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。

当然，我可以为您编写一个使用 Python 编写的 AIGC 程序。 AIGC (Artificial Intelligence Game Competition) 是一种 人工智能 竞赛，其中参赛者需要编写 人工智能 程序，让其在模拟或真实游戏中进行操作，以获得最佳结果。下面是一个简单的 Python 程序，它使用了 AIGC API 来获取游戏状态信息，并使用简单的策略来控制游戏角色的行动： imp... 首先我们要先了解深度学习的概念和 AI 计算框架的角色（https://zhuanlan.zhihu.com/p/463019160），本篇文章将演示怎么利用MindSpore来训练一个 AI 模型。和上一章的场景一致，我们要训练的模型是用来对手写数字图片进行分类的LeNet5 模型请参考（http://yann.lecun.com/exdb/lenet/）。图1 MindSpore使用流程安装MindSporeMindSpore提供给用户使用的是 Python 接口（什么是 Python ，请参考：https://zhua 要写一个 AIGC (Artificial Intelligence General Competition) 的 Python 程序，你需要遵循以下步骤：了解 AIGC 竞赛的题目要求和数据格式。在写程序之前，你需要先仔细阅读竞赛的题目说明和数据格式，了解你需要解决的问题是什么，以及你需要用到哪些数据。准备好你需要使用的 Python 库和工具。根据题目的要求，你可能需要安装一些 Pyth... 准备数据集: 需要准备一个包含许多图像的数据集, 这些图像可以是手绘的或者是真实的图像. 定义模型 : 选择一个适当的深度学习模型 , 并使用 PyTorch 定义该模型 . 例如, 可以使用卷积神经网络 (CNN) 或者生成对抗网络 (GAN). 训练模型 : 使用训练数据集 训练模型 , 通常需要调整超参数以获得最佳性能. 评估模型 : 使用测试... 文本向量和图像向量可以建立成N×N的矩阵关系，如下图所示，当处于对角线的向量乘积，因为i=j，余弦相似度是最大的（cos0为1）；不在对角线上的向量成绩，因为i≠j，余弦相似度最小。利用图文的特征 encoder 分别获取图像和文本的特征，然后构成了一个 NxN 的一个相似度矩阵，其中对角线上的图文对是正样本，此外的 N^2 - N 是负样本，通过对每行 image->text 做交叉熵 loss，每列 text->image 做交叉熵loss，目标就是优化这两个 loss 之和。 Python 是一种非常流行的编程语言，也是许多开发人员用于开发和训练 人工智能 （ AI ）算法的首选语言。 Python 的简单性和易于使用的语法，使得开发人员可以更快地构建 AI 应用程序，而不必花费太多精力学习新技能。如果你也想开始学习如何利用 Python 构建 AI 应用程序，那么本篇入门教程就是你所需要的。目录构建数据定义线性回归模型将数据向量压平并 训练模型 预测一个新的值第一步：安装 Python 在开始之前，你需要确保已经安装了 Python 。通常， Python 会预装在Mac和Linux操作系统中。然而，如果你使用的是Wi 北方的郎：Transformer类模型应用情况的简单综述北方的郎： AI 内容检测工具评测集合北方的郎：常用 Chat GPT 类模型的总结北方的郎：从 GPT -1到 GPT -4， GPT 系列模型详解北方的郎：数据即模型，模型即数据感觉有帮助的朋友，欢迎赞同、关注、分享三连。^-^ 公众号后台回复关键字：Pytorch，获取项目github地址。Pytorch没有官方的高阶API。一般通过nn.Module来构建模型并编写自定义训练循环。为了更加方便地 训练模型 ，作者... ????腾小云导读Stable Diffusion的发布是 AI 图像生成发展过程中的一个里程碑，相当于给大众提供了一个可用的高性能模型，让「 AI 文本图片生成」变成普通人也能玩转的技术。最近一些网友将网上的真人图片不断喂给模型，让其自主学习，训练出来的效果已经可以做到以假乱真——你甚至不知道哪些图片是 AI 生成的还是真人拍出来的。你感兴趣吗？今天这篇文章 从零开始 ，手把手教你如何搭建自己的真人 AI 网站... 训练（Tr ai ning）打个比方，你现在想要训练一个能区分苹果还是橘子的模型，你需要搜索一些苹果和橘子的图片，这些图片放在一起称为训练数据集（tr ai ning dataset），训练数据集是有标签的，苹果图片的标签就是苹果，橘子亦然。一个初始神经网络通过不断的优化自身参数，来让自己变得准确，...