Stable Diffusion AI 绘图

Stable Diffusion Web UI 是一个建立在 Stable Diffusion 上的应用,采用 gradio 模块来实现交互性。Stable Diffusion Web UI 允许用户通过一个简单的图形化界面直接与 Stable Diffusion 进行交互。除了支持文字到图片和图片到图片的转换,用户还可以选择多种模型来满足其特定的需求,或者定制并训练自己的模型。

接下来我们将引导您如何在腾讯云 CODING 快速应用中心快速部署 Stable Diffusion 来进行 AI 绘图。

  1. 进入腾讯云 CODING 快速应用中心:
    https://console.cloud.tencent.com/coding。

  2. 选择**「AI 绘画」**应用。

img

  1. 选择已有的 CVM 机器或购买新的 CVM 机器,并填写对应的账号和密码。

Stable Diffusion AI 绘图需要使用 T4 或以上 nvidia GPU 配置的 CVM 机型。同时请确保操作系统是 ubuntu 20.04 版本或以上**。**

img

信息填写后点击**「完成」**,系统将会自动为您准备环境。

img

  1. 等待应用部署完成后,点击服务访问地址访问该应用。

img

  1. 在打开的应用中输入提示词,即可进行 AI 绘图实验。

img

最终实现的效果图如下:

img

至此,您已经通过腾讯云 CODING 快速应用中心完成了 Stable Diffusion AI 绘图的初体验!

快速体验 Llama 2 大语言模型

Meta 近期公布了其大语言模型 Llama 2。该模型拥有 7B、13B 和 70B 三种规模版本,对应 700 亿、1300 亿和 7000 亿的参数。这三个规模中都包含了专为对话环境打造的 Llama-2-Chat 版本。对于科研及商业领域,Llama 2 提供免费使用的机会,但月活跃用户超过 7 亿的企业需要进行额外申请。在当前的评测中,Llama-2-Chat 显著超过其他多数开源对话模型,而与一些知名的闭源模型如 ChatGPT 和 PaLM 比较,它们的表现相当接近。

接下来我们会引导您如何在腾讯云 CODING 快速应用中心生成一个 Jupyter Notebook + Llama 2 的运行环境,内置 Meta 公司开源的 llama2-recipes 样例代码。您可以在这个环境上进行 Llama 2 推理和微调的实验。

  1. 进入腾讯云 CODING 快速应用中心:
    https://console.cloud.tencent.com/coding。

  2. 选择**「大语言模型」**应用。

img

  1. 选择已有的 CVM 机器或购买新的 CVM 机器,并填写对应的账号和密码。

Llama 2 推理和微调需要使用 T4 或以上 nvidia GPU 配置的 CVM 机型。同时请确保操作系统是 ubuntu 20.04 版本或以上。

img

信息填写后点击**「完成」**,系统将会自动为您准备环境。

img

  1. 等待应用部署完成后,点击服务访问地址访问该应用。

img

此时您需要填写 token,输入默认值 abcde 即可。

img

  1. 点击 Notebook 菜单的**「运行」**,即可一块一块地运行代码。

img

最后,我们对模型进行了微调,让模型拥有总结的能力。

img

总结

随着 AI 时代的到来,腾讯云 CODING 不断锐意进取,勇于创新,为广大用户尤其是开发者们创造出简单、易用且结合前沿技术的产品与功能。我们希望腾讯云 CODING 快速应用中心能够助力每一位用户轻松拥抱 AI,探索 AIGC 的无穷魅力。AI 世界的璀璨大门已经向您敞开,还不马上来探索新时代的无限可能?

img

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/112162.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

idea2023配置maven

看过【黑马程序员Maven全套教程,maven项目管理从基础到高级,Java项目开发必会管理工具maven】https://www.bilibili.com/video/BV1Ah411S7ZE?p9&vd_sourceedf9d91e5a0a27db51e3d6d4b9400637 配置的,前提要素配置也在这个课程里有啦&…

华为OD DNA序列(100分)【java】A卷+B卷

华为OD统一考试A卷+B卷 新题库说明 你收到的链接上面会标注A卷还是B卷。目前大部分收到的都是B卷。 B卷对应20022部分考题以及新出的题目,A卷对应的是新出的题目。 我将持续更新最新题目 获取更多免费题目可前往夸克网盘下载,请点击以下链接进入: 我用夸克网盘分享了「华为O…

目标检测网络系列——YOLOV3

文章目录 YOLO3的改进点针对区域中包含重叠物体的改进Class PredictionBounding Box Prediction更牛逼的网络结构:Dartnet53多尺度预测性能其他工作YOLO V3的论文篇幅比较短,感觉比较随意,和一般论文最大的区别就是把对比实验去掉了,在摘要和论文的最后说到YOLO3是一个好的…

红队专题-从零开始VC++C/S远程控制软件RAT-MFC-[4]客户端与服务端连接

红队专题 招募六边形战士队员服务端编写新建工程server函数创建主线程类获取配置信息运行command 命令头文件里创建引用win32 类库/头文件startsocket 开始监听 类函数添加类StartSocketmysend/myrecv 设置 m_sockCommon 头文件MSGINFO_S 结构体 ThreadMain头文件runflag 启动 …

面试准备(2023 1019 ,广州安kw)

