Python从零开始进行AIGC大模型训练与推理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python从零开始进行AIGC大模型训练与推理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

        本专栏将详细介绍从零开始进行AIGC大模型训练与推理(Python),包括文本生成(GPT系列)和图片生成(Stable Diffusion系列)等,初步计划从以下提纲逐步进行博文分享,欢迎关注。

1 AIGC(人工智能生成)技术背景与发展

(1)《解密AIGC:人工智能生成内容技术的优势和未来发展趋势》,地址为“解密AIGC:人工智能生成内容技术的优势和未来发展趋势_Coding的叶子的博客-CSDN博客”。

2 Docker深度学习环境搭建

(1)《Docker AIGC等大模型深度学习环境搭建(完整详细版)》,地址为“解密AIGC:人工智能生成内容技术的优势和未来发展趋势_Coding的叶子的博客-CSDN博客”。

3 Colossal AI大模型训练与推理框架搭建

(1)《Colossal-AI环境配置与测试验证》,地址为“GPT系列训练与部署——Colossal-AI环境配置与测试验证_Coding的叶子的博客-CSDN博客”。

4 GPT2原理介绍、训练、推理、部署

(1)《GPT2环境配置与模型训练—GPT系列训练与部署》,地址为“GPT系列训练与部署——GPT2环境配置与模型训练_Coding的叶子的博客-CSDN博客”。

(2)《ColossalAI GPT2分布式训练调试配置—GPT系列训练与部署》,地址为“ColossalAI GPT2分布式训练调试配置—GPT系列训练与部署_Coding的叶子的博客-CSDN博客”。

(3)《详细理解GPT2模型结构及其训练过程—GPT系列训练与部署》,地址为“详细理解GPT2模型结构及其训练过程—GPT系列训练与部署_Coding的叶子的博客-CSDN博客”。

5 GPT3原理介绍、训练、推理、部署

6 ChatGPT原理介绍、训练、推理、部署

7 ChatGLM原理介绍、训练、推理、部署

(1)《ChatGPT平替-ChatGLM环境搭建与部署运行》,地址为“ChatGPT平替-ChatGLM环境搭建与部署运行_Coding的叶子的博客-CSDN博客”。

(2)《ChatGPT平替- ChatGLM多用户并行访问部署》,地址为“ChatGPT平替- ChatGLM多用户并行访问部署_Coding的叶子的博客-CSDN博客”。

8 Stable Diffusion原理介绍、训练、推理、部署

(1)《AI图片生成Stable Diffusion环境搭建与运行》,地址为“AI图片生成Stable Diffusion环境搭建与运行_Coding的叶子的博客-CSDN博客”。

(2)《AI图片生成Stable Diffusion参数及使用方式详细介绍_Coding的叶子的博客-CSDN博客》,地址为“AI图片生成Stable Diffusion参数及使用方式详细介绍_Coding的叶子的博客-CSDN博客”。

(3)《图生图—AI图片生成Stable Diffusion参数及使用方式详细介绍》,地址为“图生图—AI图片生成Stable Diffusion参数及使用方式详细介绍_Coding的叶子的博客-CSDN博客”。

9 ControlNet原理介绍、训练、推理、部署

        实际分享内容顺序可能与提纲有所差异,但内容不局限于上述提纲,可能会增加更多AIGC模型的介绍。每次更新将在下方公众号内进行同步。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-488216.html

到了这里,关于Python从零开始进行AIGC大模型训练与推理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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