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colab使用权威发布_colab免费多久(2024年11月动态更新)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

colab使用

SD汉化整合包：轻松安装，一键搞定！ 𐟌Ÿ 最新Stable Diffusion汉化整合包现已发布！安装包+详细教程，快来获取吧！𐟑‡ 𐟖寸电脑配置要求： CPU：无强制要求，推荐8G以上内存内存：推荐8G以上显卡：必须是NVIDIA的独立显卡，显存最低4G 网络：本地出图不需要上网，推荐20系以后的N卡，A卡和核显只能用CPU跑 𐟓‚ 安装与使用：下载整合包并解压按照教程进行安装安装完成后即可使用 𐟒𞠥혥‚襻𚨮š 推荐将整合包放在固态硬盘中，以提升模型加载速度 𐟔砨𛃦补ž‹需求：如果你有自己训练模型的需求，需要更好的显卡和内存配置例如，使用3080显卡训练一个Lora模型大约需要30-60分钟 ☁️ 云端渲染：如果你的电脑配置不足，可以选择云端渲染推荐使用Colab云端部署或其他云渲染服务器 𐟓š 教程获取：教程包含在安装包中，详细介绍如何安装和使用Stable Diffusion 快来体验Stable Diffusion的强大功能吧！𐟚€

用AI绘画创造诸神黄昏场景，简单又高效！最近尝试用mj-v4模型做了一些关于诸神黄昏的故事板海报，然后通过sd外画插件将这些画面连接起来。这个方法完美解决了画面无法放大的问题，简直太方便了！这个sd外画插件是由国内一位作者开发的，可以在GitHub上找到详细的教程。无论是使用colab版webui还是本地版，只需要修改两行代码即可。记得在colab上改完后保存副本哦。这个插件是一个网页版工具，只需将任何图片拖进去即可使用。对于mj生成的图片，可以直接在浏览器上右键复制地址，然后粘贴到外画插件中。小贴士：这个外画插件打破了AI绘画的常规，实现了许多以前不可能的效果。甚至不需要在PS中进行后期叠图，只需要在网页上稍微涂改一下就可以了。时间来到11月，PS后期叠图法已经有些过时了，哈哈哈𐟘„。总之，这个工具让AI绘画的创作变得更加简单高效，值得一试！

云端GPU新宠！AutoDL大放异彩各位深度学习爱好者，今天给大家推荐一个超棒的云端GPU租用平台——AutoDL。相信很多小伙伴都经历过GPU算力不足的困扰，自己买更好的显卡太贵，而免费的Colab和Kaggle算力又不够用，限制多多，十分不便。那么，一个合适的云端GPU租用平台就显得尤为重要了。我自己在选择云端GPU租用平台的时候，最早听说Colab Pro性价比高，9.9美元一个月还能用A100，看起来很划算（我自己也试过）。然而，使用后发现有不少问题：首先，Colab Pro的A100并不是无限使用的，你氪一个月只有100个计算单元，而A100一个小时就要耗掉接近11个计算单元，也就是说，你9.9美元只能用不到10个小时的A100，算下来一个小时大约7块钱，钱包真是有点吃不消。其次，Colab不支持多卡，只给你A100(40G)和L4两种选择，选择范围非常小。再者，国内网络环境复杂，还需要配合Google Drive一起用，还得额外氪Google Drive。最麻烦的是，Colab Pro只支持最高连续运行12小时，而且文件保存是临时的。像我这种需要动辄几十上百个小时的训练，一不小心ckpoint就丢了，从头训练十分麻烦。为了解决这些痛点，我果断换平台。找了很多家，最终发现AutoDL好评最多，价格也最公道。为什么这么说呢？让我来详细给大家介绍一下：价格便宜：AutoDL的A100-40G每小时只需3块多，相比Colab上7块钱左右一小时的价格，简直是腰斩！而且AutoDL上的4090也只需要两块多一小时，一百多块钱可以让你炼个昏天黑地。数据上传方便：Colab最大的问题之一就是数据上传和存储直接挂钩Google Drive，而国内环境你懂的。AutoDL则没有这个问题，数据集的上传可以直接从百度或者阿里云盘导入（强烈推荐阿里云盘，不氪金速度也很快），而且AutoDL提供了详细的教程，非常方便。数据和模型存储方便：Colab的模型存储是临时的，你一终止运行模型就会被删除。而AutoDL不会，模型会直接保存在云端硬盘中，即使你关机了也能下载模型，不用担心数据丢失。可选择范围大：AutoDL从3060到H800有几十种GPU可以选配，你也可以选择多卡或者升级硬盘配置等等，这个甩了Colab好几条街。学生邮箱认证直接送会员：全场打折！香爆了！详细的帮助文档和丰富的社区资源：AutoDL有详细的帮助文档和丰富的社区资源，还有炼丹师交流群（bushi），非常适合大家一起交流学习。总之，强烈推荐AutoDL！如果你也在为GPU算力发愁，不妨试试这个平台吧！

