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946 search results for "API"

在金融科技API管理中释放人工智能的力量：产品经理的全面指南

Published December 16, 2023 by 四海吧

这份全面的指南探索了人工智能在金融技术API管理中的改变性作用，并为每个部分提供了实际示例从由人工智能驱动的洞察力和异常检测到由人工智能增强的设计、测试、安全性和个性化用户体验，金融科技产品经理必须利用人工智能的能力来优化运营、提升安全性并提供最佳的用户体验

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在这篇文章中，我将为您介绍如何充分利用您的语言模型或API这些技巧可以帮助您更好地应用于各种领域，让您的模型或API发挥出最佳的效果 首先，了解您的模型或API的功能和优势非常重要不同的模型或API可能有不同的用途和特点，因此您需要详细研究并了解它们的适用范围和功能这样，您才能更好地应用于相关领域，并发挥它的最大潜力

Published December 1, 2023 by 四海吧

你是否曾经思考过自己是否该从头开始训练、进行微调、快速工程或检索增强生成（RAG）？下面是你需要了解的一切，以提升…

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首先，了解您的模型或API的功能和优势非常重要不同的模型或API可能有不同的用途和特点，因此您需要详细研究并了解它们的适用范围和功能这样，您才能更好地应用于相关领域，并发挥它的最大潜力

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使用API计划Amazon SageMaker笔记本任务并管理多步骤笔记本工作流程

Published November 29, 2023 by 四海吧

亚马逊SageMaker Studio为数据科学家提供了完全托管的解决方案，可以交互式地构建、训练和部署机器学习（ML）模型亚马逊SageMaker笔记本作业允许数据科学家在SageMaker Studio中通过几次点击按需或按计划运行其笔记本有了这次发布，您可以以编程方式运行笔记本作业[…]

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易于应用集成的前五种稳定扩散API

Published November 22, 2023 by 四海吧

介绍 在人工智能时代，API是解决企业面临的重要挑战之一，即将AI模型整合到软件和应用中时的高计算要求的一种解决方案。这种解决方案被称为应用程序编程接口（API）。API可以帮助你摆脱维护的麻烦，让你专注于业务逻辑和用户体验。这意味着任何人都可以利用这些API构建和商业化应用。本文将探讨稳定扩散API，这是一组专注于图像生成的生成式AI模型，这些模型对于各种应用程序至关重要。 我们首先将看到Segmind API，这是一个非常高效和有效的选择。这些API已经彻底改变了开发人员、设计师和创作者处理视觉内容生成的方式。我们将探索一些排名前五的稳定扩散API，重点介绍它们的特点、用途、定价等等。 学习目标 深入了解稳定扩散模型。 了解稳定扩散模型的基础知识，包括它们的应用。 了解现代软件开发中的API。 探索API在简化软件和应用开发中的关键作用。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 了解稳定扩散模型 什么是稳定扩散模型？ 稳定扩散模型是一类专注于生成高质量图像的生成式AI模型。这些模型旨在生成具有各种应用的逼真、高分辨率图像。它们的特点是稳定和可靠，对于图像合成、风格转移和数据增强等任务非常有帮助。 稳定扩散模型使用扩散过程生成图像，从而逐渐向图像添加噪声，直到演化为复杂而连贯的输出。这个过程确保生成的图像具有高质量并展现出细节。 什么是API？ API，或应用程序编程接口，是一组规则和协议，允许一个软件应用程序与另一个应用程序、服务或平台的功能或数据进行交互。API是中介，实现软件之间的集成。 在软件开发中，API为开发人员提供了一种访问功能、服务或数据的方式，包括云服务、数据库或AI模型等源，而无需理解底层复杂性。这简化了开发过程，加速了功能丰富应用的创建。 API可以采用多种形式，包括RESTful API、gRPC API和WebSocket API，每种都针对特定的用例。在现代软件中，它们发挥着关键作用，使开发人员能够利用第三方服务和功能的强大能力，同时专注于核心应用程序逻辑。 前五稳定扩散API 让我们来看看我们列表上排名靠前的稳定扩散API，首先是用户友好的Segmind API。 1.…

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使用推理API部署AI漫画工厂

Published October 7, 2023 by 四海吧

我们最近宣布了我们的新产品PROs的推论，使更大的模型对更广泛的用户群体可用。这个机会为使用Hugging Face作为平台运行最终用户应用程序开启了新的可能性。 这样一个应用程序的示例是AI漫画工厂 – 一个极其受欢迎的空间。成千上万的用户尝试使用它创建自己的AI漫画画布，从而形成了自己的常用用户社区。他们分享自己的作品，甚至有些人还打开了拉取请求。 在本教程中，我们将向您展示如何fork和配置AI漫画工厂以避免长时间等待，并使用推理API部署到您自己的私有空间。这不需要强大的技术技能，但建议了解API、环境变量以及LLMs和Stable Diffusion的基本理解。 入门 首先，确保您注册了PRO Hugging Face账户，因为这将使您能够访问Llama-2和SDXL模型。 AI漫画工厂的工作原理 AI漫画工厂与在Hugging Face上运行的其他空间有所不同：它是一个使用Docker部署的NextJS应用程序，基于客户端-服务器方法，需要两个API才能工作： 语言模型API（目前为Llama-2） 稳定扩散API（目前为SDXL 1.0） 复制空间 要复制AI漫画工厂，请转到该空间并单击“复制”： 您会发现空间所有者、名称和可见性已经为您填好，所以您可以保留这些值。 您的空间副本将在一个不需要太多资源的Docker容器中运行，因此您可以使用最小的实例。官方的AI漫画工厂空间使用较大的CPU实例，因为它满足了一个庞大的用户群体。 要在您的帐户下操作AI漫画工厂，您需要配置您的Hugging Face令牌： 选择LLM和SD引擎 AI漫画工厂支持各种后端引擎，可以使用两个环境变量进行配置：…

