综合类个人主理频道,收录推送各类项目,开源推荐较多
#开源 #网站 #AI #教程 #notion #rss
访问主页: www.noisework.cn
投稿bot: @noisewowbot
搜索bot:@Efficiencysearchbot
网站bot:@noisesearchbot
RSS订阅: https://rsshub.app/telegram/channel/quanshoulu
频道页面:https://tg.noisework.cn
#开源 #网站 #AI #教程 #notion #rss
访问主页: www.noisework.cn
投稿bot: @noisewowbot
搜索bot:@Efficiencysearchbot
网站bot:@noisesearchbot
RSS订阅: https://rsshub.app/telegram/channel/quanshoulu
频道页面:https://tg.noisework.cn
#Stable-Diffusion 用于Stable Diffusion Web UI的易于使用的图像编辑器扩展
https://github.com/sontungdo/sd-image-editor
https://github.com/sontungdo/sd-image-editor
#AI #LLM
Flyflow一行代码即可解锁低延迟可微调LLM模型
介绍
Flyflow是在2024年3月推出的一项针对模型微调API集成的一项服务,Flyflow 是中间件,旨在针对所有LLM的响应、延迟、安全性等进行优化,构建为开源、用 golang 编写的高性能,以及可选的自托管以实现最大的灵活性。
⚠️:截止本文发送时间该服务处于早期运行阶段
官网:https://flyflow.dev
GITHUB:https://github.com/flyflow-devs/flyflow
特征
Flyflow 使用 openai 自动跟踪您的查询模式,您可以使用它来微调 mixtral MoE 或 llama 70b,以匹配查询模式上 GPT4 的质量。
推理
Flyflow 通过在许多不同的推理提供程序之间进行负载均衡,可以大幅提高令牌限制和可靠性。
使用 anyscale、together.ai 和 fal 等提供商托管您的自定义精细模型,并使用与 GPT4 相同的质量水平来优化延迟、令牌/秒和速率限制。
这也实现了更高的可靠性,因为如果提供商发生故障,我们可以放弃回退来接载负载。
安全性和可观测性
Flyflow 还可以充当安全中间件,防止敏感信息到达推理提供者(包括 openai 和 microsoft)。
提供易于配置的插件,允许您从查询中过滤 PII,以及帮助您了解组织如何使用 LLM 的高级可观测性工具。
可配置性
Flyflow 被设计为具有极强的可配置性。后端是用 golang 编写的,旨在最大限度地提高性能,同时不影响开发人员的灵活性。
API端点可用模型
Model Name | API String | Context Length…
📡发布:https://noisevip.cn/17989.html
📢关注频道:@quanshoulu
💬频道社群:https://www.noisework.cn/qun/
📬投稿bot:@noisewowbot
📇搜索bot:@Efficiencysearchbot
🎁访问主页: www.noisework.cn
Flyflow一行代码即可解锁低延迟可微调LLM模型
介绍
Flyflow是在2024年3月推出的一项针对模型微调API集成的一项服务,Flyflow 是中间件,旨在针对所有LLM的响应、延迟、安全性等进行优化,构建为开源、用 golang 编写的高性能,以及可选的自托管以实现最大的灵活性。
⚠️:截止本文发送时间该服务处于早期运行阶段
官网:https://flyflow.dev
GITHUB:https://github.com/flyflow-devs/flyflow
特征
Flyflow 使用 openai 自动跟踪您的查询模式,您可以使用它来微调 mixtral MoE 或 llama 70b,以匹配查询模式上 GPT4 的质量。
推理
Flyflow 通过在许多不同的推理提供程序之间进行负载均衡,可以大幅提高令牌限制和可靠性。
使用 anyscale、together.ai 和 fal 等提供商托管您的自定义精细模型,并使用与 GPT4 相同的质量水平来优化延迟、令牌/秒和速率限制。
这也实现了更高的可靠性,因为如果提供商发生故障,我们可以放弃回退来接载负载。
安全性和可观测性
Flyflow 还可以充当安全中间件,防止敏感信息到达推理提供者(包括 openai 和 microsoft)。
提供易于配置的插件,允许您从查询中过滤 PII,以及帮助您了解组织如何使用 LLM 的高级可观测性工具。
可配置性
Flyflow 被设计为具有极强的可配置性。后端是用 golang 编写的,旨在最大限度地提高性能,同时不影响开发人员的灵活性。
