AI:Nvidia官网人工智能大模型工具合集(文本生成/图像生成/视频生成)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

news2024/11/23 19:10:27

AI:Nvidia官网人工智能大模型工具合集(文本生成/图像生成/视频生成)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

目录

Nvidia官网人工智能大模型工具合集的简介

1、网站主要功能包括:

Nvidia官网人工智能大模型工具合集的使用方法

1、SDXL-Turbo的使用

2、GEMMA-7B的使用

T1、在线生成代码

T2、采用gemma-7b的API实现

3、LLAMA2-70B的使用

T1、在线生成代码

T2、采用LLAMA2-70B的API实现

4、StabilityAI的Stable-Video-Diffusion使用

5、MistralAI的Mistral-7B-Instruct-v0.2使用

6、CodeLLAMA-70B的使用

Nvidia官网人工智能大模型工具合集的案例应用


Nvidia官网人工智能大模型工具合集的简介

NVIDIA NIM APIs让开发者可以轻松地调用NVIDIA的AI模型,这些模型经过优化可以在GPU上高效运行。所以总体来说,这个网站是NVIDIA展示他们AI模型库的平台,让开发者能方便地评估和应用这些模型,在产品和服务中集成人工智能功能。

官网地址:Try NVIDIA NIM APIs

1、网站主要功能包括:

>> 展示NVIDIA开源和内部训练的不同领域的AI模型,如图像生成、语言生成、视频生成等。

>> 用户可以在线试用这些模型,给出输入看模型的输出。

>> 提供每个模型的文档和说明,了解它能做什么和如何调用。

>> 按照应用领域(如游戏、医疗等)和任务(如图像识别、自然语言处理等)过滤模型。

>> 登陆后可能提供更高级功能,比如定制模型或将模型部署到用户自己的服务器。

Nvidia官网人工智能大模型工具合集的使用方法

1、SDXL-Turbo的使用

生成图像

NVIDIA NIM

快速生成文本到图像的模型,可以在单次网络评估中从文本提示中合成逼真的图像。

Sci-Fi Image Generator Prompt: Quantum Flux, Cyborg Oasis, Alien Metropolis, Galactic Nexus, Celestial Portal, Techno-Organic Fusion, Astral Frontier, Nano-Symbiosis, Cosmic Arcadia, Hyperdimensional Nexus, Synthetic Nebula, Bio-Mechanical Citadel, Virtual Cosmos, Transcendent Echoes, Futuristic Megalopolis, Exoplanetary Eden, Augmented Reality Dreamscape, Interstellar Beacon, Cybernetic Utopia, Robotic Serenity.

2、GEMMA-7B的使用

聊天

语言生成

前沿文本生成模型,能够理解文本、进行转换和生成代码。

T1、在线生成代码

Certainly! Here's a prompt in English that you can use to generate Python machine learning code:
"Please create a Python script that implements a machine learning algorithm for classifying iris flowers based on the iris dataset. The script should include steps for data loading, preprocessing, model training, and evaluation using accuracy as the metric. Use a popular machine learning library such as scikit-learn, and provide comments in the code for clarity."

#Import necessary libraries
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

#Load the iris dataset
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')

#Preprocess the data
X = iris_data.drop('species', axis=1)
y = iris_data['species']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#Train the logistic regression model
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

#Evaluate the model
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('The accuracy of the model is:', accuracy)

T2、采用gemma-7b的API实现

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
  api_key = "$API_KEY_REQUIRED_IF_EXECUTING_OUTSIDE_NGC"
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="google/gemma-7b",
  messages=[{"role":"user","content":"who are you?"}],
  temperature=0.5,
  top_p=1,
  max_tokens=1024,
  stream=True
)

for chunk in completion:
  if chunk.choices[0].delta.content is not None:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

3、LLAMA2-70B的使用

聊天

语言生成

前沿的大型语言人工智能模型,能够根据提示生成文本和代码。

T1、在线生成代码

Please create a Python script that implements a machine learning algorithm for classifying iris flowers based on the iris dataset. The script should include steps for data loading, preprocessing, model training, and evaluation using accuracy as the metric. Use a popular machine learning library such as scikit-learn, and provide comments in the code for clarity.

