网站后台域名,重庆好的seo平台,网站关键字排名优化,哪个杭州seo好一、前言#xff1a;
近年来#xff0c;随着深度学习、大数据、人工智能、AI等技术领域的不断发展#xff0c;机器学习是目前最火热的人工智能分支之一#xff0c;是使用大量数据训练计算机程序#xff0c;以实现智能决策、语音识别、图像处理等任务。
作者也是经过了以…一、前言
近年来随着深度学习、大数据、人工智能、AI等技术领域的不断发展机器学习是目前最火热的人工智能分支之一是使用大量数据训练计算机程序以实现智能决策、语音识别、图像处理等任务。
作者也是经过了以上几个阶段的软件开发历程从Web时代编程、到云时代分布式编程到如今的AI时代传统编程是人类程序员手动编写代码来实现特定的功能而机器学习是通过让计算机程序从数据中学习自动地提取特征和规律来实现功能。
如何解决人工智能机器学习模型训练与推理、高性能计算等往往是对于算法、算力和大数据都是实现大规模应用的必备条件。
GPU的广泛应用促进了AI技术的发展。通过GPU的高速计算能力开发者可以更快地训练模型、测试算法从而促进AI技术的迅速发展。GPU的出现和发展也为AI领域的新算法、新模型的研发提供了更多的可能性。
最近腾讯云推出了一款“高性能应用服务HAI”是一款面向 Al、科学计算的 GPU 应用服务产品以应用为中心匹配GPU云算力资源AI 2.0时代 GPU 新品预装LLM、AI作画、数据科学等高性能应用实现即插即用助力中小企业及开发者快速部署LLM、AI作画、数据科学等高性能应用。 二、即生瑜(腾讯云GPU云服务器)何生亮(高性能应用服务HAI) 平时接触的AI领域中大多数搭载GPU云服务器的AI服务器可以覆盖更多的应用场景尤其在人工智能领域的应用相当多。接下来让我们先了解一下GPU云服务器的一些概念只有知已知彼才能百战不殆进行有效的比较优势与劣势才能有针对性的选择权。 1. 腾讯云GPU服务器
GPU 云服务器Cloud GPU ServiceGPU是提供 GPU 算力的弹性计算服务具有超强的并行计算能力作为 IaaS 层的尖兵利器服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景。腾讯云随时提供触手可得的算力有效缓解您的计算压力提升业务效率与竞争力。
2. 腾讯云GPU云服务器的应用场景
GPU计算型应用场景
GPU渲染型应用场景 三、高性能应用服务HAI介绍
“高性能应用服务HAI”它具有澎湃算力即开即用基于腾讯云GPU云服务器底层算力提供开箱即用的高性能云服务。以应用为中心匹配GPU云算力资源助力中小企业及开发者快速部署LLM、AI作画、数据科学等高性能应用。
尤其值得一提的是针对开发者使用可视化的webUI界面和“可视化IDE”的jupyterlab大大的降低了调试的复杂度、降低应用使用的门槛甚至经过简单的培训让非开发者(运维人员)也可以参与到使用中来。
1. 横向对比青出于蓝 在以往都是自己组合搭建大多数搭载GPU云服务器的AI服务器可以覆盖更多的应用场景如图形渲染、深度学习、天体物理、化学分子计算、云计算和虚拟化、计算密集型行业等应用。 高性能应用服务HAI的产品的价值 大幅降低GPU云服务器使用门槛多角度优化产品使用体验低门槛、开箱即用。
2. 多种高性能应用部署场景轻松拿捏
3. 腾讯云高性能应用服务 HAI动手实验 本次活动是由腾讯云和CSDN联合推出的开发者技术实践活动。通过动手实验的形式带您深入沉浸式体验腾讯云高性能应用服务 HAI 。 第一个实验手册如何利用HAI轻松拿捏AI作画第二个实验手册未来对话HAI创作个人专属的知识宇宙第三个实验手册融合创新HAI推动Pytorch2.0 AI框架新时代
活动提供的手册也是非常的详细可以快速体验一下腾讯云高性能应用服务 HAI相关的AI产品活动将覆盖多个应用场景无论您是技术新手还是经验丰富的开发者都可以从活动中汲取到技术上的精华。 四、Stable Diffusion介绍
1. Stable Diffusion
Stable Diffusion是一种基于扩散过程的图像生成模型可以生成高质量、高分辨率的图像。它通过模拟扩散过程将噪声图像逐渐转化为目标图像。这种模型具有较强的稳定性和可控性可以生成具有多样化效果和良好视觉效果的图像。
Stable Diffusion 可以通过生成多样化、高质量的图像、修复损坏的图像、提高图像的分辨率和应用特定风格到图像上等方式辅助视觉创意的实现。它为视觉艺术家、设计师等提供更多的创作工具和素材促进视觉艺术领域的创新和发展。
2. 对比一下GPU服务器自行部署痛点
打开腾讯云GPU服务器控制台进行购买实例。
2.1 安装基本软件
sudo apt install wget git2.1 安装python 3.10.6
# 安装依赖
sudo apt install wget git python3 python3-venv
# 删除默认的低版本
which python3
sudo rm /usr/bin/python
# 配置软链接
ls -lh /usr/bin | grep python
ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python
# 若是GPU环境的用户需要安装与cuda版本对应的torch
pip install torch1.13.1cu117 torchvision0.14.1cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
