AIGC数据云盒

文章探讨了AIGC如何进入个人领域,虽然AI提高了生产力,但隐私和数据安全问题限制了其普及。作者提出通过边缘计算数据云盒实现AI应用的物理隔离,保护用户隐私,同时保持开放平台,鼓励AI开发者部署自己的应用。
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       AIGC的出现,让AI进入了个人时代,人人都可以使用AI成为了现实。现阶段AI主要是以副驾驶AI助理的形态出现,大大提高了人的生产力,AI可以使人在一些简单反复的事情中解放出来,有更多的时间做有创新的事情。但是随着而来的应用易用性、隐私保护、数据安全等问题影响了AI的普及,使用云平台有可能导致个人隐私数据或者身份信息被AI获知,最终产生信用危机。

      作者一直在思考AIGC出现之后,AI的应用应该以什么样的方式呈现,才能做到安全好用被信任,没有任何危机感呢?其实在计算机系统里面有一种沙盒技术,沙盒技术就是把某些信息放到一个虚拟的环境中,跟外界完全隔离。作者通过这种思路,将沙盒物理化,通过一台边缘计算AIGC数据云盒将个人跟AI做完全隔离,AI无法知晓个人信息,个人信息全部保存在AIGC云盒中,物理机放置在现场由使用者保管,相关信息也通过加密技术保存在数据库中,个人对话生成的内容数据,可以通过AI数据云盒内置的大数据分析功能进行结构化保存,并进行统计分析,助力个人更好更高效率的使用AIGC。感兴趣的可以一起讨论了解。作者的这套边缘计算AI云盒是完全开放的,您也可以把自己的AI应用部署在AI云盒中提供给客户使用。

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### AIGC 数据集下载与素材获取 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)作为生成式人工智能的重要分支,在多个领域得到了广泛应用。为了进行有效的模型训练,高质量的数据集是不可或缺的一部分[^3]。 #### 常见的 AIGC 数据集资源 以下是几种常见的用于 AIGC 的数据集及其特点: 1. **LAION-Aesthetic** LAION 是一个开源项目,提供了大规模图像-文本配对数据集。其中,`LAION-Aesthetic` 特别针对艺术性和视觉质量进行了筛选,适合用于 AI 绘画和创意生成任务。可以通过其官方网站或 Hugging Face Hub 获取该数据集[^2]。 2. **MS COCO (Common Objects in Context)** MS COCO 是一个多用途计算机视觉数据集,包含大量标注丰富的图像以及对应的描述性文字说明。它不仅适用于目标检测任务,也可以用来训练基于文本到图像生成的任务[^1]。 3. **OpenImages Dataset V6** OpenImages 提供了一个更大规模的开放访问数据库,涵盖了数百万张带有标签的图片。这些数据可以被重新整理并应用于特定的艺术风格迁移或者内容创作需求之中[^4]。 4. **DeepFashion2** 如果专注于时尚设计方向,则 DeepFashion2 将会是非常有价值的选项之一。这个数据集中包含了详细的服装属性信息,能够帮助构建更加精准的设计方案模拟器。 5. **Flickr8k/Flickr30k** 这些小型但精炼的数据集合同样适合作为初学者练习材料来熟悉整个流程;它们由少量精心挑选的照片组成,并附有简洁的人类撰写的叙述语句。 #### 如何选择合适的数据集? 当考虑具体应用场景时,需注意以下几个方面因素: - 应用场景匹配度:确保所选数据源能充分反映最终产品预期效果。 - 质量标准评估:优先采用经过严格过滤后的版本以减少噪声干扰。 - 许可协议审查:务必确认使用的合法性以免引发版权纠纷等问题发生。 #### 模型训练中的注意事项 对于实际操作层面而言,除了准备好优质的数据之外还需要关注如下几点事项: - 设置合理的超参数配置比如学习率、批次大小等会影响收敛速度及泛化能力; - 定期验证中间成果以便及时调整策略避免过度拟合现象出现; - 利用现有框架简化开发周期如 PyTorch Lightning 或 TensorFlow Extended 等工具包可以帮助快速搭建实验环境[^2]。 ```bash git clone --recurse-submodules https://github.com/Akegarasu/lora-scripts.git cd lora-scripts/ nano train.sh # 编辑脚本文件设置各项参数值 ./train.sh # 开始执行培训过程 ``` 以上命令展示了如何克隆 LoRA 模型训练仓库并通过修改 `train.sh` 来定制个人化的训练条件实例。 ---
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