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GCP 上的人工智能实用指南：第三、四部分

扩展层：这定义了需要分配给 AI 平台用于训练工作的资源。 各个层具有预先配置的资源级别，并且可以进行自定义，如下所示： * `BASIC`：此层设置单个工作程序实例。...如果您部署带有自定义代码或自定义预测例程的 Science Learning 管道，则还必须上传包含自定义代码的源交付包。...您不能将本地预测命令 Google Cloud AI Platform 与自定义预测例程一起使用。...-0.1.tar.gz" 要执行自定义预测例程，请忽略FRAMEWORK变量，然后定义自定义代码 tarball 的路径以及预测变量类的名称。...但是，如果您正在使用自定义预测例程，并且需要在模型版本中具有一组不同的权限，则可以添加另一个服务帐户以供使用。

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GCP 上的人工智能实用指南：第一、二部分

GCP 提供了易于使用的自然语言界面，可以对其进行自定义训练，以基于 AutoML 进行文档分类。 让我们了解一个包含 20 个新闻组的公共可用数据集的分类过程。 该数据集可从这里下载。...Cloud ML Engine（或 AI 平台）提供可以单独使用或一起使用的训练和预测服务。 训练和预测服务现在称为 ML Engine 中的 AI 平台训练和 AI 平台预测。...使用 Cloud Machine Learning Engine 的异步批量预测 为了使用上一节中训练和导出的模型来提供在线预测，我们必须在 AI 平台中创建模型资源，并在其中创建版本资源。...版本资源是合格模型有效地用于提供预测的资源。 使用此框架，您可以多次调整，重新训练和管理 AI 平台中的所有版本。 模型或版本是已存储在 AI 平台的模型服务中的高级学习解决方案的示例。...这是两种预测技术所使用的各种设施的副作用。 在创建应用时，AI 平台会分配并初始化批量预测资源。 通常，已准备好在线预测，以便可以在需要时进行处理。 您可以通过这里了解有关在线预测的更多信息。

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    Python 人工智能：11~15

    Google 云平台（GCP） 在 2018 年，Google 通过其 GCP 产品将打破了享誉全球的 Gartner 领导者象限，仅加入了 AWS 和 Azure 的独家俱乐部。...一旦模型准备就绪，Amazon ML 即可轻松获得预测。 应用可以使用简单的 API，而不必在完全托管的服务中实现自定义预测代码。...Google Cloud Platform（GCP） 看了 Microsoft Azure 提供的服务之后，让我们继续讨论另一个替代的云平台：GCP。...您可以通过运行以下命令来安装它： $ pip3 install nltk 您可以在这个页面上找到有关 NLTK 的更多信息。 为了访问 NLTK 提供的所​​有数据集，我们需要下载它。...输入以下内容以下载数据： >>> import nltk >>> nltk.download() 在本章中，我们还将使用名为gensim的包。

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    Kubernetes 集群 CPU 使用率只有 13% ：这下大家该知道如何省钱了

    “资源调配不足可能会导致 CPU 限制和内存不足，从而导致应用程序性能不佳甚至崩溃。当团队不完全了解其容器资源需求时，他们通常会谨慎行事，调配比所需更多的 CPU 和内存。”...（提供 Kubernetes 成本优化平台的 CAST AI 声称，开源替代方案为本已经很复杂的编排层增加了更多的配置复杂性，而其商业替代方案的即插即用功能是更简单的削减云支出的替代方案。）...该报告的调查结果是基于 CAST AI 对 2023 年 1 月 1 日至 12 月 31 日期间在亚马逊网络服务（AWS）、谷歌云平台（GCP）和微软 Azure（Azure）上运行的 4000 个集群的分析...，之后这些集群由该公司的自动化平台进行优化。...GKE 上“自定义实例大小”的使用率较低：除非自定义实例的选择是动态且自动化的，否则很难选择最佳的 CPU 和内存比率。完整的报告 在这里。

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    Python Web 深度学习实用指南：第三部分

