使用NAS和PAI-EAS搭建文生图应用活动体验分享

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
文件存储 NAS,50GB 3个月
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 对生活的的一些影响

其实文生图对于现在来说并不是很稀奇了,AIGC也在潜移默化的改变着我们的生活,我们的工作,以及做事方法。


我们有了更多的时间,更高的效率,加班时间变少了,多出了一些想做自己事情的时间,多了一些时间去思考。


我并不反对AI,AI无疑极大地提高了工作效率,让本来两个人干三个人的活情况明显改善了。到后面还会影响到更多的行业职业。


这个时候难免会焦虑,我们会不会被AI取代,新事物的诞生总是伴随着机遇,可能在未来还会出现新的职业,就像外卖盛行所诞生的外卖员一样,抓住风口,及时上车。


同时AI的出现也使得许多没有专业技能的人群也能够探索自己喜欢的领域,将自己内心的想法表达出来。这就是科技所带来的成果。


总的来说,文生图和AI对我们的生活和工作方式产生了积极的影响。AI提高了工作效率,让我们有更多的时间去做其他事情,并且还有可能创造出新的职业机会。同时,AI也让没有专业技能的人有机会探索自己喜欢的领域并表达自己的想法。尽管AI的出现可能引发一些焦虑,但我们要适应并抓住机遇,因为科技的发展带给我们许多好处。

相关实践学习
使用PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
目录
相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
通义灵码在人工智能与机器学习领域的应用
通义灵码不仅在物联网领域表现出色,还在人工智能、机器学习、金融、医疗和教育等领域展现出广泛应用前景。本文探讨了其在这些领域的具体应用,如模型训练、风险评估、医疗影像诊断等,并总结了其提高开发效率、降低门槛、促进合作和推动创新的优势。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
探索机器学习在图像识别中的创新应用
本文深入分析了机器学习技术在图像识别领域的最新进展,探讨了深度学习算法如何推动图像处理技术的突破。通过具体案例分析,揭示了机器学习模型在提高图像识别准确率、效率及应用场景拓展方面的潜力。文章旨在为读者提供一个全面的视角,了解当前机器学习在图像识别领域的创新应用和未来发展趋势。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
深入了解机器学习:从入门到应用
【10月更文挑战第6天】深入了解机器学习:从入门到应用
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
思通数科AI平台在尽职调查中的技术解析与应用
思通数科AI多模态能力平台结合OCR、NLP和深度学习技术,为IPO尽职调查、融资等重要交易环节提供智能化解决方案。平台自动识别、提取并分类海量文档,实现高效数据核验与合规性检查,显著提升审查速度和精准度,同时保障敏感信息管理和数据安全。
60 11
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 运维
智能化运维:机器学习在故障预测和自动化响应中的应用
智能化运维:机器学习在故障预测和自动化响应中的应用
38 4
|
14天前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow API
机器学习实战:TensorFlow在图像识别中的应用探索
【10月更文挑战第28天】随着深度学习技术的发展,图像识别取得了显著进步。TensorFlow作为Google开源的机器学习框架,凭借其强大的功能和灵活的API,在图像识别任务中广泛应用。本文通过实战案例,探讨TensorFlow在图像识别中的优势与挑战,展示如何使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络(CNN),并评估模型的性能。尽管面临学习曲线和资源消耗等挑战,TensorFlow仍展现出广阔的应用前景。
40 5
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
特征工程在营销组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计
因果推断方法为特征工程提供了一个更深层次的框架,使我们能够区分真正的因果关系和简单的统计相关性。这种方法在需要理解干预效果的领域尤为重要,如经济学、医学和市场营销。
57 1
特征工程在营销组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 JavaScript
信息论、机器学习的核心概念:熵、KL散度、JS散度和Renyi散度的深度解析及应用
在信息论、机器学习和统计学领域中,KL散度(Kullback-Leibler散度)是量化概率分布差异的关键概念。本文深入探讨了KL散度及其相关概念,包括Jensen-Shannon散度和Renyi散度。KL散度用于衡量两个概率分布之间的差异,而Jensen-Shannon散度则提供了一种对称的度量方式。Renyi散度通过可调参数α,提供了更灵活的散度度量。这些概念不仅在理论研究中至关重要,在实际应用中也广泛用于数据压缩、变分自编码器、强化学习等领域。通过分析电子商务中的数据漂移实例,展示了这些散度指标在捕捉数据分布变化方面的独特优势,为企业提供了数据驱动的决策支持。
58 2
信息论、机器学习的核心概念:熵、KL散度、JS散度和Renyi散度的深度解析及应用
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
【机器学习】大模型驱动下的医疗诊断应用
摘要: 随着科技的不断发展,机器学习在医疗领域的应用日益广泛。特别是在大模型的驱动下,机器学习为医疗诊断带来了革命性的变化。本文详细探讨了机器学习在医疗诊断中的应用,包括疾病预测、图像识别、基因分析等方面,并结合实际案例进行分析。同时,还展示了部分相关的代码示例,以更好地理解其工作原理。
43 3
【机器学习】大模型驱动下的医疗诊断应用
|
21天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
R语言是一种强大的编程语言,广泛应用于统计分析、数据可视化、机器学习等领域
R语言是一种广泛应用于统计分析、数据可视化及机器学习的强大编程语言。本文为初学者提供了一份使用R语言进行机器学习的入门指南,涵盖R语言简介、安装配置、基本操作、常用机器学习库介绍及实例演示,帮助读者快速掌握R语言在机器学习领域的应用。
47 3

相关产品

  • 文件存储 NAS