部署文心4.5開源模型給Android設備調用
在上一篇文章《文心4.5開源大模型的使用和部署》已經介紹瞭如何使用fastdeploy部署文心4.5開源大模型的，並且簡單調用了接口，本篇文章來介紹Android如何調用這個部署的接口，並實現對話。
閱讀全文文心4.5開源大模型的使用和部署
文心4.5系列開源模型共10款，涵蓋了激活參數規模分別爲47B 和3B 的混合專家（MoE）模型（最大的模型總參數量爲424B），以及0.3B 的稠密參數模型。下面我們就介紹如何快速使用文心4.5模型推理，以及部署接口給Android、微信小程序等客戶端調用，注意這裏只接受文本類型的模型，實際文心4.5也有多模態的模型。
閱讀全文快速使用PPASR V3版部署語音識別框架
這個詳細介紹展示瞭如何使用PaddleSpeech框架進行語音識別任務的開發與部署過程。以下是對你提供的信息的一些補充和建議： 1. **安裝環境**：確保你的環境中已經安裝了必要的依賴項，包括PaddlePaddle、PaddleSpeech等庫。可以通過pip命令來安裝這些庫。 2. **數據預處理**： - 你可能需要對原始音頻進行預處理步驟，如採樣率調整、噪聲去除等。
閱讀全文基於PaddlePaddle實現的聲紋識別系統
這個項目展示瞭如何使用PaddlePaddle進行說話人識別（聲紋識別），它包括了從數據準備、模型訓練到實際應用的完整流程。項目的結構清晰，代碼註釋詳盡，適合學習和參考。以下是對你提到的一些關鍵點的補充說明： ### 1. 環境配置 確保你已經安裝了必要的依賴庫。如果使用的是TensorFlow版本或PyTorch版本，請按照對應的教程進行環境配置。 ### 2. 數據準備 項目中的`data
閱讀全文使用VAD將長語音分割的多段短語音
本文介紹了基於深度學習實現的語音活動檢測（VAD）工具YeAudio。首先安裝庫命令爲`python -m pip install yeaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U`，並使用如下代碼片段進行語音分割： ```python from yeaaudio.audio import AudioSegment audio_seg
閱讀全文基於PaddlePaddle訓練中文標點符號模型
這個項目提供了一個完整的流程來訓練和使用一個用於在中文文本中添加標點符號的模型。下面是整個過程的總結： 1. **環境準備**： - 確保安裝了必要的庫，如 `paddlepaddle-gpu` 和 `PaddleNLP`。 - 配置訓練數據集。 2. **數據處理和預處理**： - 對輸入文本進行分詞，並將標點符號標籤化。 - 創建訓練集、驗證集和測試集分割。 3.
閱讀全文基於PaddlePaddle實現的語音情感識別
你提供的內容是一個基於PaddlePaddle的語音分類任務的訓練和預測過程。接下來，我會爲你提供一個更詳細、完整的代碼示例，並解釋每個部分的功能。 ### 一、環境準備 確保已經安裝了必要的依賴庫，包括PaddlePickle版本的`paddle`等。可以使用以下命令進行安裝： ```bash pip install paddlepaddle==2.4.1 ``` ### 二、代碼實現
閱讀全文使用PaddlePaddle輕鬆實現語音合成
本文介紹了使用PaddlePaddle進行語音合成的實現方法，包括簡單的代碼示例、GUI界面操作以及Flask Web接口。首先通過簡單程序實現了文本到語音的基本功能，利用聲學模型和聲碼器模型完成合成過程，並將結果保存爲音頻文件；其次介紹了`gui.py`界面程序用於簡化用戶操作體驗；最後展示了使用`server.py`提供的Flask Web服務，能夠供Android應用或小程序調用以實現遠程語
閱讀全文使用PaddlePaddle搭建一個可以識別數千中動物
本文介紹了使用PaddlePaddle實現動物識別的項目。首先，通過幾行代碼即可完成動物識別任務；其次提供了GUI界面操作，方便用戶上傳圖片進行識別；最後，通過Flask Web接口支持Android調用，實現了跨平臺的應用。該項目包括模型路徑、圖片讀取和預測結果輸出等細節，並附有運行截圖展示其實現效果。
閱讀全文基於PaddlePaddle實現的EcapaTdnn聲紋識別模型
這個項目是一個基於PaddlePaddle的聲紋識別系統。它涵蓋了從數據預處理、模型訓練到聲紋識別和對比的應用場景，適用於聲紋登錄等實際應用。以下是對該項目的詳細解析： ### 1. 環境準備與依賴安裝 首先確保已經安裝了PaddlePaddle以及其他的依賴庫如`numpy`, `matplotlib`等。可以通過如下命令進行安裝： ```bash pip install paddlepa
閱讀全文PPASR流式與非流式語音識別
這段文檔介紹瞭如何使用PaddlePaddle實現的語音識別模型進行部署和測試，並提供了多種方式來執行和展示該模型的功能。以下是對文檔內容的總結及解讀： ### 1. 引言 - 概述了基於PaddlePaddle的語音識別模型，包括短語音和長音段的識別。 ### 2. 部署方法 #### 2.1 命令行部署 提供了兩種命令來實現不同的部署方式： - `python infer_server.
