怎么办啊 一直没法运行 卸载过 重启过电脑 换过账号 换过证书 都不行

在进行人工智能开发时，如何选择合适的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）？

中奖结果公示感谢各位小伙伴参与本次活动，欢迎关注华为云DTSE Tech Talk 技术直播更多活动~本次活动获奖名单如下：请于4月17日下班前在此问卷中反馈您的中奖邮寄信息~直播简介【直播主题】GaussDB(DWS)基于Flink的实时数仓构建【直播时间】2024年4月11日 16:30-18:00【直播专家】Eric 华为云数仓DTSE技术布道师【直播简介】华为云数仓GaussDB(DWS)基于流处理框架Flink实现了高效实时数仓构建，数据分析时效从T+1时效趋向于T+0时效。GaussDB(DWS)+Flink如何增强湖仓增量数据在不同数据模型层之间的实时流动能力？如何为消息数据流提供高性能通用入库能力？本期直播将为您带来DWS-Flink的全新探索实践分享。【直播链接】cid:link_1活动介绍【互动方式】直播前您可以在本帖留下您疑惑的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流。我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行评选。【活动时间】即日起—2024年4月12日【奖励说明】评奖规则：活动1：直播期间在直播间提出与直播内容相关的问题，对专家评选为优质问题的开发者进行奖励。奖品：华为云定制U型按摩枕活动2：在本帖提出与直播内容相关的问题，由专家在所有互动贴中选出最优问题贴的开发者进行奖励。奖品：华为云定制双肩包更多直播活动直播互动有礼：官网直播间发口令“华为云 DTSE”抽华为云定制雨伞、填写问卷抽华为云云宝手办盲盒等好礼。课后有奖实操 ：4月11日-4月12日，完成课后动手实验即送华为云定制T恤。点击开始实验【注意事项】1、活动期间同类子活动每个ID（同一姓名/电话/收货地址）提问数≤20个；所有参与活动的问题，如发现为复用他人内容或直播间中重复内容，则取消获奖资格。2、为保证您顺利领取活动奖品，请您在活动公示奖项后2个工作日内私信提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为自动放弃奖励。3、活动奖项公示时间截止2024年4月13日，如未反馈邮寄信息视为弃奖。本次活动奖品将于奖项公示后30个工作日内统一发出，请您耐心等待。4、活动期间同类子活动每个ID（同一姓名/电话/收货地址）只能获奖一次，若重复则中奖资格顺延至下一位合格开发者，仅一次顺延。5、如活动奖品出现没有库存的情况，华为云工作人员将会替换等价值的奖品，获奖者不同意此规则视为放弃奖品。6、其他事宜请参考【华为云社区常规活动规则】。