API端点可用模型
Model Name | API String | Context Length…
📡发布:https://noisevip.cn/17989.html
📢关注频道:@quanshoulu
💬频道社群:https://www.noisework.cn/qun/
📬投稿bot:@noisewowbot
📇搜索bot:@Efficiencysearchbot
🎁访问主页: www.noisework.cn
#AI
Arc2Face一键整合包
介绍
Arc2Face是用于人脸的基础模型训练,可批量生成超高质量主题的AI人脸艺术风格照,完美复制人脸
项目地址:https://github.com/foivospar/Arc2Face?tab=readme-ov-file#arc2face–controlnet-pose
特征
✅ 在大规模 WebFace42M 数据集上训练的几秒钟 ✅内,仅给定其 ArcFace 嵌入即可生成任何主题的高质量图像,与基于 Stable Diffusion 构建的现有模型 ✅相比,具有卓越的 ID 相似性,可以扩展到不同的输入模式,例如使用 ControlNet
整合包下载
夸克云盘: https://pan.quark.cn/s/6f1591a3dbfc
123云盘:https://www.123pan.com/s/9T6A-a9Qxd.html
演示
可前往:https://huggingface.co/spaces/FoivosPar/Arc2Face
安装
conda create -n arc2face python=3.10
conda activate arc2face
# Install requirements
pip install -r requirements.txt
下载模型
1. 可以从 HuggingFace 或使用 python 手动下载模型:
from huggingface_hub import hf_hub_download
hf_hub_download(repo_id="FoivosPar/Arc2Face", filename="arc2face/config.json", local_dir="./models")
hf_hub_download(repo_id="FoivosPar/Arc2Face",…
📡发布:https://noisevip.cn/17980.html
📢关注频道:@quanshoulu
💬频道社群:https://www.noisework.cn/qun/
📬投稿bot:@noisewowbot
📇搜索bot:@Efficiencysearchbot
🎁访问主页: www.noisework.cn
Arc2Face一键整合包
介绍
Arc2Face是用于人脸的基础模型训练,可批量生成超高质量主题的AI人脸艺术风格照,完美复制人脸
项目地址:https://github.com/foivospar/Arc2Face?tab=readme-ov-file#arc2face–controlnet-pose
特征
✅ 在大规模 WebFace42M 数据集上训练的几秒钟 ✅内,仅给定其 ArcFace 嵌入即可生成任何主题的高质量图像,与基于 Stable Diffusion 构建的现有模型 ✅相比,具有卓越的 ID 相似性,可以扩展到不同的输入模式,例如使用 ControlNet
整合包下载
夸克云盘: https://pan.quark.cn/s/6f1591a3dbfc
123云盘:https://www.123pan.com/s/9T6A-a9Qxd.html
演示
可前往:https://huggingface.co/spaces/FoivosPar/Arc2Face
安装
conda create -n arc2face python=3.10
conda activate arc2face
# Install requirements
pip install -r requirements.txt
下载模型
1. 可以从 HuggingFace 或使用 python 手动下载模型:
from huggingface_hub import hf_hub_download
hf_hub_download(repo_id="FoivosPar/Arc2Face", filename="arc2face/config.json", local_dir="./models")
hf_hub_download(repo_id="FoivosPar/Arc2Face",…
📡发布:https://noisevip.cn/17980.html
📢关注频道:@quanshoulu
💬频道社群:https://www.noisework.cn/qun/
📬投稿bot:@noisewowbot
📇搜索bot:@Efficiencysearchbot
🎁访问主页: www.noisework.cn