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使用Segmind API和Postman轻松集成GenAI应用程序

Published September 29, 2023 by 四海吧

简介 在商业竞争中，将人工智能（AI）整合到我们的应用程序中变得愈发必要。添加这些AI功能可以提升用户体验、自动化任务并提供有价值的见解。由于我们拥有多种多样的GenAI模型，所以有很多可能性。然而，将AI整合到您的应用程序中可能会很复杂，特别是与GenAI这种新趋势相结合，其中许多过程仍在试验阶段。因此，假设您想了解如何将GenAI整合到您的个人应用程序或软件中，例如时尚应用程序，那么本文旨在通过使用Segmind API和Postman实现GenAI应用程序集成以简化此过程。 学习目标 了解Segmind模型和API 了解Segmind中的GenAI集成API 使用Segmind API中的Postman 本文是发布在数据科学博客马拉松的一部分。 理解Segmind模型API 要全面了解Segmind的GenAI API，您必须了解其目的、功能和优点。一些值得关注的潜在用例包括电子商务应用程序的图像识别、时尚设计、动画、背景去除、艺术作品、绘画、漫画等。除了易于使用，Segmind AI还通过网站上的API和游乐场提供可用的GenAI模型，网址为https://www.segmind.com/models。在本文中，我们将使用API推断调用。选择适合您任务的模型并使用可用的API脚本非常简单。下面是一个示例，展示了一个可在https://www.segmind.com/models/sd1.5-outpaint/api找到的稳定扩散1.5超出模型。 import requestsfrom base64 import b64encodedef toB64(imgUrl): return str(b64encode(requests.get(imgUrl).content))[2:-1]api_key = “YOUR API-KEY”url =…

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使用OpenAI Whisper和Hugging Chat API进行视频摘要生成

Published September 14, 2023 by 四海吧

介绍 正如建筑师路德维希·密斯·凡·德罗所说：“少即是多”，这就是摘要的意义。摘要是将大量的文本内容减少为简洁、相关的要点，迎合了当今快节奏的信息消费方式。在文本应用中，摘要有助于信息检索，支持决策制定。基于生成式人工智能（如OpenAI GPT-3模型）的集成，不仅可以从文本中提取关键要素，生成保留源内容本质的连贯摘要，而且有趣的是，生成式人工智能的能力也可以扩展到视频摘要。这涉及从视频中提取关键场景、对话和概念，创建内容的缩减表示。可以通过多种不同的方式实现视频摘要，包括生成简短摘要视频、执行视频内容分析、突出显示视频的关键部分或使用视频转录创建视频的文本摘要。 Open AI Whisper API利用自动语音识别技术将口语转换为书面文本，从而提高了文本摘要的准确性和效率。另一方面，Hugging Face Chat API提供了最先进的语言模型，如GPT-3。 学习目标 本文我们将学习以下内容： 学习视频摘要技术 了解视频摘要的应用 探索Open AI Whisper模型架构 学习使用Open AI Whisper和Hugging Chat API实现视频文本摘要 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 视频摘要技术 视频分析…

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谷歌推出适用于树莓派的MediaPipe，并提供易于使用的Python SDK，用于设备上的机器学习

Published September 3, 2023 by 四海吧

为了应对嵌入式系统上可访问机器学习（ML）工具需求的指数级增长，研究人员推出了一种创新解决方案，旨在赋予使用树莓派单板计算机的开发人员更强大的能力。新的框架MediaPipe for Raspberry Pi提供了一个基于Python的软件开发工具包（SDK），旨在促进各种ML任务的开发。这一发展在设备上ML领域中是一个重要的进步，解决了简化和高效工具的需求。 设备上机器学习的出现为开发人员带来了独特的资源限制和复杂性挑战。树莓派作为一个受欢迎的平台，无论是业余爱好者还是专业人士，都缺乏一个全面的SDK，使用户能够无缝地在项目中利用机器学习的能力。这种缺乏可访问工具的情况促使了对一个用户友好的解决方案的需求。 在MediaPipe for Raspberry Pi推出之前，开发人员常常苦于将通用的机器学习框架调整为适应树莓派设备的能力。这个过程常常很复杂，并要求对ML算法和硬件约束有深入的理解。这个挑战因为需要一个专门针对树莓派生态系统的SDK而更加严峻。 来自各个机构的研究人员站了出来，揭示了一个突破性的框架，解决了这些问题。MediaPipe for Raspberry Pi SDK是协同努力的结果，旨在简化设备上ML的开发。该框架提供了一个基于Python的接口，方便进行各种机器学习任务，包括音频分类、文本分类、手势识别等。它的推出标志着开发人员可以无缝地将机器学习整合到他们的树莓派项目中。 MediaPipe for Raspberry Pi通过提供处理嵌入式系统上机器学习实现细节的预构建组件，简化了开发过程。SDK与OpenCV和NumPy的集成进一步增强了其实用性。该框架通过提供涵盖各种应用的Python示例（如音频分类、面部关键点定位、图像分类等），使用户能够通过使用提供的Python示例启动他们的项目。此外，开发人员被鼓励使用本地存储的ML模型，以确保在树莓派设备上实现最佳性能。 虽然MediaPipe for Raspberry Pi框架承诺提升ML开发体验，但需要注意的是，它在不同的树莓派型号上的性能会有所差异。由于硬件能力的提升，Raspberry Pi 4和Raspberry Pi…

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