方案介绍随着AI的迅速发展，自从 OpenAI 发布 Sora 文本生成视频模型后，文本生成视频的 AI 技术引起了无数圈内圈外人士的关注和实验。该解决方案基于MoneyPrinter，为你提供一个文本生成短视频的WebUI应用。只需输入视频主题或关键词，就可以全自动生成视频文案、视频素材、视频字幕、视频背景音乐，最后合成一个高清的短视频。开始使用步骤 1 访问该促销活动购买页面，按照如下配置完成AI生成短视频服务器的部署。步骤 2 登录弹性云服务器控制台。使用Linux连接工具登录服务器，或者在控制台单击“远程登录”（建议使用远程连接工具，后续使用过程中需要下载短视频文件）。步骤 3 等待15分钟左右，进入服务器后，查看环境部署日志。输入命令：tail -f /tmp/install-MoneyPrinter-baseENV.log，如下图所示则表示基础环境部署成功（使用Ctrl+C按键即可退出查看日志界面）。步骤 4 修改配置文件，路径为“/home/project/MoneyPrinterTurbo/config.toml”。按照 config.toml 文件中的说明，配置好 pexels_api_keys 和 llm_provider（默认moonshot）相关的 API Key。获取方式请参考https://www.pexels.com/api/（pexels_api_key）和https://platform.moonshot.cn/console/api-keys（moonshot_api_key）。​步骤 5 输入命令：vim /home/project/MoneyPrinterTurbo/config.toml，按下键盘i键，修改pexels_api_keys和moonshot_api_key的值，在键盘按下Esc，输入“：wq”保存。步骤 6 预启动服务。输入如下命令：conda activate MoneyPrinterTurbocd /home/project/MoneyPrinterTurbo/bash webui.sh执行后，输入邮箱地址，即可启动服务。步骤 7 使用Ctrl + C停止服务，使用后台方式启动服务。输入以下命令：conda activate MoneyPrinterTurbocd /home/project/MoneyPrinterTurbo/bash webui.sh > /home/project/MoneyPrinterTurbo/webui.log 2>&1 &步骤 8 登录弹性云服务器控制台。选择购买的服务器，单击服务器名称进入详细页面，在新页面单击“安全组”。步骤 9 单击“配置规则”，选择“入方向规则”。步骤 10 单击“复制”，修改放通8501端口。步骤 11 打开浏览器，输入http://EIP:8501，即可访问WebUI界面。步骤 12 给定一个关键词，使用AI自动生成视频文案。步骤 13 根据页面提示及自身需要，选改参数设置，单击“生成视频”，等待视频自动生成。步骤 14 下拉页面，可以查看当前任务生成的日志。待出现“视频生成完成”，可直接下拉页面，查看或下载生成的视频。常见问题问题一：Read time out. 因为网络波动影响，可能会有视频素材下载失败，报错如下：解决办法：终止此次任务，单击前端页面“stop”停止此次任务。刷新页面，重新发起任务。

三月问题总结如下：【1】请问下BOS可以通过这个链接访问吗cid:link_1【2】盘古大模型应该如何集成到应用中？ cid:link_2【3】卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用是什么？cid:link_3【4】自然语言处理（NLP）的主要任务有哪些？cid:link_4【5】图像识别与目标检测的区别是什么？cid:link_5【6】图形分类算法现在哪个比较好cid:link_0

云计算在人工智能中的作用是什么？

如何确保人工智能系统的合规性？

支持向量机（SVM）是如何工作的？

图形分类算法现在哪个比较好

图像识别与目标检测的区别是什么？

自然语言处理（NLP）的主要任务有哪些？

卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用是什么？

方案介绍随着AI的迅速发展，音乐ChatGPT时刻到来临，通过Suno V3秒生爆款歌曲，仅用几秒的时间，便可以创作出2分钟的完整歌曲。该文档为您提供了一个Suno音乐下载站，帮助您把创作的音乐下载到本地。开始使用步骤1 在浏览器访问Suno生成的音乐官网，即可免费创作多种风格流派歌曲，还能唱出来。步骤2 在Suno主页中的Explore，有一个AI生成歌曲的排行榜，可在线听音乐。步骤3 在Suno主页中的Create，在Song Description中输入要创作的内容，单击“Create”。单击分享按钮，获取下载链接。步骤4 访问该促销活动购买页面，按照如下配置完成Suno下载服务器的部署。步骤5 登录弹性云服务器控制台，获取步骤四创建的弹性服务器公网IP。在浏览器访问：http://弹性公网IP:80，即可访问Suno音乐下载站。步骤6 将步骤3获取的下载链接粘贴到输入框，单击“Download”即可下载到本地。