#Import necessary libraries
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

#Load the iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]  #we only take the first two features.
y = iris.target

#Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#Scale the data using StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

#Train an SVM model on the scaled training data
svm = SVC(kernel='linear', C=1)
svm.fit(X_train_scaled, y_train)

#Evaluate the model on the test data
y_pred = svm.predict(X_test_scaled)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.3f}")

#Use the trained model to make predictions on new data
new_data = [[5.1, 3.5]]
new_data = scaler.transform(new_data)
prediction = svm.predict(new_data)
print(f"Prediction: {prediction}")

T2、采用LLAMA2-70B的API实现

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
  api_key = "$API_KEY_REQUIRED_IF_EXECUTING_OUTSIDE_NGC"
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="meta/llama2-70b",
  messages=[{"role":"user","content":"Please create a Python script that implements a machine learning algorithm for classifying iris flowers based on the iris dataset. The script should include steps for data loading, preprocessing, model training, and evaluation using accuracy as the metric. Use a popular machine learning library such as scikit-learn, and provide comments in the code for clarity."}],
  temperature=0.5,
  top_p=1,
  max_tokens=1024,
  stream=True
)

for chunk in completion:
  if chunk.choices[0].delta.content is not None:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

4、StabilityAI的Stable-Video-Diffusion使用

Stable-Video-Diffusion

图像到视频

NVIDIA NIM

稳定视频扩散(SVD)是一种生成扩散模型,利用单个图像作为条件帧来合成视频序列。

5、MistralAI的Mistral-7B-Instruct-v0.2使用

Mistral-7B-Instruct-v0.2

语言生成

NVIDIA NIM

这个LLM能够遵循指令,完成请求,并生成创造性的文本。

6、CodeLLAMA-70B的使用

聊天

代码生成

Nvidia官网人工智能大模型工具合集的案例应用

持续更新中……

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1544577.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

MySQL三种开窗函数详细用法,图文详解

开窗函数的详细用法 第一章、开窗函数的语法1.1)从聚合开窗函数讲起1.2)开窗函数之取值1.3)排名开窗函数 第一章、开窗函数的语法 开窗函数的语法为:over(partition by 列名1 order by 列名2 ),括号中的两个关键词par…

MP4如何把视频转MOV格式? MP4视频转MOV格式的技巧

在现代的数字媒体时代,视频格式转换成为了许多用户必须掌握的技能。特别是将MP4视频转换为MOV格式,这对于需要在Apple设备上播放或编辑视频的用户来说尤为重要。本文将详细介绍如何将MP4视频转换为MOV格式,帮助读者轻松应对不同设备和平台的需…

JavaEE企业开发新技术4

2.16 模拟Spring IOC容器功能-1 2.17 模拟Spring IOC容器功能-2 什么是IOC? 控制反转,把对象创建和对象之间的调用过程交给Spring框架进行管理使用IOC的目的:为了耦合度降低 解释: 模仿 IOC容器的功能,我们利用 Map…

Android内存优化项目经验分享 兼顾效率与性能

背景 项目上线一段时间后,回顾重要页面 保证更好用户体验及生产效率,做了内存优化和下载导出优化,具体效果如最后的一节的表格所示。 下面针对拍摄流程的两个页面 预览页 导出页优化实例进行介绍: 一.拍摄前预览页面优化 预览效果问题 存在…

2024-简单点-pandas

pandas pandas to numpy 尽量不用.values提取数据 numexpr 和 bottleneck加速 布尔操作 describe 自定义describe .pipe df.apply 行或者列级别函数级别应用

更好,更快,更健壮的Android时区更新方式

更好,更快,更健壮的Android时区更新方式 又到了一年一度我们要调整时钟的时候了!哦,等等,你的安卓设备是不是已经自动调整了?对于许多生活在各国的安卓用户来说,这可能并不奇怪。例如,在美国、欧盟和英国,政府已经有一段时间没有改变他们的时间立法,因此用户每天早上…

【PyTorch][chapter 24][李宏毅深度学习][ CycleGAN]【理论】

摘要(Abstract): 本篇主要参考论文分享一下CycleGAN. CycleGAN是实现不同图像之间风格的转换,并且样本数据无需配对即可实现转换 图像到图像的转换是一类视觉和图形问题,其目标是使用对齐图像对的训练集来学习输入图像和输出图像之间的映射(P…

