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    GCP 上的人工智能实用指南：第一、二部分

    第 1 节：Google Cloud Platform 的基础 在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。...这将帮助我们为应用选择正确的选项，以确保我们以经济高效的方式获得最佳性能。 在本章中，我们将深入探讨可用于在 Google Cloud Platform（GCP）上构建和运行 AI 应用的选项。...Google Cloud AI Platform 提供了深度学习虚拟机，这些虚拟机提供经过验证，优化和测试的操作系统映像，从而省去了为深度学习算法构建和配置计算实例的麻烦。...前面的链接告诉我们，使用 Google Cloud Platform 上的简单且一致的 API 可以轻松地与 ML 引擎进行交互。...在本章中，我们将学习如何使用名为 DialogFlow 的 Google Cloud Platform（GCP）服务构建会话应用。

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    AI口语APP的技术架构

    API 网关 (API Gateway): 作为客户端请求的统一入口，负责请求路由、身份验证、限流等（在大规模应用中）。...这些服务可以是自研模型部署，也可以是调用第三方AI平台（如Google Cloud AI, AWS AI/ML, Azure AI, 科大讯飞开放平台, 百度智能云AI等）提供的API。...文本转语音 (TTS - Text-to-Speech): 将AI生成的文本转换为听起来自然流畅的语音，播放给用户。4....云服务提供商: AWS, Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure, 阿里云, 腾讯云等，它们提供强大的计算资源和预训练的AI服务API。...API 设计: 使用RESTful API 或 gRPC 进行服务间通信。可伸缩性 (Scalability): 架构需要能够处理大量并发用户和AI服务请求，通常通过负载均衡、服务水平扩展来实现。

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    GCP 上的人工智能实用指南：第三、四部分

    第 3 节：Google Cloud Platform 上的 TensorFlow 张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。...例如，如果您已使用 TensorFlow 训练机器学习模型，则可以先使用tf.save_model API 保存模型，然后再使用 Google Cloud AI Platform 导出模型。...没有必需的权限，您尝试构建 Google Cloud AI Platform 模型版本的尝试将失败。 让我们开始研究如何创建 Google Cloud Storage 存储桶。...，如果使用 Google Cloud AI Platform 训练模型，情况就是如此。...我们将使用 Google Cloud Platform（GCP）上的各种组件来构建端到端的 AI 应用。 本章提供了使用 GCP 快速构建生产就绪应用的一般过程。

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    AI口语陪练APP的开发

    语音合成 (Text-to-Speech, TTS)： 高自然度： 生成接近真人发音的语音，作为 AI 对话伙伴的声音，让学习者沉浸在真实的对话环境中。...连接词和填充词使用分析： 评估学习者对连接词和填充词（如 "um", "like"）的使用情况，指导其更自然地表达。...Cloud Speech-to-Text, AWS Transcribe, DeepSpeech, Kaldi, OpenAI Whisper (本地部署或API调用) 自然语言处理： SpaCy,...NLTK, Hugging Face Transformers (用于构建定制模型), OpenAI GPT-3/GPT-4 (通过 API 调用实现对话生成) 语音合成： Google Cloud Text-to-Speech...Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure (提供强大的计算资源、AI 服务和存储解决方案)DevOps/部署： Docker, Kubernetes (容器化和部署管理

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    Google Workspace全域委派功能的关键安全问题剖析

    写在前面的话 近期，Unit 42的研究人员在Google Workspace的全域委派功能中发现了一个关键安全问题，攻击者将能够利用该安全问题从Google Cloud Platform（GCP）中获取...： 启用了全域委派权限后，恶意内部人员可以冒充Google Workspace域中的用户并使用访问令牌来验证API请求。...服务帐户是GCP中的一种特殊类型帐户，代表非人类实体，例如应用程序或虚拟机。服务账户将允许这些应用程序进行身份验证并于Google API交互。...在使用全域委派功能时，应用程序可以代表Google Workspace域中的用户执行操作，且无需单个用户对应用程序进行身份验证和授权。...查询： 等价的Prisma Cloud RQL语句： 下图中，我们尝试检测是谁以及何时给目标服务账号授予了全域委派权限： 等价的Prisma Cloud RQL语句： 下图显示的是Cortex Web接口中触发的

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    2018年7月24日 Go生态洞察：Go Cloud实现便携式云编程