应对通用人工智能挑战，发展新质生产力近日，李鸿飞老师受某国企邀请，为集团各级管理干部解读人工智能最新趋势与应用，发展新质生产力，李老师做了《应对AI时代挑战，加速企业数字化管理与运营，发展新质生产力》的专题讲座，从企业应用和个人学习两个方面，对管理团队提供新的知识与观念。由于有大量前沿信息与应用，特整理录音供大家参考。李老师首先感谢领导对AI前沿技术和新质生产力的重视，也感谢领导者对注重管理团队的学习和培养。李老师强调主要研究的是AI发展和RPA新一代数字技术在企业的应用，如何提高企业竞争力，如何降本增效，如何帮助企业数字化转型，可能在AI技术原理和发展路径上的一些看法和推论，不一定与技术专家相符，这些都是最前沿的实践，主要是想给大家带来一些启发和收获。01AI新一代数字技术对各行各业形成巨大影响李老师首先澄清了一个概念，我们普通人想象的人形机器人是强人工智能，实现的难度太大，而当前我们接触到的AI还在弱人工智能阶段，看到的AI机器人更像个玩具。强人工智能需要大语言模型及强大算力，大语言模型的参数量非常大，有数十亿甚至到万亿个，而且训练过程中也需要海量文本数据集，才能更好地理解人类的自然语言，以及生成高质量的文本。自从AI学科诞生以来，人工智能行业在近70年发展中经历多次繁荣与低谷，有很多次狼来了的故事，每次人工智能有点创新。新闻媒体，科幻电影都会叫到狼来了“ AI要统治世界啦，AI要毁灭人类了”，但最后的结果总让大家大失所望。这是因为人工智能这个行业，大众容易想象，媒体也喜欢炒作，大家一起幻想，结果期望越高，公众和投资者失望越大。AI行业经历过多次泡沫和二次发展低谷，留下的从业者扎扎实实研究应用，直到最近十几年有了深度学习，才有大的突破。计算机最初只能被动地接受人类输入的数据，就像人类的婴儿一样，只能等待喂养。当算力提升，特别是有了自然语言和图像处理能力以后，超级计算机可以通过网络获得海量的数据，包括文字、影像、语音，然后把它们融合在一起，产生多模态。形象地说是会听、会看、会学习了，然后就是会说、会动、会思考，这就是强人工智能。算力、算法、数据是人工智能三大要素，全部集齐才有爆发可能。由于以前算力、算法、数据总是缺一环、多数AI企业觉得通用人工智能不太可能实现，所以都做专用人工智能。我们前几年看到的人工智能应用，就象人脸识别、产品质量检测、语音输入、智慧停车等等，大多属于专用人工智能ANI，只能通过一套特定的算法，完成特定的任务。这些专用人工智能ANI，由该领域的企业提供服务，而这些算法并不公开，也不会开源。通用人工智能AGI，全称为Artificial General Intelligence。又称“强人工智能（Strong AI）”“完全人工智能（Full AI）”，是指具有一般人类智慧，可以执行人类能够执行的任何智力任务的机器智能。它能像人一样举一反三、触类旁通。同时它能理解文字，听得懂人的语言，看得见（摄像头）当前发生情景，与人类交流起来没障碍。遇到新任务时，还可以快速“想到”做过的相关事情并调用掌握的相关知识，创造性地解决问题、完成任务。通用人工智能的难度可想而知，由于通用人工智能AGI其具有广泛普惠性，并对人类社会有巨大影响，所以，通用人工智能大多会开源，这就给理解与跟进大模型，行业大模型、训练或微调企业大模型，成为后发红利，让企业AI员工、数字员工成为可能。从专用人工智能ANI，到通用人工智能AGI，到人工智能生成内容AIGC；这是人工智能行业重大进步。2016年谷歌的阿尔法GO打败李世石，曾经震惊了世界。围棋是人类最复杂的博弈游戏，这证明AI的智力超越了顶级人类，但这只是AI算力的成功，阿尔法go也是专用人工智能，除了下棋对我们没啥实际用途，很快就为大众遗忘。