# pip换源
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
# 安装对应依赖pip install -r requirements_versions.txt
# 建立虚拟环境
sudo apt-get install python3.5-venv
python3 -m venv_name
source venv_name/bin/activate2.2 安装CUDA
# 下载Cuda
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
# 安装cuda
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
# 配置环境变量
# 增加下面两行内容并保存
vim ~/.bashrc
export PATH/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
# 使配置文件生效
source ~/.bashrc2.3 安装stable diffusion
# 拉取stable diffusion 代码
git clone GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI
# 安装stable diffusion
cd stable-diffusion-webui/
# 启动
./webui.sh以上是自行尝试购买腾讯云GPU服务器自己手动搭建环境并运行stable diffusion。大概花费了差不多一个下午的时间而且这个还是自己以前尝鲜有过经验的前提下。
3. 对比HIA产品的提效
通过完成官方提供的第一个动手实验如何利用HAI轻松拿捏AI作画。我们大概只花了不到10分钟就可以从购买到使用stable diffusion开始作画并且不到20分钟就能完成动手的实验(如下图)网上有太多的文章描述如何使用这里就不去“鹦鹉学舌”重复赘述了。
可以看出以下的对比“自己选购部署”与“高性能应用服务HAI”在以下7点存在业务痛点“高性能应用服务HAI”大大的降低了使用的门槛、降低了学习的成本让更多的企业、开发者能够加入到AI应用的行业中来。 五、“高性能应用服务HAI”的应用给公司业务提效方案可行性评估 自从AIGC人工智能生成内容的来临在过去的一段时间里以Stable Diffusion 为代表的 AIGC 绘画迎来了爆发式增长引发了一场生产力的革命。 1. Stable Diffusion AI绘画帮助设计师降本增效方案评估
在传统的设计团队通常的设计师的工作流程如下
运营提出商业意图与图形的要求设计在“千图网”找一些符合要求的参考图或者自己手工画一些设计的初稿在与业务确认沟通风格和草图再跟业务确认是否符合业务的要求设计进行建模并且针对一些细化的设计进行调整最终设计定稿交付设计图
在这个设计的阶段过程中交付给业务团队的耗时点如下
设计师往往需要在“千图网”找大量的参考图这个过程是比较费事也费劲的一般需要半个工作日的倍数。如果遇到一些比较复杂的交互设计师还需要自己手画设计草图也是比较费时间的。
现在有了AIGC绘画的工具辅助后可以极大地缩短找参考图及建模设计草图时间同时也减少了与业务反复沟通确认的时间。使用Stable Diffusion生成设计参考图可以快速与业务确认设计风格绘制线稿草图后再通过 Stable Diffusion 直接生成设计图设计师再做细节优化大大提升了整个设计流程的效率。甚至简单的绘图可以直接交付由业务单位来完成。
2. Pytorch模型AI图像识别帮助业务单位降本增效方案评估
PyTorch是Facebook人工智能研究院FAIR开发的一个开源机器学习库它使用Python语言编写支持动态计算图和分布式训练。
案例一 在理赔的业务中往往会遇到车辆的刮蹭、车辆恶意损坏、划痕等理赔案例时往往需要参考大量的案例。 业务痛点 ①. 如果招的熟悉的业务人员可能比较能快速的凭借处理的经验来解决实际的问题。 ②. 如果新招人力、新的场景、新的客户可能会遇到处理不及时的问题。 改善措施 ①. 通过使用pytorch实现以图搜图可以快速的在案例池中找到匹配的案例。 ②. 增加车辆赔付的参考依据与标准化提高工作的效率降低人员的成本。
案例二 在理赔凭证审核环节由于经常发生将申请材料与历史凭证中高度相似的理赔凭证从而存在理赔欺骗的问题有点类似常说的“骗保”。 业务痛点 ①. 人工刷选不精确、且耗时较长效率低下。 改善措施 ①. 使用pytorch实现相同图片搜索技术在出现异常时将案例流转至人工复审流程。 ②. 在提升理赔审核效率的同时打击盗用冒用等欺诈行为从而降低保理赔风险。 六、Stable Diffusion AI绘画实际案例参考
1. AI图像处理
在实际的工作场景中经常会遇到商务部门需要做各种活动、手册、邀请活动等物料一般没有特别说明的话不会考虑很多场景比如“易拉宝”、“海报”、“刊物设计印刷”等的场景中图片在放大时会在分辨率、清晰度要求更高场景中会出现模糊、看不清的效果。
