magic_ll的博客

下面是我实际设置的路径【/opt/ai-platform/lldataset/240/modelscope/modelscope/hub/Sonic】，自己使用时修改为想要存放的路径即可。它能够通过音频驱动肖像图片生成生动的面部表情和口型动作，从而制作出高度逼真的数字人口播视频，广泛应用于虚拟主播、数字客服等场景，具有高效、低成本的特点。【使用体验】实际使用效果不会一眼假，已经很贴近真人，但整个视频中可能存在个别帧稍显不流畅，值得深入研究、测试和使用。在游戏中生成逼真的NPC表情和动作，增强游戏的沉浸感。

它能够让用户仅通过简单的音频输入，生成与声音内容相匹配的动画效果，使虚拟人物看起来更加生动。例如，在在线教育场景中，它可以通过录制好的讲解音频和教师的人物形象，生成与之同步的动态教学视频，为远程教学提供更加生动的视觉体验。在工程路径【./echomimic_v2/assets/halfbody_demo】下，给出了官方示例的图片、音频、动作。补充，当我们删除【pretrained_weights】，仅仅删除了软连接，不会影响到连接路径下的文件。该工程上传的音频，支持的是 wav格式。

GPT-3尤其引人注目，展现了强大的语言理解和生成能力。GPT-3 论文展示了大规模语言模型在预训练和少样本学习方面的强大能力，通过增加模型规模和训练数据，显著提升了模型在各种 NLP 任务上的性能。GPT-2 的成功为后续的 GPT-3 和其他大型生成模型奠定了坚实的基础，并对未来的研究方向提供了宝贵的参考。在GPT-2中要做zero-shot，所以在做下游任务时模型不能够被调整，若此时引入模型未见的符号，模型就会困惑无法得到预期结果，所以就要求模型在下游任务的输入 和预训练时候的输入要风格一致。

循环神经网络（RNN）、门控循环单元（GRU）、长短期记忆网络（LSTM）以及它们的变体如深度RNN（Deep RNN）和双向RNN（Bi-directional RNN）都是不同类型的循环神经网络，它们可以作为序列到序列（Seq2Seq）模型的构建块。总结来说，RNN、LSTM、GRU、深度RNN和双向RNN是不同类型的循环神经网络结构，它们可以被用来构建Seq2Seq模型的不同部分，而不是简单的并级或包含关系。综上所述，序列模型是一种强大的机器学习模型，能够处理各种序列数据并生成有用的输出。

若是填入的方式，一定注意名称的正确填写，可使用命令【ollama list】查看ollama下载的模型。：支持多种文档格式（如 Word、PDF、Excel、Markdown 等）的导入，自动完成文本预处理、向量化和问答分割，节省手动训练时间。OneAPI 是一个统一的接口管理与分发系统，旨在通过提供一个单一、统一的接口，简化对多个后端服务或数据源的访问。在下图中【语义检索】中，可以进一步勾选，这里默认不变。点击【发布渠道】界面，然后【创建新链接】、【开始使用】、【复制链接】在浏览器中打开。

性能提升：经过蒸馏的 Qwen-32B 在多个基准测试中表现出色，例如在 AIME 2024 上得分 72.6%，在 MATH-500 上得分 94.3%，在 LiveCodeBench 上得分 57.2%。Qwen-32B 是学生模型：它是一个参数量较小的模型，通过学习 DeepSeek-R1 的输出来提升自己的推理能力。通过这种知识蒸馏的方式，DeepSeek-R1 的推理能力被高效地迁移到了 Qwen-32B 中，使得 Qwen-32B 在推理任务上能够达到与 DeepSeek-R1 相当的性能。

本项目的最新版本中可使用 Xinference、Ollama 等框架接入 GLM-4-Chat、 Qwen2-Instruct、 Llama3 等模型，依托于 langchain 框架支持通过基于 FastAPI 提供的 API 调用服务，或使用基于 Streamlit 的 WebUI 进行操作。如果你只需要一个专注于 Python 项目的依赖管理和打包工具，希望获得更好的依赖解析能力和更简洁的工作流，那么 Poetry 是一个很好的选择。生成的5个配置文件，（其他的文件是我拉取的源码，方便查看阅读。

前言时常和朋友闲聊，时代发展这么快，在时代的洪流下，我们个人能抓住些什么呢。我问了大模型，文心一言是这样回答的：在快速发展的时代背景下，个人确实面临着诸多挑战，但同时也充满了机遇。尽管时代洪流滚滚向前，我们依然可以抓住一些关键要素，以实现个人成长和价值提升…（一些建议）… 记住，每个人的成长路径都是独一无二的，找到适合自己的方式并坚持下去才是最重要的。哈哈跟没回答一样，毕竟是一个开放命题，还是要落到个人的行动上的。先动起来吧，我的大模型的记录终于开始了。

Xinference通过提供简单API和强大的功能，使得私有化模型的大规模部署成为可能，无论是在个人电脑还是分布式集群中，都能够发挥异构硬件的全部潜力，达到最极致的吞吐量与最低的推理延迟。：Xinference简化了包括大语言模型、多模态模型、语音识别模型等模型部署的过程，允许用户轻松一键部署自己的模型或内置的前沿开源模型。：Xinference专注于优化模型的推理性能，并支持多种类型的模型，包括深度学习模型。如下图，待参数设置OK后，点击小火箭，则下载模型和加载模型，模型下载到默认路径。