而Open AI公司2022年推出ChatGPT采用的是通用大模型，取名为聊天机器人，可以和人类对话。ChatGPT3.5具备了较高的智能和稳定性,聊天沟通的反响非常好，能生成高质量的内容，很多学生就用它来写论文了，员工也用写文案，真正普惠大众。2023年后推出的ChatGPT4.0具有多模态，就不仅仅是文字问答。也可以看图说话、数据推理、分析图表、角色扮演等，而且4.0考试成绩很高，相当于人类研究生水平了，生成内容水平，已经可以应用于企业的总结、分析、报告、培训等场景了。使用GPT4.0相当于用户有个研究生助理 ，GPT关键的是打通了AI通用人工智能的进化路线。让原来大家认为不可能的事成为了可能。2024年2月，OpenAI推出全新的生成式人工智能模型“Sora”, 文生视频，又叫世界模拟器，Sora可以根据用户的文本提示创建最长60秒的逼真视频，从提供的视频案例来看，Sora模型了解了不同物体在物理世界中的存在方式和运动规律，可以深度模拟真实物理世界，能生成具有多个角色、包含特定运动的复杂场景。这个能力不仅仅是对电影特效、短视频制作、广告传播等行业有颠覆可能，关键它标志了通用人工智能AGI在理解真实世界场景，并与之互动的能力方面实现了飞跃。新分叉的AI技术成熟度曲线对2023年上市的GPT3.5，李老师当时就做了战略环境研判、数字化增效、创新人才引进、总经理开年演讲稿、LOGO设计，广告词撰写、政协提案、竞争数据收集、自动编程、员工发展与培训等十个场景应用测试，参见《当前ChatGPT能为企业做什么？来看看这10个测试》。认为ChatGPT不应叫聊天机器人，而是AI转换器或智能问答器，建议企业要重视和利用起来，而新的GPT4.0又有了十倍的提升。李老师接着分析了通用大模型在AIGC上的应用效果及前景，以及ChatGPT与人形机器人结合，认为此次通用人工智能爆发不是资本泡沫，确实是第四次工业革命开启。李老师从技术成熟度曲线来分析，对于AI行业进化，短短的二三年，已经形成几次标志性分叉来，专用人工智能ANI、通用人工智能AGI、人工智能生成内容AIGC，将来还有华为的行业人工智能等。今后我们说到人工智能，就要特指某个具体AI，就像古猿分化出类人猿，真立人，智人一样，各自有不同的命运。对此，李老师有三点推论，一是通用人工智能成为AI新的发展主线，可以关注作结合应用，其肯定有泡沫有夸大，但前景可期；二是受三要素制约，通用人工智能很快会遇到瓶颈；三是在这个时间节点，由专业智能ANI转入通用人工智能AGI的，或蹭热点新成立的通用人工智能公司多半不会持久，尽量避免与之合作。为了更好的理解未来趋势，李老师介绍了通用人工智能的原理，并对AGI领军企业美国OpenAI的发展过程、商业模式和产品路线进行分析讲解。其产品ChatGPT是通用人工智能道路上阶段成功的典范，ChatGPT是生成式+预训练+Transformer自注意力神经网络架构的成功组合，通过在大规模语料库中进行无监督预训练，从而学习到语言的内在规律和模式，获得巨大的成功。与我们常见的程序员编程不同，AI的机器学习是让计算机通过算法，去识别模式、做出预测和决策。而机器学习又分为：有监督学习、无监督学习、强化学习：有监督学习算法会接受有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系，无监督学习的数据是没有标签的，算法的任务是自主发现数据里的模式和规律。强化学习则是模型在环境里采取行动获得结果反馈，从反馈里学习。就跟家长带小孩似的，刚开始的时候小孩子什么都不懂，会随心所欲做出很多举动，但随着家长和小孩的教育和互动，小孩会发现某些好的举动能够获得奖励或零食，有些不礼貌的动作会遭受惩罚，通过观察动作和奖惩之间的联系，小孩的行为会逐渐接近期望。