如上需要运用在更大背景区域上如果采用直接放大设计文件一般会出现文件内的非矢量元素就会模糊导致在分辨率、清晰度要求更高场景中会出现模糊、看不清的效果此时可以借助Stable Diffusion放大修复并提升图片清晰度节省重绘的人力成本。 下面来介绍一下Stable Diffusion几种AI的放大算法后期处理、脚本UItimate SD插件方案当然还有其它很多的方案。做放大算法高清修复、高清放大的时候对于一张图片的聚焦点在哪里。 1.1 后期处理方案
序号 操作 描述 1 点击“Extras”选项卡 ①. 对应中文“后期处理” 2 上传需要高清放大的图片 ①. Single Image(单张图片)可以处理一张图片 ②. Batch Process(批量处理)可以上传多张图片 ③. Batch Process Directory(批量处理文件夹)可以选择一个需要批量处理图片的文件夹目录 3 在“Scale By(缩放倍数)”输入需要缩放的比例 ①. 可以根据自己的需求来设定这个值来调整需要放大的倍数 4 Upscaler1表示放大的算法 ①. 推荐选择“R-ESRGAN 4x”、“R-ESRGAN 4x Anime6B”这2个算法模型 5 点击“Generate”生成图片
1.2 “脚本插件”方案
序号 操作 描述 1 点击“Extensions”选项卡 ①. 对应中文“扩展”可以管理已安装的插件 2 点击“script”脚本 3 点击“Load form”加载扩展列表 ①. 可以看到这个扩展列表是加速过的清单列表 ②. 这里会有一个加载loading的时间等待 ③. 如果加载完成后进入左下图片 4 在搜索区域搜索“Ultimate SD” ①. 这里可以搜索已安装过的或者没有下载过的插件 ②. 如果有符合条件的插件就会在下面进行显示并且显示安装的状态 5 点击“Install”进行“Ultimate SD”插件的安装 ①. 安装完成后进入右上图片 6 在“Extensions”选项卡中查看是否安装成功 ①. 可以查看“Ultimate SD”插件是否安装成功 7 “Ultimate SD”插件安装的信息 8 切换到“Setting”设置选项卡中 9 点击“Reload UI”进行重新启动
1.3 小结
2. 业务推广海报生成 在设计前期设计师刚接到需求了解到画面内容元素设计风格后会在花瓣等网站找对应的参考图给业务方确认此时可能还要配合适当的草图来表现画面的构图、元素等。 但这样的参考图往往不能很好的传达设计师的设计想法且找到合适图的耗时都会比较长这时候如果通过 Stable Diffusion输入相关关键词就可生成灵感参考图。
以上图节日海报以中秋主题为例生成一些海报分享朋友圈。可以利用Stable Diffusion的能力通过“咒语”直接生成一些精美的节日素材图片然后再设计排版添加下文案等素材。
序号 操作 描述 1 点击“txt2img”选项卡 ①. 通过文字的描述生成图片 2 输入“Prompt” ①. 对所希望生成的图片的文本描述一般使用英文描述可以获得更好的生成结果 3 输入“Negative prompt” ①. 描述的是用户希望生成的图片的特征 ②. 而Negative prompt则是生成的图片中不希望含有的特征,如低质量图片等 4 调整“Sampling Steps” ①. 如果生成图片细节不满足要求,可适当增加采样步骤,但生成时间也会相应增加 ②. 大部分采样器超过50步后意义就不大了 5 点击“Generate”生成图片
在通过PhotoShop添加相应的文案元素进行排版得到一个氛围感满满的中秋节气的海报为了降低设计师手动复制二唯码生成海报的痛点如下使用Vue Java开发了一套重绘二唯码参数的系统用来减轻设计师的工作量同时也降低了出错的几率。
重绘携带二唯码海报相关java相关核心代码
public static byte[] pressImage(ByteArrayInputStream input, FxPosterDTO poster,float alpha, MapString, String textMap) {ByteArrayOutputStream bos new ByteArrayOutputStream();try {// 海报图片Image target ImageIO.read(new URL(poster.getPosterUrl()));int wideth target.getWidth(null);int height target.getHeight(null);BufferedImage image new BufferedImage(wideth, height, 1);Graphics2D g image.createGraphics();g.drawImage(target, 0, 0, wideth, height, null);// 二维码图片Image src_other ImageIO.read(input);int wideth_other src_other.getWidth(null);int height_other src_other.getHeight(null);int reX (wideth - wideth_other) / 2;int reY (height - height_other) / 2;g.setComposite(AlphaComposite.getInstance(10, alpha));g.drawImage(src_other, reX poster.getQrCodeX(), reY poster.getQrCodeY(), null);// 码LOGO替换if (HmbConstants.WECHAT_PROGRAM.equals(poster.getRemark1())) {int logoX (wideth - 240) / 2;int logoY (height - 240) / 2;Image logoIO ImageIO.read(new URL(fxProject.getRemark1()));g.drawImage(logoIO, logoX poster.getPointX() LOGO_OFFSET,logoY poster.getPointY() LOGO_OFFSET, null);}// 海报文字PosterQrcodeReq obFirst JSON.parseObject(poster.getRemark4(), PosterQrcodeReq.class);PosterQrcodeReq obSecond JSON.parseObject(poster.getRemark5(), PosterQrcodeReq.class);String contentFirst Tools.isBlank(obFirst.getContentFirst()) ? : obFirst.getContentFirst();String contentSecond Tools.isBlank(obSecond.getContentSecond()) ? : obSecond.getContentSecond();Color color Color.WHITE;if (HmbConstants.POSTER_WORD_COLOR_B.equals(obSecond.getContentColor())) {color Color.BLACK;}if (!Tools.isBlank(textMap)) {g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_TEXT_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_TEXT_ANTIALIAS_ON);String waterMarkContent textMap.get(userName).concat(contentFirst);g.setColor(color);g.setBackground(Color.WHITE);g.setFont(new Font(Microsoft YaHei, Font.BOLD, 24)); // 字体、字型、字号g.drawString(waterMarkContent, reX obFirst.getXFirst(), reY obFirst.getYFirst()); // 画文字g.drawString(contentSecond, reX obSecond.getXSecond(), reY obSecond.getYSecond()); // 画文字}} catch (Exception var14) {log.error(var14.getMessage(), var14);}return bos.toByteArray();
}public static byte[] pressImage(InputStream input, float f, FxPosterDTO req , boolean isFont) throws Exception {ByteArrayOutputStream bos new ByteArrayOutputStream();Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResource().getPath();Image target ImageIO.read(new URL(req.getPosterUrl()));int wideth target.getWidth(null);int height target.getHeight(null);BufferedImage image new BufferedImage(wideth, height, 1);Graphics2D g image.createGraphics();g.drawImage(target, 0, 0, wideth, height, null);Image src_other ImageIO.read(input);int qrWidth req.getQrCodeSize() 0 ? 200 : 200 * req.getQrCodeSize() / 100;BufferedImage bufferedImageBef createResizedCopy(src_other, qrWidth, qrWidth);int wideth_other bufferedImageBef.getWidth(null);int height_other bufferedImageBef.getHeight(null);int reX (wideth - wideth_other) / 2;int reY (height - height_other) / 2;BufferedImage bufferedImage setClip(bufferedImageBef,20);g.setComposite(AlphaComposite.getInstance(10, f));g.drawImage(bufferedImage,(wideth - 280) / 2 req.getQrCodeX(), (height - 280) / 2 req.getQrCodeY(),null);g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_TEXT_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_TEXT_ANTIALIAS_ON);Color mycolor POSTER_WORD_COLOR_B.equals(req.getFontColor()) ? Color.BLACK : Color.WHITE;g.setColor(mycolor);g.setBackground(Color.WHITE);if (!isFont){g.setFont(new Font(AR PL UMing CN:styleLight, Font.BOLD, 30));g.drawString(PbmCodeUtils.mask(req.getCreateName(),4,3), reX req.getFontX(),reY req.getFontY());}g.dispose();ImageIO.write(image, FORMAT_NAME, bos);return bos.toByteArray();
}2.3 小结
在导入Stable Diffusion后再加上自己研发的系统对海报进行二次加工可以达到海报批量快速产出的效果加快了业务部分快速推广的作用同时也极大的减轻了设计师的工作量。
借助Stable Diffusion图片生成能力可以快速的基本素材的生成借助PS软件专门用来进行图像处理的软件通过它可以对图像修饰、对图形进行编辑以及对图像的色彩处理另外还有绘图和输出等功能可以使图像产生特效如果和其它工具或软件配合使用还可以进行高质量的广告设计、美术创意和三维动画制作借助自己开发的图片二次开发功能可以有效的将不同渠道、不同业务的分销码重绘到海报中携带二唯码参数
希望借助AIGC领域的工具打造一个全流程线上工具化运营人员通过配置节日、风格、形象、动作等即可自动生成运营图。
3.1 以图生图 - 运营生成二唯码场景
4. 总结
“腾讯云高性能应用服务HAI”提供了Stable Diffusion快速部署及下载自定义模型功能使用者不需要自己下载代码不需要自己安装复杂的依赖不需要了解Git、Python、Docker等技术只需要在控制台图形界面点击几下鼠标就可以快速启动Stable Diffusion服务进行绘画非技术同学也能轻松搞定。 有些同学可能是第一次接触GPU这个概念接下来我就来普及一下GPU是什么有什么样的一些特点为什么在AI、深度训练和图像处理等领域大受欢迎呢 九、什么是GPUGPU与CPU有什么区别吗GPU有哪些应用场景
1. 什么是GPU
GPU全称为图形处理器是一种专门设计用于处理计算机图形和图像的处理器。它可以加速计算机图形渲染和处理操作提高计算机图形和图像的性能和质量。GPU相对于CPU而言具有更多的处理单元和更高的并行处理能力因此可以更快地处理大量的图形和图像数据。
GPU的主要功能包括图形渲染、图像处理、计算加速等。
在游戏、动画、视觉效果等领域中GPU是实现高质量图形和图像的必要组件。在科学计算、深度学习等领域中GPU也可以作为计算加速器来使用可以大幅提高计算速度和效率。
GPU的工作原理是通过多个处理单元并行处理图形、图像和计算任务来提高处理速度和效率。这些处理单元分布在不同的计算核心和计算单元中可以同时处理多个任务。此外GPU还使用了高速缓存、显存等技术来优化数据存储和访问进一步提高了性能和速度。 2. CPU与GPU的不同特点
3. 显卡是GPU吗 通常所说的显卡Graphics Card指的是安装了 GPU 的设备。 上图所示显卡除了包含 GPU 之外还包括显存、供电模块、总线、风扇、显卡 BIOS、外围设备等部件。显卡通过将 CPU 传输的数据转换为图像信号控制显示器输出图像。
可以看出在一些需要大量图像处理或计算的应用场景中GPU 可以比 CPU 更高效地完成任务。因此现代的显卡也广泛应用于机器学习、深度学习、AI人工智能等领域的加速计算甚至被用于科学计算、天文学、地质学、气象学、量子学等众多领域。
4. 不同的结构组成
5. 白话文区别
6. Nvidia 产品矩阵 十、公司业务其它AI场景的未来展望
在新的AIGC技术浪潮之中“腾讯云高性能应用服务HAI”的实践方案过程中在公司推广技术导入方案会面临着这样的问题
在的业务上应用“腾讯云高性能应用服务HAI”能获得什么如何快速、平滑地从传统的体系基础上完成“腾讯云高性能应用服务HAI”切换站在机器学习算法设计的角度又会带来什么影响和改变在众多的AIGC生态下众多的技术路线和架构选型中如何确定“腾讯云高性能应用服务HAI”是一条比较适合自身场景的路径
以下是公司经过了初创期、爬坡期在行业内快速的吸引客户并且占有一定的业务量后续在原有的业务基础上提高市场的竞争力以及对公司一些CostDown原则的实施希望能通过更多的AIGC的工具链路帮助企业实施AI的战略布局。
事实上通过以上对Stable Diffusion和Pytorch的众多案例可以看到在原有的人工传统作业方式通过AIGC的工具体系来加速业务的处理效率。 十一、总结
