【大模型研究】（10）：在autodl上部署语音模型，测试语音识别和语音合成，非常简单方便就测试成功了，机器人语音交互解方案有了
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【大模型研究】（4）：在AutoDL上部署，一键部署DeepSeekCoder大模型，可以快速生成各种代码，程序员代码生成利器！效率非常高！
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【大模型研究】（9）：通义金融-14B-Chat-Int4金融大模型部署研究，在autodl上一键部署，解决启动问题，占用显存10G，有非常多的股票专业信息
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【chatglm3】（7）：大模型训练利器，使用LLaMa-Factory开源项目，对ChatGLM3进行训练，特别方便，支持多个模型，非常方方便
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试了下AI语音克隆，效果真挺不错的，而且大佬开发的工具操作也很简单。记录下我的一点使用心得，音频准备的策略，情感、语气、声线的修改和调整。
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在AutoDL上，使用4090显卡，部署ChatGLM3API服务，并微调AdvertiseGen数据集，完成微调并测试成功！
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【xinference】（9）：本地使用docker构建环境，一次部署embedding，rerank，qwen多个大模型，成功运行，非常推荐
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【大模型研究】（1）：从零开始部署书生·浦语2-20B大模型，使用fastchat和webui部署测试，autodl申请2张显卡，占用显存40G可以运行
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【xinference】（8）：在autodl上，使用xinference部署qwen1.5大模型，速度特别快，同时还支持函数调用，测试成功！
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【大模型研究】（6）：在AutoDL上部署，成功部署Mixtral-8x7B大模型，8bit量化，需要77G显存，355G硬盘
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一句话出图！实时语音AI儿童绘本实验（离线）
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【虚幻引擎】AI数字人选择发音人+ 情感风格 +流式语音合成 + 语音标点停顿
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【大模型机器人】（1）：进行性技术调研方案，使用雷神MIX迷你电脑+触摸屏，软件使用本地大模型+数字人+语音转换，技术方案可行
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【LocalAI】（5）：在autodl上使用4090Ti部署LocalAIGPU版本，成功运行qwen-1.5-14b大模型，占用显存8G
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这可能是B站讲的最好的AI大模型教程，一周吃透AI大模型(LLM+RAG系统+GPT-4o+OpenAI) 让你少走99%弯路！（2024最新版）
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【xinference】（3）：在autodl上，使用xinference部署whisper-tiny音频模型，并成功将语音转换成文本
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【xinference】（4）：在autodl上，使用xinference部署sd-turbo模型，可以根据文本生成图片，在RTX3080-20G上耗时1分钟
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【B站最详细ComfyUI教程】这绝对是最全面最详细的ComfyUI教程！2024最新最细保姆级教程！Flux模型超详细讲解！（安装部署+实战教学）
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pythonstock开源股票系统（2）：重新使用vue+elementui做前端页面，实现动态表单，已经连调成功。
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【chatglm3】（10）：使用fastchat本地部署chatlgm3-6b模型，并配合chatgpt-web的漂亮界面做展示，调用成功，vue的开源项目
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吹爆！这可能是2024最新的Python教程，公认最适合新手入门python编程语言，全程干货无废话！比看动画片还爽！
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【LocalAI】（6）：在autodl上使用4090部署LocalAIGPU版本，成功运行qwen-1.5-32b大模型，占用显存18G，速度 84t/s
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STM32智能语音台灯
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【xinference】（7）：在autodl上，使用xinference一次部署embedding，rerank，qwen多个大模型，兼容openai的接口协
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F5-TTS API服务，提供密钥鉴权能力，UUID参考音频文本管理，兼容AUTODL，为你的后端调用提供赋能，FastAPI+Swagger文档，轻松上手
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【Dify知识库】（12）：在autodl上，使用xinference部署chatglm3，embedding，rerank大模型，并在Dify上配置成功
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【LocalAI】（10）：在autodl上编译embeddings.cpp项目，转换bge-base-zh-v1.5模型成ggml格式，本地运行main成功
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人工智能需要哪些高级的数学知识？
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记一次给研究生训练实时语音识别大模型的经历
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