深度学习是后面发展出来的，它使用人工神经网络模仿人脑处理信息的方式，通过层次化的方法提取和表示数据的特征。生成式AI或AIGC就是深度学习的一种应用，它利用神经网络来识别现有内容的模式和结构，学习生成新的内容，可分为DNN、CNN、RNN等（略）。大脑神经元与学习成长AI获得如今的成功，在于模仿人类大脑的神经网络。脑科学发现，人的大脑是由近千亿个神经元组成，主要用来储存信息、整合信息。小朋友在学习的时候，大脑是将看到或听到的信息，通过某一个神经元，把信息传递给另一个神经元，然后再接着传递给下一个，就像是接力赛一样。传的时候也不是一条路走到底，而是在不同神经元间不断传递。每一段神经元只走自己那一段，就形成特别复杂的神经网络。所以，人类学习过程很复杂，早期的婴儿是需要手把手教的，像监督学习一样，要指着物体告诉他这是爸爸，这是妈妈。这是猫，这是狗。当看到足够多的猫和狗后，小孩才会分类和识别。然后就是家庭和老师不断监督学习和强化学习，以训练和培养小孩的智能。当学习复杂的知识或者问题时，小孩用到大脑神经元就越多，这样信息传递的时候，通路就越复杂，而且刚刚走通的连接，再走一遍的话，神经元连接的位置又会变掉，这就是小朋友刚刚记住的东西老会忘掉，前面学过的东西，现在又回忆不起来原因。这个神经元到那个神经元传递的路线发生变化了，化学信息传不过去了。这时候我们就利用重复强化，要求小朋友重复再来一遍、紧接再来一遍，多次重复以后，相当于告诉大脑，这个知识不是一次性，下次还要再走的，这时候大脑就开始重型结构性的调整，把这几个神经元连接起来，形成一条专线给小孩。拉通专线后就快多了，下次遇到这个问题的时候，大脑就直接反应过来。就像我们问3X7得多少？答案21不是算出来的，而是大脑直接在一条专线上回答了这个问题，这也是学习大量刷题有效的原因。通过重复和刻意练习可以改善神经元之间的连接，对成年人来说，当我们反复练习某项任务时，大脑的神经元会更有效地传递信息，这并不是肌肉记忆，而是形成神经元连接专线。这样,通过刻意练习,成年人可以更快、更准确地执行任务，并提高技能水平。小孩子到3岁开始自我意识萌芽，6-12岁性格发育开始成熟，初中、高中、大学都可以看作是有标注数据的预训练，帮助孩子形成足够的神经元连接专线，成为小镇作题家。而孩子的社会交往、阅读与上网等无监督学习，则形成他们自己的独特看法和三观，这是多样性和差异来源。关于人类的深度学习，李老师认为，可能是通过写论文搞研究或深度思考，在复杂的理论框架下，不断扩展我们思考的层次，从而对复杂事物进行分析、演算、推理、预测，最终才生成创新想法或结论。人工智能的神经网络，也是由许多基本的计算和存储单元组成，这些单元被称为神经元，这些神经元通过层层连接来处理数据，深度学习模型通常有很多层,GPT3有96层,GPT4就达到120层。算力的硬件投入更是巨大。以早期GPT3.0为例，3.0就用28万5千个CPU、1万个GPU和400Gbps的网络连接组成的Al超级计算机，而要训练这个超级大脑中的神经元连接，则需要预训练海量的数据内容，比如GPT3.0就将大量书籍、全部的维基百科、新闻、论坛及社交媒体内容等等总计3000亿文本单位，经过大量训练，确定适当1750亿参数，神经元和权重偏制，从而学习到语言的内在规律和特征，海量的人类数据喂养了ChatGPT，它学习到人类语言的内在规律和模式。ChatGPT 生成与输出原理大致是这样，通过预训练，GPT3.0有了各种参数与权重，就可以根据用户输入的上下文信息，尽可能地预测出下一个词的正确值。GPT预测出的下一个词主要是依据预训练得到的概率分布。它可以选择概率最高的词，也可以根据概率分布进行随机选择，选择出下一个词后，GPT将这个词添加到用户输入信息的末尾，然后重复上述过程，直到生成一个完整的句子或一段话。