通过云平台部署Stable Diffusion工具，解决普通人电脑配置低、不懂魔法等痛点，轻松实现AI绘画 1.账号注册 AutoDL地址https://www.autodl.com/.
远程项目开发¶ 官方文档：请戳 AutoDL使用方法： Step1：确认您安装的PyCharm是社区版还是专业版，只有专业版才支持远程开发功能。...Step2：开机实例 复制自己实例的SSH指令，比如：ssh -p 38076 root@region-1.autodl.com 在ssh -p 38076 root@region-1.autodl.com...命令中， 各个参数的含义为： 用户名：root HOST： region-1.autodl.com 端口号：38076 Step3：配置PyCharm [File] -> [Settings]...解释器路径在/root/miniconda3/envs/{对应的虚拟环境名称}/bin/python） 配置同步目录，意思是本地项目和远程实例中的哪个目录进行关联，这里设置为实例的数据盘子目录：/root/autodl-tmp
PaddleHub AutoDL Finetuner可以实现自动调整超参数。...2.3 PaddleHub超参优化——文本分类参考 PaddleHub AutoDL Finetuner超参优化--NLP情感分类任务。...三、启动方式 确认安装PaddleHub版本在1.3.0以上, 同时PaddleHub AutoDL Finetuner功能要求至少有一张GPU显卡可用。...如PaddleHub AutoDL Finetuner超参优化--NLP情感分类任务示例中的max_seq_len选项，可以参照以下方式传入。...PaddleHub AutoDL Finetuner功能使用过程中建议使用的GPU卡仅供PaddleHub使用，无其他任务使用。
官方文档：请戳 AutoDL使用方法： 在进行操作前您需要提前安装好VSCode，此外还需要您： 在AutoDL租用并开机实例，获取实例的SSH登录信息（登录指令和登录密码） 本地安装VSCode远程开发插件...（需配置Remote-SSH） 1.登录AutoDL选择开机的实例¶ 获取SSH登录信息 2.本地VSCode配置Remote-SSH¶ 如果您本地VSCode开发工具已安装Remote-SSH，可跳过此步骤...Remote-SSH并安装 3.SSH连接并登录您远端租用的实例¶ 按照图示进行点击，完成添加SSH主机 获取并复制您实例的登录信息 登录指令 图示以ssh -p 38909 root@region-1.autodl.com
百度作为国内第一个成立深度学习研究院（Institute of Deep Learning，IDL），并且也是国内第一个自研深度学习框架的企业，在WAVE SUMMIT深度学习开发者峰会上对自动化深度学习网络结构设计AutoDL...项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/AutoDL/tree/master/AutoDL%20Design 论文地址：https://arxiv.org/abs/1902.00873...理想状态下的AutoDL技术，只需要使用者提供一份数据集，整个系统就可以根据数据集自身，不断尝试不同类型的网络结构和连接方式，训练若干个神经网络模型，逐步进行自动化反复迭代和尝试，最后产出一个终版模型。...AutoDL Design 百度的研究员和工程师们所使用的自动网络结构搜索的方法，目标是找到合适的“局部结构”。...本次的发布，主要包括下面两个部分（所有的内容都在PaddlePaddle/AutoDL仓库下）： 第一个，是用AutoDL Design方法生成的一系列神经网络，以及使用CIFAR10数据在其上训练出来的一共
开源代码链接：https://github.com/DeepWisdom/AutoDL 注：开源代码基于 Full-AutoML 系统自动设计出的共性解并加以改造 ?...，AutoDL 对快速推动落地应用和理论发展都具有重大意义。...在反馈阶段，参赛选手基于 24 个训练数据集，离线开发自己的 AutoDL 程序，实现训练数据处理、模型结构设计、参数调校等过程。...然后将自己的 AutoDL 程序代码上传到比赛平台上，通过另外 5 个线上私有数据集测试，得到程序性能的即时反馈。...在最终阶段，参赛选手的 AutoDL 程序在无任何人工干预的前提下，通过 10 个私有数据集进行评估。最终阶段多轮评估的平均排名将决定获胜者。
乾明 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人工智能顶会NeurIPS举办的AutoDL 2019-2020系列竞赛落幕，来自中国的AI创业公司，斩获冠亚军。 ?...在反馈阶段，参赛选手基于24个训练数据集，离线开发AutoDL程序，实现训练数据处理、模型结构设计、参数调校等过程。...然后将AutoDL程序代码上传到比赛平台上，通过另外5个线上私有数据集测试，得到程序性能的即时反馈。 在最终阶段，参赛选手的AutoDL程序在无任何人工干预的前提下，通过10个私有数据集进行评估。...来自厦门的AI创业公司 深度赋智成立于2019年，位于厦门，主要是通过AutoDL技术，降低客户的AI开发成本。已经为电商平台提供了落地的AI解决方案。 ?...传送门 冠军方案开源地址： https://github.com/DeepWisdom/AutoDL 作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者
