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玩转大模型!用Replicate一键部署

Replicate是一个云端的机器学习模型运转平台。它可以让用户经常使用云端API 间接运转机器学习模型,而无需了解复杂的机器学习模型外部结构。

Replicate准许用户在Python或JupyterNotebook中运转模型,并在云端启动模型的部署和调优。你可以用它运转他人颁布的开源模型,也可以打包并颁布自己的模型。经常使用Replicate,你只有一行代码就可以生成图像、运转和调优开源模型,以及部署自定义模型。经过在Python代码中调用Replicate的API,你可以在Replicate上运转模型,并失掉模型的预测结果。

模型预测如何上班

无论何时运转一个模型,都是在创立一个模型预测。模型预测是经常使用建设的模型对新数据启动预测的环节。在模型预测中,咱们经常使用曾经训练好的模型来预测未知数据的结果。这个环节可以经过输入新数据到模型中,并取得模型的输入来成功。

有些模型运转速度很快,几毫秒内就能前往结果。另外一些模型运转期间较长,尤其是生成模型,比如依据文本揭示生成图像的模型。

关于这些运转期间较长的模型,你须要轮询 API 来审核预测的形态。模型预测可以有以下任何一种形态:

登录后,你可以在仪表板上检查预测列表,其中蕴含形态、运转期间等摘要:

如何在阅读器中运转模型

你可以经常使用云端 API 或网页阅读器在 Replicate 上运转模型。网页能让你直观地看到模型的一切输入,并生成一个表单,可间接从阅读器运转模型,如下所示:

如何经常使用 API 运转模型

网页十分适宜用来了解模型,但当你预备将模型部署到聊天机器人、网站或移动运行中时,API 就能施展作用了。

Replicate的HTTP API 可与任何编程言语配合经常使用,而且还有 Python、JavaScript 和其余言语的客户端库,让 API 的经常使用愈加繁难。

经常使用 Python 客户端,只有几行代码即可创立模型预测,首先装置Python库:

pip install replicate

经过在环境变量中设置令牌来启出发份验证:

export REPLICATE_API_TOKENpasteyourtokenhere

而后你可以经过 Python 代码在 Replicate 上运转任何开源模型。上方的示例运转了 stability-ai/stable-diffusion:

 replicateoutput  replicaterun 

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不怕万人阻挡,只怕自己投降
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