GPT3.0由于数据来源和数据量的原因，还只是人类普遍的看法，生成文本质量就有点象刚毕业大学生，生成内容有点用但比较空泛。由于ChatGPT4.0预训练数据更大，参数更多，通过预训练，就能获得社会各种类型人群的看法、语言特征和概率分布，ChatGPT4.0学会角色扮演，学会了人类根据不同场景、不同对象和不同诉求，“见人说人话，见鬼说鬼话”， 它可以心理医生、面试官、人生导师、专业顾问等等角色出现，并展开高层次高质量对话。通用人工智能将弥补人类智能，比如目前企业遇到的经营问题，首先是老板的算力不够了，就像老板要制定今年的销售增长目标，既要考虑市场容量、行业平均增长率、又要考虑竞争对手的增长速度、还要考虑本企业前几年的历史增长，还有团队成长潜力、公司资源财力等等，很多假设条件不能确定，能定准目标的老板极少，多数想破头最后还是拍脑袋。其次是以前的成功经验失效了，面对复杂的经济环境，原来老板认知的规律和模式发生了巨大的变化，用户需求、政府政策、供应链到底发生了什么变化？而认识人类的内在规律和模式，恰恰是通用人工智能的长项，只要有最新的数据，它就能识别出这种变化。通用人工智能可以辅助公司的决策，还有公司的战略和商业模式创新等等。我们培养一批人类的孩子智力需要几十年，而AI训练一次仅仅需要几周或者几个月，目前的gpt4.0考试中表现已经超过了90%以上的人类,根据GPT已经探出的成功路径（生成式+预训练+Transformer自注意力神经网络架构），其他各大企业的通用人工智能大模型必然爆发起来，这才是AGI未来巨大的前景。由于通用人工智能与人类大脑原理相似，随着投入越大，神经元越多，这就有些让人担心了，AI进化的速度太快，会不会产生自我意识，会不会对人类构成威胁。有一种说法，人是碳基生命，而人工智能是硅基生命。人工智能一定会替代人类。对此，李老师的看法大可不必担心：AGI目前是没有威胁的，当达到一定的神经元连接以后，AI可能会产生自我意识，其可能像我们的孩子一样，有青春期叛逆期，但不一定会对人类敌意或伤害，也可能会形成一种有益的共生关系。其次，人类也有预防的方案，首先超级AGI需要巨大的算力与联接，其次需要巨大的能源，人类完全可以断电拔管。另外通用型人工智能本身有很大的数据量，本体也很难逃出人类硬件设施。其他措施也有，马斯克用AI对抗AI，也是一种有效的方法。李老师简要介绍了我国各大企业布局的各模态AI模型进展，以及华为盘古大模型架构，并对通用人工智能有以下几点推论：一、通用人工智能是超级武器，投入巨大，利用它来干什么，肯定不只是做聊天或生成视频，比如用它来赢得美国总统大选，操纵股市期货、在军事领域，建立天网、做无人驾驶之类。二、通用人工智能新的产品将很快应用于企业 ，形成降维打击的竞争力，需要企业做好大量数据准备。三、AIGC只是通用人工智能的一个应用分支，生成内容已经达到商用标准，企业要尽快拿到这部分红利。其后，李老师分析了AIGC产业图谱、AIGC商业落地机遇， AIGC在各行业的应用场景，并与管理团队探讨如何利用这些技术会对企业提效。李老师进一步分析通用人工智能、特别是AIGC会对哪些岗位造成冲击，认为AGI、AIGC等新一代数字技术会减少一些职位需求，而不是取代，本质上是掌握AI技术的人取代了没有掌握AI技术的人。所以应对AIGC的挑战，管理者要未雨绸缪，及早学习准备。如何利用AIGC、 RPA机器人流程自动化等新技术，帮助企业降本增效，提高自己职场竞争力，请参看下一章。

我使用transformer库微调了BERT模型，实现了一个简单的文本分类，现在需要将这个模型部署在华为昇腾910b上，有以下几个问题1.论坛中有在华为昇腾910b上部署BERT模型的详细教程吗？需要从0开始的那种详细教程那。2.是否有官方镜像，可以直接替换模型实现镜像部署。