掌握基于 Google Colab 的 AI 模型实践项目

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大神简介

Yu Li:自 2009 年以来，我一直是一名软件开发人员。我喜欢创建能解决问题的软件，并认为教授软件开发既令人兴奋又充满挑战。我对涉及人工智能、物联网、机器人技术和电子学习的开发项目特别感兴趣。我期待着与您建立联系和交流，共同探索迷人的软件开发世界。

预先准备

使用拥抱脸、GPT-4o、GPT2、Llama3、Mistral-7B、NLLB、扩散器、HuBERT 和树皮通过 Colab 实现创意

技能简述

目录如何使用 Google Colab翻译文本使用 NLLB ModelQnA 使用 Llama 3  Model 和 Mistral-7B  Model 基于 FaQ QnA 使用 GPT-2  Model 基于 JSON 文件图像生成使用 Stable Diffusion Model图像识别使用 GPT-4o Model语音生成使用 Bark Model文本转视频使用 text-to-video-ms-1.7b ModelDescription如何使用 Google Colab如何创建 Google Colab 项目如何在 Colab 上运行 python 项目如何选择 GPU如何在 Colab 上使用外部文件如何在 Colab 上使用来自 Google Driver 的文件如何在 Colab 上使用 Hugging Face 标记和 ChatGPT 标记翻译文本使用 NLLB Model 基于德语文本，使用 NLLB Model 我们可以将其翻译为英语。使用基于 FaQ 的 Llama 3  Model 和 Mistral-7B  Model 进行 QnA 一个 FaQ 文本文件已经准备好，通过使用 Llama 3 Model 或 Mistral-7B Model，可以就该 FaQ 文件提出问题，聊天机器人将根据 FaQ 文件给出答案。使用基于 JSON 文件的 GPT-2  模型进行 QnA在一个 json 文件中准备了一个虚拟公司简介信息，通过使用 GPT-2 模型，如果提出相关问题，聊天机器人将根据公司简介给出答案。使用稳定扩散模型生成图像根据文本，使用稳定扩散模型生成图像。使用 GPT-4o 模型进行图像识别给定一张雕塑图像，使用 GPT-4o 模型，它会告诉你图像中的内容，并提供有关雕塑的信息。使用 Bark 模型生成语音根据您提供的语音，Bark 模型会尝试为文本片段生成语音文件。使用 text-to-video-ms-1.7b 模型将文本转换为视频给定一个关于场景的文本描述，text-to-video-ms-1.7b 模型会将其转换为视频。7b 将为您生成一段视频

你将学到

使用 Colab、Llama 3、Mistral-7B 和 GPT2 模型创建问答聊天机器人
利用 Colab 和稳定扩散模型从文本生成图像
使用 Colab 和 GPT-4o 应用程序接口进行图像识别
使用 Colab 和树皮模型生成语音
使用 Colab 和文本到视频-ms-1.7b 模型生成视频

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视频笔记

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