软链接与硬链接的区别。 相同点 链接解决的痛点都是要解决数据访问时候的路径重定向的问题。 不同点 软连接顾名思义,他只是一个链接,目标就是指向源文件,能够访问源文件。软连接可以跨文件系统。而硬链接不行。 硬链接的链接直接链接的…

15-bean生命周期,循环依赖

文章目录 1. bean生命周期 1. bean生命周期

数据挖掘原理与算法

一、什么是闭合项集? Close算法对Apriori算法的改进在什么地方? 闭合项集:就是指一个项集x,它的直接超集的支持度计数都不等于它本身的支持度计数。 改进的地方: 改进方向: 加速频繁项目集合的生成,减少数据库库的扫…

【SA8295P 源码分析 (三)】97 - QNX AIS Camera 框架介绍 及 Camera 工作流程分析

【SA8295P 源码分析】97 - QNX AIS Camera 框架介绍 及 Camera 工作流程分析 一、QNX AIS Server 框架分析二、QNX Hypervisor / Android GVM 方案介绍三、Camera APP 调用流程分析四、QCarCam 状态转换过程介绍五、Camera 加串-解串 硬件链路分析六、摄像头初始化检测过程介绍…

290_C++_截取的一部分FTP视频上传代码,任务信息中读取视频帧数据并将其提供给 libcurl 用于上传。

1、这些结构体和枚举类型的设计是为了在上传过程中有效地存储和传递不同类型的任务信息,以便在上传操作中使用这些信息来管理和跟踪不同类型的上传任务。它们提供了不同类型上传任务所需的特定信息和状态变量 enum UploadTaskType {UTT_Common,UTT_Video };struct UploadInfo…

大模型、实时需求推动湖仓平台走向开放

大模型、实时需求高涨 AGI 时代,以 ChatGPT、Midjourney 等为代表的大模型迅速应用加速了 AI 普及,越来越多的企业选择搭建自己的 AI 基础设施,训练行业大模型。 另一方面,企业为了在瞬息万变的市场环境中更快的做出商业决策&…

php消息推送

使用PHP来实现消息推送功能 - 学新通 (swvq.com) Workerman是一款运行在PHP环境下的高性能的异步事件驱动框架,由著名PHP框架YII的作者王盼创建。该框架通过使用PHP socket扩展实现了对WebSocket的支持,并在此基础上实现了处理TCP/UDP协议的能力。 下面…

【C++】命名空间和using namespace std的注意事项

💐 🌸 🌷 🍀 🌹 🌻 🌺 🍁 🍃 🍂 🌿 🍄🍝 🍛 🍤 📃个人主页 :阿然成长日记 …

分享一下怎么开发一个陪诊小程序

开发一个陪诊小程序需要综合考虑许多方面,包括但不限于市场需求、用户体验、技术实现和运营策略。以下是一篇以开发陪诊小程序为主题的文章。 一、背景介绍 随着社会的发展和人口老龄化的加剧,越来越多的老年人、病患和孕妇需要就医,而由于各…

【分布式】入门级NCCL多机并行实践 - 02

# 背景知识 大模型和分布式训练对数据的吞吐量以及并行度都有很高的要求,NCCL就是在这个背景下诞生的。 如果你是一个只会写写Python,调用PyTorch和Horovod的算法萌新,可能对于分布式底层的东西不太了解,在下岗热潮中被主管逼着…

Java并发面试题:(七)ThreadLocal原理和内存泄漏

ThreadLocal是什么? ThreadLocal是线程本地存储机制,可以将数据缓存在线程内部。ThreadLocal存储的变量在线程内共享的,在线程间又是隔离的。 ThreadLocal实现原理? ThreadLocal的底层是ThreadLocalMap,每个Thread都…

Open3D(C++) 最小二乘拟合平面(拉格朗日乘子法)

目录 一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创,原文链接。 一、算法原理 设拟合出的平面方程为: a x + b y + c

FutureTask配合Thread实现处理有返回结果的源码、逻辑与架构分析

文章目录 1.介绍2.使用示例3.执行过程描述4.整体的关系5.涉及到的核心源码(只提取了关键代码)5.1 Callable5.2 RunnableFuture5.3 FutureTask5.4 Thread 1.介绍 FutureTask 能够接收 Callable 类型的参数,用来处理有返回结果的情况。 2.使用…

互联网摸鱼日报(2023-10-18)

互联网摸鱼日报(2023-10-18) 36氪新闻 最前线 | 耀宁品牌焕新:推出“S矩阵”战略,押注固态电池 8家消费公司拿到新钱,Manner咖啡门店破千,半数调研消费者预计收紧预算|创投大视野 发令枪响,百度已经冲出…

SpringCloud:自定义skywalking链路追踪

一、添加依赖&#xff1a; <dependency><groupId>org.apache.skywalking</groupId><artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId><version>8.7.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.sk…

深入浅出@Cacheable

Cacheable的使用详解&#xff0c;源码级别解析 在现代的应用程序中&#xff0c;缓存是提高性能和可扩展性的重要组成部分。Spring框架提供了Cacheable注解来轻松地将方法结果缓存起来&#xff0c;以便在后续调用中快速访问。本文将详细介绍Cacheable注解的使用方法&#xff0c…