谷歌Gemma模型，助力AI商用谷歌推出了Gemma，这是一系列轻量级、先进的开源模型，采用了与Gemini模型相同的技术。以下是Gemma的发布内容：模型参数：Gemma提供了两种模型参数，分别是Gemma 2B和Gemma 7B，每种参数都经过了预训练和指令微调。工具包：新的Responsible Generative AI工具包，为使用Gemma创建更安全的AI应用程序提供了指导和基本工具。推理和微调工具链：通过原生Keras 3.0提供跨框架的推理和监督微调（SFT）工具链，支持JAX、PyTorch和TensorFlow。即用型笔记本：提供即用型的Colab和Kaggle笔记本，以及与Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo和TensorRT-LLM等流行工具的集成，使得小白用户也能轻松开始使用Gemma。性能优化：Gemma模型可以在笔记本电脑、工作站或谷歌云上运行，并可轻松部署在Vertex AI和Google Kubernetes Engine (GKE) 上。模型还优化了跨多个AI硬件平台的性能，包括NVIDIA GPU和Google Cloud TPU。商业应用：Gemma允许所有组织负责任地进行商业应用。图文内容来自谷歌技术博客。

免费GPU资源推荐及学习计划分享 𐟓š 最近我打算深入学习一下并行计算和区块链相关的知识。由于自己懒得配置环境，同时又需要一些GPU计算资源，所以我找到了一些可以即时使用的免费GPU资源，分享给大家。免费GPU资源推荐 𐟌 Google Colab T4 16G显存：单次最长运行12小时，支持GPU和TPU。阿里云天池TCC V100 16G显存：单次最长运行24小时，配置为8c32g。 Kaggle Notebook：支持P100 16G显卡，每周使用时长为43小时。使用方法 𐟛 ️ 使用这些资源其实很简单，只需在搜索引擎中输入对应的关键词+GPU，就能找到详细的使用教程。整个配置过程只需几分钟，非常方便。学习计划 𐟓… 我最近在斯坦福大学的CME213网课上学习并行计算，同时也在啃区块链的相关课程。以前入门深度学习和CV时看了CS 231n，入门NLP时看了CS 224n，现在又加上CME 213，感觉自己已经白嫖了四门斯坦福的高质量网课。量化交易 𐟓ˆ 虽然量化方面的学习暂时搁置了，但我会开始买一些基金，当作交学费，近距离感受一下交易市场，同时也给自己一个了解市场信息的窗口。区块链学习 𐟔 区块链的学习计划是跟着课内进度进行，再配合自己看一些博客。一直以来都在听闻“web3”、“元宇宙”、“电子货币”这些名词，热度很高，被称为互联网的新增量。但作为一个科班出身的人，我还没有认真系统地了解过它们到底是什么。现在趁这个机会，好好研究一下密码学和区块链的基础知识。总结 𐟓 如果你在学习过程中发现自己有“豁然开朗”的感觉，不妨写一些笔记记录一下学习过程。希望这些资源和学习计划能对你有所帮助！

𐟒𛠦Ž⧴⦈‘的算法工作伙伴们 𐟔 𐟒𛠍acbook Pro：这款20年的四核i5，配备了16GB内存，虽然独显微不足道，但Mac对x86的支持依旧坚韧。它是我日常办公和编程的好帮手，出差时更是我的得力助手。 𐟖寸戴尔工作站 Precision 7920：这款设备搭载了Intel Xeon Bronze 3206R CPU，配备了128GB内存和一张3090显卡。Windows 10与wsl的结合，使其成为我编程和运行算法的主力军。 𐟚€ 外星人m17 R3：这款搭载i7-10750H CPU、16GB内存和2070显卡的电脑，Windows 11与wsl的组合使其能够轻松处理各种任务。虽然现在很少用于游戏，但它是处理轻量级任务的理想选择。 𐟌 对于需要高性能计算的任务，我会优先考虑在本地进行，只有在无法在本地完成时，才会选择使用colab。这些设备都是我算法工作中的得力伙伴，它们共同支撑着我每一天的工作。

