在开始之前,你需要确保你的机器上已经安装了 Python。推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理 Python 环境。接下来安装必要的依赖库,包括torch和其他相关库。 # 使用 pip 安装 PyTorch(根据你的环境选择合适的命令)pipinstalltorch torchvision torchaudio# 安装 OpenCLIPpipinstallopen_clip_torch# 安装其他依赖项(例如...
c盘的open_clip_pytorch_model C盘的空间怎样清理 C盘一般都是系统盘,系统使用的时间久了,c盘上的垃圾文件就会慢慢增多,系统的运行速度就会逐渐变慢。如果要恢复原来的运行速度,就要将c盘内的垃圾文件清理干净。那么电脑c盘满了怎么清理?下面小编就和大伙分享一些清理c盘的方法。 一:磁盘清理 磁盘清理是比较常用的清理...
│ checkpoint │ model.data-00000-of-00001 │ model.index │ model.meta 如此,项目就配置好了。 背景音乐和人声分离 扒谱主要针对人声部分,所以需要spleeter的参与,关于spleeter,请参见:人工智能AI库Spleeter免费人声和背景音乐分离实践(Python3.10),囿于篇幅,这里不再赘述。 执行命令: spleeter separate -p s...
python -m open_clip_train.main \ --dataset-type"csv"\ --train-data"path/to/data/dir/train2014.csv"\ --warmup 1000 \ --batch-size 128 \ --lr 1e-5 \ --wd 0.1 \ --epochs 1 \ --workers 3 \ --model"coca_ViT-L-14"\ --report-to"wandb"\ --coca-contrastive-loss-weight ...
python3 -m venv .env source .env/bin/activate pip install -U pip You can then install openclip for training withpip install 'open_clip_torch[training]'. Development If you want to make changes to contribute code, you can close openclip then runmake installin openclip folder (after crea...
│ model.index│ model.meta 如此,项目就配置好了。 背景音乐和人声分离 扒谱主要针对人声部分,所以需要spleeter的参与,关于spleeter,请参见:人工智能AI库Spleeter免费人声和背景音乐分离实践(Python3.10),囿于篇幅,这里不再赘述。 执行命令: spleeter separate -p spleeter:2stems -o ./output ./test....
LLM 架构,来自作者的著作《Build a Large Language Model from Scratch》 作者表示:「我希望有一个在同样的数据集上使用和不用逐层扩展策略训练 LLM 的消融研究。」但这类实验的成本很高,没人做也就可以理解了。 但是,最早提出逐层扩展策略的论文《DeLighT: Deep and Light-weight Transformer》中有消融研究,这是...
FunClip@Modelscope Space⭐ FunClip@HuggingFace Space🤗 FunClip supports you to recognize and clip with commands: #step1: Recognizepython funclip/videoclipper.py --stage 1 \ --file examples/2022云栖大会_片段.mp4 \ --output_dir ./output#now you can find recognition results and entire SRT...
Training CLIP Install dependencies conda env create conda activate open_clip Add directory to pythonpath: cdopen_clipexportPYTHONPATH="$PYTHONPATH:$PWD/src" Sample running code: nohup python -u src/training/main.py \ --save-frequency 1 \ ...
python preprocess_data.py-c/path/to/captions.json-v/path/to/video_dir-o/path/to/output_dir 如果您想使用 adaLN-zero,应在运行preprocess_data.py时使用--use_pooled_text 请注意,这个脚本需要在带有GPU的机器上运行。为了避免 CUDA OOM,我们过滤掉了太长的视频。