閱讀全文基於PaddlePaddle實現的快速人臉識別模型
該項目基於ArcFace和PP-OCRv2模型，開發了一個小型高效的人臉識別系統。訓練數據集爲emore（包含85742個人、5822653張圖片），測試則使用lfw-align-128數據集。 項目提供完整代碼及預處理腳本，通過執行`create_dataset.py`將原始數據整理至二進制文件格式，以提高訓練效率。模型訓練與評估分別由`train.py`和`eval.py`控制。預測功能支持
閱讀全文我的新書，《PaddlePaddle Fluid 深度學習入門與實戰》已出版！
本書詳細介紹瞭如何使用PaddlePaddle進行深度學習開發，涵蓋從環境搭建到實際項目應用的全過程。內容包括環境搭建、快速入門、線性迴歸算法、卷積神經網絡與循環神經網絡實戰、生成對抗網絡和強化學習等。此外，還講解了模型保存與使用、遷移學習以及移動端框架Paddle-Lite的應用等。本書適合初學者入門，並且能夠幫助解決實際問題，如花卉類型識別、新聞標題分類等項目。書中所有代碼均經過測試，配套資源
閱讀全文基於PaddlePaddle 2.0動態圖實現的CRNN文字識別模型
本文檔介紹基於PaddlePaddle 2.0動態圖實現的CRNN文字識別模型。該模型通過CNN提取特徵，RNN進行序列預測，並使用CTC Loss計算損失，適用於不規則長度圖片輸入。 **訓練與數據準備：** 1. **環境配置**: 需要安裝PaddlePaddle 2.0.1和Python 3.7。 2. **數據集生成**: - 使用`create_image.py`腳本自動生成驗
閱讀全文PPASR中文語音識別（入門級）
感謝你的詳細介紹！爲了進一步幫助大家理解和使用這個基於CTC的端到端中英文語音識別模型，我將從幾個方面進行補充和完善： ### 1. 數據集及其處理 #### AISHELL - **數據量**: 約20小時中文發音。 - **特點**: 包含普通話標準發音和部分方言。 #### Free ST Chinese Mandarin Corpus - **數據量**: 大約65小時中文發音。 -
閱讀全文基於insightface實現的人臉識別和人臉註冊
這個代碼實現了一個基於深度學習的人臉識別系統，使用了InsightFace框架。它包含了人臉檢測、特徵提取和人臉識別的功能，並提供了註冊新用戶功能。下面是對代碼的詳細解釋： ### 1. 導入必要的庫 ```python import cv2 import numpy as np ``` ### 2. 定義 `FaceRecognition` 類 這個類包含了所有與人臉識別相關的函數。
閱讀全文基於PaddlePaddle實現的目標檢測模型PP-YOLOE
這段文檔詳細地介紹瞭如何使用 PaddlePaddle 實現目標檢測模型 PP-YOLOE 的訓練、評估、導出以及預測過程，並提供了多種部署方式，包括 Inference 預測接口、ONNX 接口和 Android 設備上的預測。以下是對各個部分的總結： ### 1. 訓練 - **單卡訓練**：使用 `python train.py --model_type=M --num_classes=8
閱讀全文基於Paddle Lite在Android手機上實現圖像分類
感謝您分享這個基於Paddle Lite進行圖像分類的Android應用開發實例。您的項目不僅涵蓋了如何從圖片中獲取類別，還介紹了通過攝像頭即時識別圖像的方法，這使得用戶可以在實際應用場景中快速瞭解被拍攝物體的信息。 下面我將對您提供的內容做進一步優化和補充，並提供一些建議來改進用戶體驗或提高代碼效率： ### 1. 項目結構與資源管理 確保項目中的文件結構清晰（如：`assets/image
閱讀全文基於Pyramidbox實現的大規模人臉檢測
根據您提供的代碼和描述，這是一個基於PyTorch的面部檢測模型的實現。該模型使用了自定義的推理過程來加載圖像、進行預處理，並通過模型進行人臉檢測。 以下是對代碼的一些關鍵點總結： - **數據預處理**：將輸入圖像從`HWC`轉置爲`CHW`格式，調整色彩空間（BGR到RBG），減去均值並縮放。這一步驟是爲了匹配訓練時的數據格式。 - **模型推理**：使用PaddlePaddle框架
閱讀全文基於PaddlePaddle實現的目標檢測模型SSD