    GCP 还允许您自定义出现在 GCP 控制台上的标签。 现在，您应该完成 GCP 帐户设置。 为了能够使用 GCP 中的工具，您需要创建一个带有有效账单帐户的 GCP 项目。...在 GCP 上创建您的第一个项目 一个项目可帮助您系统地组织所有 GCP 资源。 只需单击几下即可在 GCP 上创建项目： 登录到您的 Google 帐户后，使用这里打开 GCP 控制台。...Google 项目，或者简称为项目，是您在 GCP 研究中遇到的一个术语。 一个项目包含分配给使用这些资源并由 GCP 上的一个计费帐户提供资金的任何软件项目的全部资源。...创建 GCP 服务帐户 GCP 服务帐户管理提供的访问 GCP 资源的权限。...文件名可能会有所不同，因为将文件下载到计算机时由 GCP 控制台提供。 打开此文件以获取项目 ID。

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    十大机器学习库，超全面总结！！

    使用这些库不仅简化了模型的开发过程，还为大家提供了强大的工具和资源。...强大的社区支持和广泛的文档资源。 兼容Keras，提供高层API简化深度学习模型的构建和训练。 适用场景: 大规模深度学习模型训练和部署。 需要跨平台支持的机器学习应用，如移动设备和Web应用。...工业级应用和生产环境中的AI解决方案。 经典案例: 使用TensorFlow构建并训练一个简单的神经网络进行手写数字识别（MNIST数据集）。.../local/lib/nltk_data') # 下载 NLTK 的数据 nltk.download('punkt') nltk.download('stopwords') nltk.download(...最后，我们根据输出结果获取预测的类别，并加载类别标签文件以便可视化预测结果。

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    如何分分钟构建强大又好用的深度学习环境？

    不仅教你利用现有资源快速搭建深度学习模型，还一步步列出了如何通过云平台搭建自己的深度学习环境。...Lambda GPU Cloud Lambda Labs（Lambda） 是一家 AI 基础设施公司，他们提供了可以加速人类进步的计算力。...建立基于云端的深度学习环境 尽管在云端预配置的设置很好用，但有时候你可能会想构建自定义的基于云端或者是本地的深度学习环境。...配置虚拟服务器 创建虚拟机后，你就可以在云供应商的平台上启动实例了。在 AWS 上一般是 EC2 用户界面，在 GCP 中一般是虚拟机的页面。...一般而言，AWS 在创建虚拟机的最后一步才让你设置密码，并给你提供可下载的个人秘钥。GCP 允许你用 SSH 通过 GCP 页面直接登录系统。

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    开源安全工具 Prowler：覆盖多种合规框架 | 开源日报 No.308

    主要功能和优势包括： 覆盖数百个控制点，涵盖多个合规框架和自定义安全框架 提供 CLI 和仪表板，支持 AWS、Azure、GCP 和 Kubernetes 可通过 Pip 安装，也提供容器版本 高度灵活的架构...提供多种版本和分辨率的视觉语言基础模型 支持中文和强大的 OCR 能力 实现了 SOTA 性能，在各种基准测试上接近甚至超越了 GPT-4V 和 Gemini Pro 提供技术报告、论文以及快速入门指南等丰富文档资源...是一个安装和运行自己的 AI 代理服务的项目。...通过 gaianet init 初始化节点，下载指定在 $HOME/gaianet/config.json 文件中的模型文件和向量数据库文件，可能需要几分钟因为文件较大。...GLaDO 语音生成器 产生引导到逼真“人格核心”的提示 为 GLADoS 产生 MemGPT 中长期记忆 使用 LLAVA 赋予 GLADoS 视觉能力 创建可 3d 打印部件 该项目旨在开发低延迟平台

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    《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型

    在GCP AI上创建预测服务 在部署模型之前，有一些设置要做： 登录Google账户，到Google Cloud Platform (GCP) 控制台（见图19-3）。...GCP中的每个资源都属于一个项目。包括所有的虚拟机，存储的文件，和运行的训练任务。创建账户时，GCP会自动给你创建一个项目，名字是“My First Project”。可以在项目设置改名。...现在查询预测服务。 使用预测服务 在底层，AI Platform就是运行TF Serving，所以原理上，如果知道要查询的url，可以使用之前的代码。就是有一个问题：GCP还负责加密和认证。...这个格式经过优化，可以快速在网页上下载。用户可以用TensorFlow.js库下载模型并做预测。...AI平台会为每个VM设置TF_CONFIG。

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    强化站内搜寻与推荐服务，痞客邦运用云端技术加速AI演算法上线