环境准备 在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8 接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab...在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。...', revision='master') 代码准备 首先clone代码，打开autodl平台自带的学术镜像加速。...cd /root/autodl-tmp git clone https://github.com/thu-coai/CharacterGLM-6B demo运行 修改代码路径，将 /root/autodl-tmp...命令行运行 修改代码路径，将 /root/autodl-tmp/CharacterGLM-6B/basic_demo/cli_demo.py中的模型路径更换为本地的/root/autodl-tmp/THUCoAI
Qwen-7B-Chat WebDemo 环境准备 在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8...在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。...', revision='v1.1.4') 代码准备 首先clone代码，打开autodl平台自带的学术镜像加速。...autodl-tmp/qwen/Qwen-7B-Chat。...运行以下命令即可启动推理服务 cd /root/autodl-tmp/Qwen python web_demo.py --server-port 6006 将 autodl 的端口映射到本地的 http
近日，深度赋智联合厦门大学纪荣嵘教授团队首次公开AutoDL2019挑战赛冠军方案的研究细节，详细介绍了AutoDL竞赛中各模块组件(元学习器、数据注入器、模型选择、评估方法等)的设计与实现，以及竞赛中...benchmark相关工作和AutoDL服务，并将竞赛中的完整代码进行开源。...「深度赋智」实现了一个基于平均排名、多任务执行和随时学习矩阵的AutoDL系统(系统架构参考下图)，提供了将用户数据自动封装为系统输入的端到端开源工具包，以便用户快速使用AutoDL服务。...三大关键技术消融实验结果 基于该AutoDL框架，「深度赋智」于2020年4月获得国际自动机器学习领域的顶级赛事NeurIPS-AutoDL系列竞赛总决赛世界冠军，在多领域测试集上取得了优异的性能表现，...本文的消融研究表明，未来AutoDL在元学习和集成学习方面还可以进一步改进和优化。
# Atom-7B-chat ## 环境准备 在[autodl](https://www.autodl.com/)平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择`PyTorch`--...在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。...并运行 python /root/autodl-tmp/download.py执行下载，模型大小为 13 GB，下载模型大概需要 10~20 分钟 import torch from modelscope...', revision='master') 代码准备 首先clone代码，打开autodl平台自带的学术镜像加速。...学术镜像加速详细使用请看：https://www.autodl.com/docs/network_turbo/ source /etc/network_turbo 然后切换路径, clone代码. cd
浦语灵笔图文理解&创作 环境准备 首先在 AutoDL 上租一台显卡驱动支持 11.7 以上的双卡 3090 机器....xlsxwriter==3.1.2 einops accelerate 模型下载 安装modelscope，下载模型的老朋友了 pip install modelscope==1.9.5 在 /root/autodl-tmp...路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，并运行 python /root/autodl-tmp/download.py执行下载 import torch from modelscope...', revision='master') 代码准备 在 /root/autodl-tmp git clone InternLM-XComposer 仓库的代码 source /etc/network_turbo...python examples/web_demo.py \ --folder /root/autodl-tmp/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer
inscode GPU云容器 autodl 算力市场 deepln 算力中心 创建实例 ssh -p 31055 user@osjlnsqymejuvqrk.deepln.com code-server
首先clone代码，打开autodl平台自带的学术镜像加速。...学术镜像加速详细使用请看：https://www.autodl.com/docs/network_turbo/ 直接在终端执行以下代码即可完成学术镜像加速、代码clone及pip换源和安装依赖包 # 因为涉及到访问...github因此最好打开autodl的学术镜像加速 source /etc/network_turbo # 升级pip python -m pip install --upgrade pip # 更换...在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。...并运行 python /root/autodl-tmp/download.py执行下载，模型大小为 10 GB，下载模型大概需要 5~10 分钟 import torch from modelscope
环境准备 在 AutoDL 平台中租一个 3090 等 24G 显存的显卡机器，如下图所示镜像选择 PyTorch–>2.1.0–>3.10(ubuntu22.04)–>12.1。...点击下方链接并直接创建 AutoDL 示例即可。（vLLM 对 torch 版本要求较高，且越高的版本对模型的支持更全，效果更好，所以新建一个全新的镜像。）...在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。...并运行 python /root/autodl-tmp/download.py 执行下载，模型大小为 18 GB，下载模型大概需要 10~20 分钟。...cd /root/autodl-tmp python api.py 终端出现以下结果表示启用 api 服务成功。
