Xiaohonshu InstantID Tencent クラウド サーバー導入チュートリアル
デバイスのビデオ メモリが限られており、プロジェクトをスムーズに実行できない場合は、デバイスをクラウドに展開することが賢明な選択となる可能性があります。考慮する必要がある主な手順を以下に示します。
1. Tencent クラウド サーバーを構築する:
Tencent Cloud 公式 Web サイトを開き、「GPU クラウド サーバー」を検索し、「入札 xx」→「アジアパシフィック」→「東京」→「東京第 2 地区」→「Windows ミラー」→「2022 データ サービス センター」を選択します。 →「ダウンステップ」。
インストール グループを作成します。存在しない場合は、自分で設定し、サーバーのログイン パスワードを設定して送信できます。これらの手順を完了すると、クラウド サーバーが完成します。
Tencent クラウド サーバーにログインします。
2. サーバー グラフィック カードのドライバーをインストールします:
1. まず、NVIDIA の公式ドライバー ダウンロード ページ [https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn] を開きます。このページでは、グラフィック カードの種類に適したドライバーを必ず選択してください。 T4 グラフィックス カードを例にとると、製品タイプで「Tesla」、製品シリーズで「T シリーズ」、CUDA バージョンとして「11.7」を選択する必要があります。これらを選択したら、[ダウンロード] ボタンをクリックして、グラフィック カード用のドライバーを入手します。
次のステップでは、グラフィックス カード ドライバーをインストールします。
3. サーバーまたはコンピューター上に Python 環境と Git 環境を構成します。
Python インストール パッケージのダウンロード アドレス:
リーリーGit インストール パッケージのダウンロード
リーリー最初に Python をインストールします:
次に Git をインストールします:
4. InstantID ソース コードのクローンをサーバーまたはローカル コンピューターに作成します。
リーリー5. 現在の環境ディレクトリでコマンド「cd INSTID」を使用して、INSTID
フォルダーに入ります。6. ターミナルにコマンド「git lfs install」を入力し続けます
7. コマンドを入力して、huggingface から必要なモデル ファイルをダウンロードします。 リーリー
リーリー
9. プロジェクトの依存関係パッケージのインストールを続けます。リーリー
10. 次のコマンドを使用して、プロジェクトの実行を開始します。このプロセスでは、いくつかのモデル ファイルもダウンロードされます。 リーリー上の図のリンクが表示されたら、リンクをコピーして携帯電話またはコンピュータのブラウザに貼り付けて開き、プロジェクトをリモートで実行できます。
以上がXiaohonshu InstantID Tencent クラウド サーバー導入チュートリアルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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5月30日、TencentはHunyuanモデルの包括的なアップグレードを発表し、Hunyuanモデルに基づくアプリ「Tencent Yuanbao」が正式にリリースされ、AppleおよびAndroidアプリストアからダウンロードできるようになりました。前のテスト段階のフンユアン アプレット バージョンと比較して、Tencent Yuanbao は、日常生活シナリオ向けの AI 検索、AI サマリー、AI ライティングなどのコア機能を提供し、Yuanbao のゲームプレイもより豊富で、複数の機能を提供します。 、パーソナルエージェントの作成などの新しいゲームプレイ方法が追加されます。 Tencent Cloud 副社長で Tencent Hunyuan 大型モデルの責任者である Liu Yuhong 氏は、「テンセントは、最初に大型モデルを開発しようとはしません。」と述べました。 Tencent Hunyuan の大型モデルは、ビジネス シナリオにおける豊富で大規模なポーランド テクノロジーを活用しながら、ユーザーの真のニーズを洞察します。

中国電子協会の 2023 年科学技術賞の受賞者リストが発表されましたが、今回はおなじみの人物、テンセントの Angel 機械学習プラットフォームを発見しました。大規模モデルの開発が急速に進んでいる現在の時代において、科学技術賞は機械学習プラットフォームの研究および応用プロジェクトに授与され、モデル トレーニング プラットフォームの価値と重要性が全面的に認められています。科学技術賞は、機械学習プラットフォーム プロジェクトの研究と応用を表彰するもので、特に大規模モデルの急速な開発という状況において、モデル トレーニング プラットフォームの価値と重要性を十分に認識しています。ディープラーニングの台頭により、大手企業は人工知能技術の開発における機械学習プラットフォームの重要性を認識し始めています。 Google、Microsoft、Nvidia などの企業は、加速するために独自の機械学習プラットフォームを立ち上げています。

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5月22日、テンセントクラウドは新たな大規模モデルアップグレード計画を発表した。主要モデルの 1 つである Hunyuan-lite モデルは、API 入出力の合計長が現在の 4k から 256k にアップグレードされる予定で、価格は 0.008 元/千トークンから完全無料に調整されます。渾源標準 API の入力価格は 0.01 元/千トークンから 0.0045 元/千トークンに 55% 下落し、API 出力価格は 0.01 元/千トークンから 0.005 元/千トークンに下落し、55% 減少しました。 50%。新しく発売されたHunyuan-standard-256kは38万文字を超える超長文を処理する能力があり、API入力価格は0.015元/千トークンに値下げされた。

この男性は 1,000 を超える大型モデルを接続し、シームレスに接続して切り替えることができることに注目してください。最近、ビジュアル AI ワークフローが開始されました。直感的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを提供し、ドラッグ、プル、ドラッグして、無限のキャンバス上に独自のワークフローを配置できます。ことわざにあるように、戦争にはスピードがかかります。Qubit は、この AIWorkflow がオンラインになってから 48 時間以内に、ユーザーがすでに 100 ノードを超える個人ワークフローを構成したと聞きました。早速ですが、今日私が話したいのは、LLMOps 企業である Dify とその CEO の Zhang Luyu についてです。 Zhang Luyu は Dify の創設者でもあります。ビジネスに入社する前は、インターネット業界で 11 年の経験がありました。私は製品設計に携わっており、プロジェクト管理を理解しており、SaaS について独自の洞察を持っています。その後彼は

大型モデルの実装が加速しており、「産業上の実用性」が開発のコンセンサスとなっています。 2024 年 5 月 17 日、Tencent Cloud Generative AI Industry Application Summit が北京で開催され、大規模モデル開発とアプリケーション製品における一連の進歩が発表されました。 Tencent の Hunyuan ラージ モデル機能はアップグレードを続けており、モデル hunyuan-pro、hunyuan-standard、および hunyuan-lite の複数のバージョンが Tencent Cloud を通じて外部に公開されており、さまざまなシナリオで企業顧客や開発者のモデル ニーズを満たし、実装されています。最適なコスト効率の高いモデル ソリューション。 Tencent Cloud は、大規模モデル用のナレッジ エンジン、画像作成エンジン、ビデオ作成エンジンの 3 つの主要ツールをリリースし、大規模モデル時代のネイティブ ツール チェーンを作成し、PaaS サービスを通じてデータ アクセス、モデルの微調整、およびアプリケーション開発プロセスを簡素化します。企業を助けるために

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