    中国台湾知名的社群网路平台「痞客邦」（PIXNET）就是一例，近年他们不仅是开发各式AI服务与演算法，例如，个人化文章推荐的演算法、兴趣族群演算法等，为使用者推荐感兴趣的主题，也让拥有相同兴趣的人，能有更好的交流与互动方式...此外，还有像是关键字的主题分析服务、文章标记（Tag）搜寻服务、Chatbot数据指令服务，以及性别年龄预测演算法与兴趣族群演算法等。...而在使用的云端服务方面，由于Pixnet使用的是Google Cloud Platform（GCP）平台，因此他们是以此平台来说明，在他们的AI服务应用与人力配置情况下，选择GCP平台服务的经验。...基本上，GCP平台主要服务包括Compute Engine、App Engine与Kubernetes Engine这三大类型。...大约在两年前，他们开始采用最新的Kubernetes，只是，他们遇到几个挑战，例如，因为一些分析服务只有在工作时间使用，造成资源利用率不佳，而且他们对Kubernetes的特性还不是那么熟悉，更关键的是

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    精通 TensorFlow 2.x 计算机视觉：第三、四部分

    ） ，以及 Microsoft Azure 云平台（第 12 章） 为使用 GCP，AWS 和 Azure 的自定义对象检测开发端到端机器学习平台（第 12 章） 了解如何使用 TensorFlow 进行大规模训练和打包...GCP 是 Google 的机器学习平台，用于存储，构建，训练和部署模型。 通过转到这里登录到 GCP 控制台。...完成此操作后，单击“API 和服务”，然后单击“启用 API 和服务”，然后在“机器学习”下选择“AI 平台训练和预测 API”。 单击“启用”，将启用 API。...因此，总而言之，下图表示在 GCP 上训练自定义对象检测器的流程图： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YrJbWqvp-1681784662646)(https...还有另一个名为gcloud ai-platform的平台，也可以用来打包您的应用，如下所示： gcloud ai-platform jobs submit training $JOB_NAME \

    5.7K20

    GPT-2的大规模部署：AI Dungeon 2 如何支撑百万级用户

    如何在 GCP 上花费 50000 美元 当我第一次发布 AI Dungeon 2 时，它并不是一个托管应用，而是一个用户可以复制并运行的 Google Colab notebook，用户可以下载 AI...要构建一个完整的 AI Dungeon 2 应用程序，我们的模型需要部署为后端 web 服务器。你可以将它当成是一个“预测API”，我们的应用程序可以通过用户的输入进行查询，从而生成接下来的故事。...为了最高效地利用我们的资源，我们需要在任何给定的时刻提高所需实例的最小数量，并快速地删除任何不必要的实例。 其次，我们需要选择最佳的实例类型。...不过，除了我们的玩家，我们还得到了社区成员的帮助，比如： BYU PCCL 支付我们的初始 GCP 账单 在关闭后的 12 小时内，通过 torrent 将 AI Dungeon 2 重新上线的用户 Braydon...随着我们继续开发 AI Dungeon，并有可能为其他由 ML 驱动的游戏提供一个更大的平台，毫无疑问，我们的社区将继续成为我们做出决策和执行决策的驱动力。

    1.6K30

    Python Web 深度学习实用指南：第四部分

    如何不建立 AI 后端 考虑到 Web 应用可以发展的广泛性以及几乎所有其他平台对作为基于 Web 的服务运行的后端的强烈依赖，因此，对后端进行周密的考虑和正确执行非常重要。...形成 AI 解决方案需要几个步骤，首先是收集原始数据，将数据转换为可用于预测模型的格式，创建预测，围绕模型构建应用以及在生产中监视和更新模型。 AutoML 旨在通过自动化预部署任务来自动化此过程。...模型通常会过时和过时，并且冒着过一会儿做出过时的预测的风险。 重要的是要检查 AI 模型所做的预测的相关性。 考虑一个只了解 CD-ROM 和软盘的人。...这将确保您的模型不会在为网站的页面提供服务时浪费资源，而只会处理基于 AI 的查询。 自动缩放将解决后端工作负载突然增加或急剧减少的问题。 在线学习和自动 ML 方法受数据集大小的影响而变得缓慢。...总结 在本书的最后一章中，我们试图激发您构建下一个深度学习项目并将其在 Web 平台上使用。 您可能对更多这样的公司的故事感兴趣，这些公司使用 AI 转变了业务并统治了市场空间。

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    六款值得推荐的数据挖掘得力助手

    RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。...该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。...它是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。...6、NLTK 当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。...而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。

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    基于InternLM和LangChain搭建自己的知识库