### 項目概述 該項目旨在使用 PaddlePaddle 實現 SSD (Single Shot Multibox Detector) 模型進行目標檢測任務。SSD 是一種單階段的目標檢測算法，能夠實現快速且精確的物體檢測。以下是詳細的代碼和配置文件解析。 --- ### 配置文件 `config.py` 解析 #### 重要參數 - **image_shape**: 輸入圖像的大小，默
閱讀全文基於PaddlePaddle實現聲紋識別
這個項目展示瞭如何使用PaddlePaddle實現基於語音識別的聲紋識別系統。整個項目涵蓋了從模型訓練、到推理以及用戶交互等多個環節，是一個完整的案例。以下是對你提供的代碼和內容的一些補充說明： ### 1. 環境搭建與依賴 確保你的環境中已安裝了必要的庫： ```bash pip install paddlepaddle numpy scipy sounddevice ``` 對於音頻處理
閱讀全文使用Tensorflow實現聲紋識別
你的項目提供了一個基於TensorFlow的聲紋識別框架，涵蓋了數據準備、模型訓練和聲紋識別等多個步驟。這是一個很好的實踐案例，展示瞭如何將深度學習技術應用於實際問題中。下面我會從幾個方面對你的項目進行分析，並給出一些建議。 ### 優點 1. **結構清晰**：項目的代碼組織結構較爲合理，分爲多個模塊來分別處理數據、模型訓練和聲紋識別。 2. **數據處理**：使用`librosa`庫讀取音
閱讀全文Android使用AIUI快速搭建智能助手
本文介紹瞭如何快速搭建類似小愛同學的智能助手。首先，通過AIUI（科大訊飛推出的全鏈路人機交互語音解決方案）創建應用，選擇Android平臺並開啓語義理解功能。然後在技能中添加個性化人設和各種技能，配置兜底回覆和語音合成。 接着開發Android應用，下載AIUI SDK並將動態庫複製到相應文件夾。修改`aiui_phone.json`中的APPID，並運行項目進行測試。最後展示了一個通過該方法
閱讀全文百度機器學習訓練營筆記——問題回答
該代碼使用PaddlePaddle構建了一個卷積神經網絡來處理CIFAR-10數據集。網絡包含3層卷積池化和一層全連接層，沒有使用BN層。 **網絡結構分析：** 1. 輸入圖像尺寸爲(128, 3, 32, 32)。 2. 第一、二層卷積核大小5x5，第一層輸出(128, 20, 28, 28)，第二層輸出(128, 50, 14, 14)；每層卷積輸出的參數量分別爲1500和25000。
閱讀全文百度機器學習訓練營筆記——數學基礎
這段內容主要講解了神經網絡的基本概念和一些重要的基礎概念，包括但不限於線性迴歸、梯度下降等算法以及它們的原理與應用。另外還詳細解釋了反向傳播、激活函數（如Sigmoid、Tanh和ReLU）的概念，並通過代碼示例進行了圖表展示。下面是對這些內容的一個簡要總結： 1. **線性迴歸**：一種簡單的機器學習方法，用於預測連續值。 2. **梯度下降**：優化算法之一，用於求解最小化損失函數的參數。
閱讀全文《PaddlePaddle從入門到煉丹》七——強化學習
你的教程詳細介紹瞭如何使用PaddlePaddle實現深度Q網絡（DQN）來玩一個小遊戲。以下是對你文檔的總結和一些補充建議： ### 文檔總結 1. **環境搭建**：你已經介紹瞭如何安裝和配置PaddlePaddle，確保可以運行相關的代碼。 2. **項目介紹**：詳細描述瞭如何使用PaddlePaddle實現一個簡單的強化學習模型來玩一個小遊戲（例如Atari遊戲）。 3. **代碼實
閱讀全文《PaddlePaddle從入門到煉丹》八——模型的保存與使用
### 《PaddlePaddle從入門到煉丹》八——模型保存與加載 在這一章節中，我們將會介紹如何使用 PaddlePaddle 進行模型的保存與加載。保存和加載模型是機器學習項目中的重要步驟之一，它允許我們將訓練好的模型用於實際的應用中，或者繼續進行優化和微調。 #### 1. 模型保存 爲了將訓練完成後的模型保存到文件中，我們可以使用 `fluid.io.save_persistable
閱讀全文《PaddlePaddle從入門到煉丹》二——計算1+1
本章介紹瞭如何使用PaddlePaddle Fluid版本進行簡單的張量運算和變量運算。首先，通過`fill_constant()`函數定義了兩個形狀爲[2, 2]的常量張量x1和x2，並賦值爲1，然後使用`sum()`函數計算它們的和。接着，創建了一個CPU解析器並初始化參數，最終輸出結果[[2, 2], [2, 2]]。之後展示瞭如何使用變量進行運算，在`variable_sum.py`中定義
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