微服务高级篇(四):多级缓存:Nginx本地缓存 --- Redis缓存 --- 进程缓存

文章目录 一、多级缓存概念二、准备工作【导入案例,并搭建Nginx反向代理】2.1 导入商品案例2.1.1 安装MySQL2.1.2 导入SQL2.1.3 导入Demo工程2.1.4 启动2.1.5 导入商品查询页面 三、JVM进程缓存【第三级缓存】3.1 本地进程缓存与分布式缓存的区别3.2 本地进程缓存&a…

厨余垃圾处理设备工业监控PLC连接APP小程序智能软硬件开发之功能原理篇

接着上一篇《厨余垃圾处理设备工业监控PLC连接APP小程序智能软硬件开发之功能结构篇》继续总结一下厨余垃圾处理设备智能软硬件统的原理。所有的软硬件系统全是自己一人独自开发,看法和角度难免有局限性。希望抛砖引玉,将该智能软硬件系统分享给更多有类…

字节算法岗二面,凉凉。。。

节前,我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学,针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 汇总…

电脑如何更新AMD独立显卡驱动?安装官方驱动的方法来了!

前言 有小伙伴在电脑上安装了独立显卡之后,总会用驱动人生或者驱动精灵等软件给独立显卡安装驱动。这种安装方法并不能说是错的,反正能用就行。 安装官方驱动的办法其实很简单,现在独立显卡一共就那么几家,最常见的显卡就是Nvidi…

【Maven】高效入门

Maven依赖管理项目构建工具 目录 文章目录 Maven依赖管理项目构建工具目录一、Maven简介1、为什么学习Maven1.1、Maven是一个依赖管理工具1.2、Maven是一个构建工具1.3、结论 2. Maven介绍3. Maven软件工作原理模型图(了解) 二、Maven安装和配置1. Maven…

iOS-UIFont 实现三方字体的下载和使用

UIFont 系列传送门 第一弹加载本地字体:iOS UIFont-新增第三方字体 第二弹加载线上字体:iOS-UIFont 实现三方字体的下载和使用 前言 在上一章我们完成啦如何加载使用本地的字体。如果我们有很多的字体可供用户选择,我们当然可以全部使用本地字体加载方式,可是这样就增加了…

移动硬盘盒结合PD技术为电脑供电:一种便携高效的供电新方案

在数字化时代,电脑已经成为我们生活和工作中不可或缺的工具。而在电脑的使用过程中,供电问题一直是我们需要关注的重要方面。近年来,随着技术的不断进步,移动硬盘盒子与PD(Power Delivery)技术的结合&#…

技术周刊 117 期:Visual Copilot、INP、Kimi 支持 200 万字上下文、Grok 开源、Figure 01、Open Sora 开源

美味值:🌟🌟🌟🌟🌟 口味:金骏眉 大家好,我是童欧巴。老规矩,咱们先来看技术资讯。 技术资讯 前端 VitePress (早就应该) 1.0 发布MistCSS,只使用 CSS 来…

QT环境搭建

学习QT 一、QT环境搭建二、QT的SDK下载三、认识QT SDK 中自带的一些程序 一、QT环境搭建 QT开发环境,需要安装三个部分。 c编译器(gcc、cl.exe……不是visual studio)QT SDK(QT SDK里面已经内置了C编译器;SDK就是软件…

【网络爬虫】(1) 网络请求,urllib库介绍

各位同学好,今天开始和各位分享一下python网络爬虫技巧,从基本的函数开始,到项目实战。那我们开始吧。 1. 基本概念 这里简单介绍一下后续学习中需要掌握的概念。 (1)http 和 https 协议。http是超文本传输&#xf…

【考研数学二】线性代数重点笔记

目录 第一章 行列式 1.1 行列式的几何意义 1.2 什么是线性相关,线性无关 1.3 行列式几何意义 1.4 行列式求和 1.5 行列式其他性质 1.6 余子式 1.7 对角线行列式 1.8 分块行列式 1.9 范德蒙德行列式 1.10 爪形行列式的计算 第二章 矩阵 2.1 初识矩阵 2…

基于nodejs+vue企业人才引进服务平台python-flask-django-php

本文通过采用MySQL数据库以及nodejs语言、express框架,结合国内线上管理现状,开发了一个基于node的企业人才引进服务平台。系统分为多个功能模块:用户信息、企业信息、招聘信息、应聘信息等。通过系统测试,本系统实现了系统设计目…

ffmpeg拉流并解码

流程 注意事项 版本不同导致的api差异资源安全释放