    环境配置 InternLM 模型部署 在 InternStudio 平台中选择 A100(1/4) 的配置，如下图所示镜像选择 Cuda11.7-conda，如下图所示： 接下来打开刚刚租用服务器的 进入开发机...下载 NLTK 相关资源 我们在使用开源词向量模型构建开源词向量的时候，需要用到第三方库 nltk 的一些资源。...正常情况下，其会自动从互联网上下载，但可能由于网络原因会导致下载中断，此处我们可以从国内仓库镜像地址下载相关资源，保存到服务器上。...我们用以下命令下载 nltk 资源并解压到服务器上： cd /root git clone https://gitee.com/yzy0612/nltk_data.git --branch gh-pages.../taggers unzip averaged_perceptron_tagger.zip 之后使用时服务器即会自动使用已有资源，无需再次下载。

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    基于word文档，使用Python输出关键词和词频，并将关键词的词性也标注出来

    二、实现过程 这里一开始我也不知道怎么处理，后来问了科大讯飞的AI平台，给了一个代码，如下所示，但是跑不起来。...使用 Python 中的 NLTK 库对每个单词进行词性标注，将其存入一个字典中。 使用 openpyxl 库创建一个 Excel 文件，并在其中创建一个工作表。...这里运行之后，会出现一个这样的报错，（nltk加载词性词库报错）Resource averaged_perceptron_tagger not found....Please use the NLTK Downloader to obtain the resource:。...其实就是未找到资源averaged_perceptron_tagger，请使用NLTK下载器获取资源。根据报错给的URL，然后去下载对应的语义安装包即可，然后放到任意的一个目录之下，就出来了。

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    我们弃用 Firebase 了

    我还注意到，无法在 Firebase Storage 仪表板上下载文件了；必须导航到单独的 GCP 平台。 我无法在 Firebase 仪表板上下载这个文件。...这不符合直觉，“打开”竟然不让我下载。 直接从 Google Cloud Console 下载。 GCP 似乎正在蚕食 Firebase 开发环境。 从运营的角度来看，这是合理的。...但是，简化 Firebase 的云体验会使它失去大部分的价值；我们客户并不想了解 GCP。在最近的 Firebase 项目中，我在想我们是否应该推出自定义的服务。...但最近，Cloud Function 部署在达到这个配额后开始悄然失败。...GCP 偏向之二 最后，Firebase 越来越多地引导用户使用 GCP 获取基本服务。在过去的几个月里，开发人员偶尔会反馈由于缺少权限而导致 Firebase Hosting 失败。

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    Python 中进行文本分析的 Top 5 NLP 工具

    自然语言处理 (NLP) 就是这样一种技术，它对于创建结合计算机科学、人工智能 (AI) 和语言学的应用程序至关重要。然而，要实现 NLP 算法，需要使用兼容的编程语言。...3.Natural Language Toolkit (NLTK) NLTK 包含范围广泛的文本处理库，是用于处理人类语言数据和文本分析的最流行的 Python 平台之一。...NLTK 的界面非常简单，有超过 50 个语料库和词汇资源。得益于大量可用的库，NLTK 提供了所有关键功能，可以在 Python 中完成几乎任何类型的 NLP 任务。 4....PyNLPl 我们列表中的最后一个是 PyNLPl（菠萝），这是一个 Python 库，由几个专门为 NLP 任务设计的自定义 Python 模块组成。...结论 Python 是开发文本分析应用程序的完美编程语言，因为有大量可用的自定义库专注于提供自然语言处理功能。

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    使用腾讯云搭建Transformer模型训练环境

    本教程将介绍如何使用腾讯云的GPU云服务器、对象存储、云原生大数据平台等产品来搭建Transformer模型的训练环境。包括开通云服务、配置环境、代码实现等内容。...python=3.7 conda activate transformer安装TensorFlow, Keras等深度学习框架 pip install tensorflow-gpu keras nltk...在MRS控制台创建自定义服务,上传模型文件。2. 配置运行环境,定义在线预测的输入和输出。3. 发布服务,获得访问链接。4. 通过HTTP请求对模型进行在线预测,获得结果。5....相比自建机器,云服务提供轻松拓展计算资源,免去麻烦的环境配置,更适合灵活的深度学习训练需求。使用腾讯云,能让我们更专注在建模和算法上,无需操心底层基础设施。...希望本教程可以提供一些参考,帮助大家在云端构建强大的AI应用。

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