推荐 GitHub 上一款简单易用且功能强大的视频翻译工具：SoniTranslate。基于 Gradio 构建简易的操作界面，支持将视频一键翻译成不同的语言，并且提供视频同声翻译的功能。 GitHub：网页链接支持多种语言的翻译，包括中文、英语、日语等，只需上传视频文件，选择语言和 TTS 音色，即可开启翻译。提供了多种使用方式，可通过 Colab 或 Hugging Face 使用，也可以本地安装。「AI创造营」

谷歌Gemma模型：AI开发的全新选择昨天，谷歌推出了一个名为Gemma的大语言模型，这个模型不仅轻量，而且性能卓越，引起了广泛关注。Gemma与Gemini使用相同的研究和技术，虽然模型架构可能有所不同，但目前已有7B和2B两个版本。根据给出的基准测试数据，Gemma在同级别模型中表现突出，并且直接开放了商用，显然是有备而来。以下是一些值得关注的亮点：开发者工具：谷歌提供了丰富的AI工具套件，帮助开发者打造更安全的AI应用。工具链：通过Keras支持三大主要框架Jax、PyTorch和Tensorflow进行推理和微调。易用性：Gemma在CoLab和Kaggle notebooks中即可使用，还集成了HuggingFace、MaxText、Nvidia Nemo和TensorRT-LLM，方便上手，生态完备性非常高。可用性：由于参数规模小，Gemma很容易在PC、工作站、谷歌云上的vertex和GKE中使用，甚至在移动端也可以。性能优化：Gemma支持在GPU和TPU上达到行业超强水准。性能表现方面，Gemma 7B在问答和推理中与LLaMA 2 13B不相上下，甚至略胜一筹。在数学、科学和编码方面，Gemma 7B显著优于其他模型。模型架构方面，Gemma采用了标准Transformer结构，上下文长度为8K，并进行了多项改进： Attention：根据Shazeer 2019的研究，不同规模选择attention变种有助于性能提升，因此7B模型采用multi-head attention，2B模型则采用multi-query attention。 Embedding：选择了RoPE而不是常规的绝对位置编码，每一层中都用到了，还进行了复用以减小模型大小。 Activation：用GeGLU替换了ReLU。 Normalizer：选用RMSNorm，并在每一层输入输出都进行了normalize操作，与标准只在一端操作不同。总的来说，Gemma是一个值得关注的新模型，它的轻量化和高性能使其在AI开发中成为一个有吸引力的选择。

掌握Transformer，新引擎！ 𐟌Ÿ 深度探索Transformer：这是第一本全面介绍Transformer技术的书籍，涵盖了各种应用领域如自然语言处理、语音识别、时间序列和计算机视觉等。 𐟓š 主要特点：全面解析60多种Transformer架构，提供详细的算法和技术说明。深入理解如何在语音、文本、时间序列和计算机视觉中应用Transformer技术。每个架构的实用技巧和现实应用，以及如何在现实世界中使用它们。通过谷歌Colab运行的实践案例研究和代码片段，展示理论和实际应用的结合。 𐟔 探索更多：深入了解Transformer的核心原理和最新发展。掌握如何在不同领域应用Transformer技术。获取实用的技巧和策略，提升深度学习项目的成功率。

2024必学！8门MIT课无需教材或费用，这里有8门2024年你不想错过的课程： 𐟒𛠧”萹thon介绍计算机科学和编程主题：计算的概念 Python编程语言简单的算法测试和调试直观介绍算法复杂性数据结构 𐟓ˆ 用Python进行机器学习主题：机器学习问题的原理实现和分析模型选择适用于不同应用的模型机器学习项目的实施：训练、验证、调试和特征工程 𐟓Š 计算思维和数据科学入门主题：使用pylab包绘图随机编程和统计思维蒙特卡洛模拟 𐟓Š 供应链分析主题：基本分析方法如何应用基本概率模型供应链中的统计学构建和解决优化模型 𐟓Š 通过数据理解世界主题： Python编程和Colab笔记本编程环境依赖和独立变量使用线性和多项式回归模型之间的数据关系 𐟒𜠥ˆ›业入门主题：打破创业的顶级神话作为创业者和初创企业的目标发现商业机会进行市场调研并选择目标客户 𐟒𜠨𔢥Š᤼š计主题：分析财务报表以评估公司业绩如何阅读财务报表如何收集估值模型的输入 𐟓ˆ 现代金融基础主题：估值固定收益证券和普通股风险分析，APT，有效市场假说公司财务和资本预算入门

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