环境准备 在 Autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器，如下图所示镜像选择 PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8。.../chat/web_demo.py中 183 行和 186 行的模型更换为本地的/root/autodl-tmp/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b。...修改完成之后，启动web_demo.py文件 # 进入源码目录 cd /root/autodl-tmp/InternLM/ streamlit run ..../chat/web_demo.py 此时，我们通过ssh端口转发，把autodl上启动的服务映射到本地端口上来，使用下面的命令。...在本地打开powershell ssh -CNg -L 8501:127.0.0.1:8501 -p 【你的autodl机器的ssh端口】 root@[你的autodl机器地址] ssh -CNg -L
环境准备 在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8（11.3版本以上的都可以） 接下来打开刚刚租用服务器的...在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。...并运行 python /root/autodl-tmp/download.py 执行下载，模型大小为15 GB，下载模型大概需要10~20分钟 import torch from modelscope...在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。...并运行 python /root/autodl-tmp/download.py 执行下载，模型大小为15 GB，下载模型大概需要10~20分钟 import torch from modelscope
TransNormerLLM-7B WebDemo 部署 环境准备 在autodl平台中租一个3090/4090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04...模型的介绍地址（魔塔社区）： https://www.modelscope.cn/models/OpenNLPLab/TransNormerLLM-7B/summary 在 /root/autodl-tmp...并运行 python /root/autodl-tmp/model_download.py 执行下载，模型大小为 12GB，下载模型大概需要 6 分钟。...', revision='master') 代码准备 在/root/autodl-tmp路径下新建 chatBot.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件。...streamlit run /root/autodl-tmp/chatBot.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006
环境准备 在autodl平台中租一个4090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>2.1.0–>3.10(ubuntu22.04)–>12.1 接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab...点击下方链接并直接创建 AutoDL 示例即可。（vLLM 对 torch 版本要求较高，且越高的版本对模型的支持更全，效果更好，所以新建一个全新的镜像。）...在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。...并运行 python /root/autodl-tmp/download.py 执行下载，下载模型大概需要 2 分钟。...', revision='master') 代码准备 在/root/autodl-tmp路径下新建 ChatBot.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件。
环境准备 在 autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器，如下图所示镜像选择 PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8 。...创建工作目录 创建本次微调实践的工作目录/root/autodl-tmp/ft-learn # 创建微调工作目录 mkdir -p /root/autodl-tmp/ft-learn # 创建微调数据集存放目录...mkdir -p /root/autodl-tmp/ft-learn/dataset # 创建微调配置文件存放目录 mkdir -p /root/autodl-tmp/ft-learn/config.../root/autodl-tmp/ft-learn/config/internlm2_chat_7b_qlora_oasst1_e3_career_coach.py 复制完成之后要修改配置文件的几处参数...-chat-7b' # 微调数据存放的位置 data_path = '/root/autodl-tmp/ft-learn/dataset/career_coach.jsonl' # 训练中最大的文本长度
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