    尽管很多团队尝试解耦他们的应用程序和特定云服务商的API，但在短期内实现功能特性的压力往往使他们忽视了长远的便携性目标。 ️ Go Cloud是什么？...它当前支持Google Cloud Platform (GCP)和Amazon Web Services (AWS)，并计划很快扩展到更多的云服务商。...Go Cloud的工作原理 Go Cloud通过一系列通用API实现了便携式云编程。以blob存储为例，你可以使用*blob.Bucket类型来实现从本地磁盘到云提供商的文件复制。...类似地，你可以更换为Google Cloud Storage，而无需更改使用bucket的逻辑： func setupBucket(ctx context.Context) (*blob.Bucket,...参与和学习更多 要开始 使用Go Cloud，推荐先阅读教程，然后尝试构建自己的应用程序。Go Cloud的发展主要在GitHub上进行，欢迎所有类型的开发者提供反馈和贡献。

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    Python Web 深度学习实用指南：第三部分

    本节包括以下章节： “第 5 章”，“通过 API 进行深度学习” “第 6 章”，“使用 Python 在 Google Cloud Platform 上进行深度学习” “第 7 章”，“使用 Python...在接下来的章节中，我们将了解如何使用这些 API 来构建功能强大且智能的 Web 应用。 在下一章中，我们将从 Google Cloud Platform 提供的深度学习 API 开始。...六、Google Cloud Platform 上的 Python 深度学习 在上一章中，我们看到了各种组织提供的各种深度学习 API。...我们还将在本章中继续探索深度学习 API。 本章向您介绍 Google Cloud Platform（GCP）以及它在深度学习领域提供的三个 API。...七、AWS 上的 Python DL：对象检测和家庭自动化 我们熟悉了 Google Cloud Platform 的一些基于深度学习的产品，并在“第 6 章”，“在 Google Cloud Platform

    18.1K10

    LangFlow——一款可轻松实验和原型化 LangChain流水线的AI项目

    Cloud Platform上部署Langflow 请按照我们的逐步指南，在Google Cloud Platform (GCP) 上使用Google Cloud Shell部署Langflow。...该指南可在Langflow在Google Cloud Platform上的部署[3]文档中找到。...或者，点击下面的 "在Cloud Shell中打开"按钮，在Google Cloud Shell中启动，并克隆Langflow存储库，然后启动一个交互式教程 ，引导您完成设置所需资源和在GCP项目上部署.../jina-ai/langchain-serve 完成的示例： API使用方法 您可以直接在浏览器中使用Langflow，也可以使用Jina AI Cloud上的API端点与服务器进行交互。...Cloud Platform上的部署: GCP_DEPLOYMENT.md [4] : https://console.cloud.google.com/cloudshell/open?

    23.7K92

    Google AutoML图像分类模型 | 使用指南

    如果你还没有账户，请先在Google Cloud Platform上创建一个帐户。然后，我们需要创建一个新项目。 ? 创建项目后，我们可以使用顶部的侧边栏或搜索栏导航到Google AutoML。...格式化输入数据 现在我们将自己的数据放入Google Cloud Platform。所有数据都必须位于GCP存储桶中。因为我们的数据集太大，所以浏览器界面无法正常工作。...但是，GCP命令行工具应该可以正常运行。你也可以安装Google Cloud SDK（其中包括命令行工具）。...创建模型 在本节中，我们将创建一个运行在GCP上的云模型，该模型具有易于使用的API以及可以导出到Tensorflow并在本地或本地托管的移动设备和浏览器上运行的Edge模型。 1....结语 总而言之，Google AutoML在该任务上易于使用，且非常有效。我期待着尝试其他云提供商，看看他们比较起来表现如何！

    3.5K20

    AI 口语练习APP的开发

    二、技术栈选择1.AI 语音技术栈 (核心且复杂)：语音识别 (ASR)：云服务 API (推荐)： 接入成熟的云服务商提供的 ASR API，如 Google Cloud Speech-to-Text..., Amazon Transcribe, Microsoft Azure Speech Service, 百度语音、科大讯飞语音、腾讯云语音识别。...发音评估 (Pronunciation Assessment)：云服务 API (推荐)： 许多 ASR 服务也提供发音评估功能（如 Azure Speech 的 Pronunciation Assessment...云服务提供商： AWS, Google Cloud Platform (GCP), Azure, 阿里云, 腾讯云。提供计算、存储、数据库、AI 服务等基础设施。...音频资源： 录制标准发音音频（或使用高质量 TTS）。后台内容管理系统 (CMS)： 开发一个后台系统，方便运营人员上传、编辑和管理学习内容。

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