1.OpenAI/Triton MLIR 第零章: 源码编译
2.腾讯T2I-adapter源码分析(3)-训练源码分析
3.AI与PDE(七):AFNO模型的文章源代码解析
4.Autoware.io源码编译安装
5.AI Code Translator 编程语言自动转换工具源码分析
6.腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练
OpenAI/Triton MLIR 第零章: 源码编译
本文旨在深入探讨开源AI项目OpenAI Triton MLIR,着重介绍Triton作为编程语言与编译器在GPU加速计算领域的源码源码应用与优化。Triton为用户提供了一种全新的文章方式,通过将其后端接入LLVM IR,源码源码利用NVPTX生成GPU代码,文章进而提升计算效率。源码源码广告任务PHP源码相较于传统CUDA编程,文章Triton无需依赖NVIDIA的源码源码nvcc编译器,直接生成可运行的文章机器代码,体现出其在深度学习与数据科学领域的源码源码高性能计算潜力。Triton不仅支持NVIDIA GPU,文章还计划扩展至AMD与Intel GPU,源码源码其设计基于MLIR框架,文章通过Dialect支持多样化后端。源码源码本文将从源码编译角度出发,文章逐步解析Triton的设计理念与优化策略,为研究编译技术和系统优化的工程师提供宝贵资源。
首先,需要访问Triton的官方网站,克隆其官方代码库,以便后续操作。构建过程涉及两个重要依赖:LLVM与pybind。LLVM作为Triton的核心后端,通过将高级Python代码逐步转换至LLVM IR,最终生成GPU可运行代码,体现了其在计算优化领域的优势。pybind组件则用于封装C++/CUDA或汇编代码,实现Python DSL与高性能组件的无缝集成。
接下来,将LLVM与pybind分别编译安装,通过手动配置指定路径,确保编译过程顺利进行。LLVM的安装对于基于Triton进行二次开发的工程师和研究人员至关重要,因为它为Triton提供了强大的计算基础。在特定的commit ID下编译Triton,确保与后续版本兼容。
在编译过程中,配置pybind同样至关重要,它允许用户通过Python API调用高性能组件,实现自动化生成高性能算子。完成编译后,生成的.so文件(libtriton.so)为后续Triton的Python接口提供了支持。
将libtriton.so移动至triton/python/triton/_C目录下,确保Python路径正确配置,实现无缝导入与调用。通过简单的import triton命令,即可开启Triton的开发之旅。验证Triton性能,可以选择tutorials目录下的示例代码,如-matrix-multiplication.py,什么叫psd源码通过运行该脚本,观察Triton在GPU上的性能表现。
Triton在NVGPU上的成熟映射路线,从抽象的Python DSL到贴近GPU层面的IR,最终生成高效机器代码,体现了其在高性能计算领域的优越性。Triton未来的发展蓝图将支持更多前端语言,对接不同硬件厂商的硬件,实现高效映射,满足多样化计算需求。
腾讯T2I-adapter源码分析(3)-训练源码分析
随着stable-diffusion和midjourney等AI技术展现令人惊叹的艺术创作,人们对AI可控绘图的追求日益高涨。为提升AI图像生成的可控性,Controlnet和T2I-adapter等解决方案应运而生。系列文章将从T2I-adapter的源码出发,深入剖析其训练部分的实现原理。
本篇我们将聚焦于训练源码的解析,通过代码结构的梳理,了解T2I-Adapter的训练流程。
训练代码的运行涉及数据处理、模型加载、优化器设置以及实际训练过程。在第一部分,我们首先设置参数并加载数据,如DepthDataset,它从txt文件中读取、对应的深度图和文本描述。
在模型加载阶段,我们区分了stable-diffusion模型和adapter。stable-diffusion模型加载时,其配置与推理阶段有所差异,如增加调度器参数、提高精度、调整分辨率和训练相关参数。adapter模型的加载则遵循推理过程中的初始化方法,通过构建不同模块来实现。
训练过程中,adapter模型的关键结构包括下采样、卷积和ResnetBlock的使用,相比controlnet,T2I-adapter的参数更少,没有注意力层,这使得训练更为高效。模型放入GPU后,使用adamW优化器进行训练,同时设置学习率和数据保存路径。
状态恢复部分,程序会判断是否从头开始或恢复训练,设置log信息。netty 源码如何阅读接下来,代码进入实际的训练循环,包括条件编码、隐藏状态生成、adapter结果附加至sd模型以及adapter梯度计算。
loss函数定义在模型配置中,采用L2损失来衡量生成图像与给定时间点加噪ground truth的接近程度。训练过程中,loss计算和模型保存都在代码中明确体现。
总的来说,T2I-adapter的训练源码展示了精细的结构和参数设置,确保了AI绘画的可控性和性能。在AI艺术的探索中,每一行代码都承载着技术进步的点滴痕迹。
AI与PDE(七):AFNO模型的源代码解析
本文旨在解析AFNO模型的源代码,帮助读者理解模型细节与主干结构。首先,AFNO模型的主干框架在afnonet.py文件中定义,通过类AFNONet实现。模型的核心功能封装在多个类与函数中,依据代码注释逐步解析。
在代码中,forward_features函数负责模型的核心逻辑,包括patch切割与mixing过程。这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到,增加模型的表示能力。
关键模块AFNO2d位于代码中,它基于FNO的原理,负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用,实现数据的转换与混合。
经过数个L layer处理后,模型进入类似解码器的结构,用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现,以解决特定分类问题。
本文通过梳理代码流程与结构图,直观展示了AFNO模型的工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文,深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用,如FourCastNet。
Autoware.io源码编译安装
要编译安装Autoware.io,首先请确保已安装ROS1,如Ubuntu .版本的Melodic。以下步骤将指导你完成依赖安装及源码编译过程。安装依赖
1. 对于CUDA的支持(可选但建议),你需要下载CUDA .0,plp字体源码下载链接位于developer.nvidia.com/cuda。安装时,遇到驱动安装询问时选择n,后续步骤默认安装即可。 2. 安装cudnn,从developer.nvidia.com/rd...获取并进行安装。在cuda目录下进行软链接配置,并通过验证测试。其他依赖安装
3. 安装eigen3.3.7,接着是opencv3,安装时需先安装依赖库,然后解压、配置和编译。源码下载与编译
4. 创建新的工作区,下载并配置工作区,然后下载Autoware.ai源码。 5. 使用rosdep安装依赖库,有CUDA版本和无CUDA版本两种编译方式。测试与问题解决
6. 下载并运行demo,可能遇到的问题包括编译错误和链接问题。问题1:calibration_publisher报错,需修改CMakeList.txt文件。
问题2:ndt_gpu编译错误,需替换Eigen3Config.cmake文件中的版本信息。
问题3:opencv链接问题,需要检查和调整。
问题4:rosdep更新慢,可通过修改源码和配置文件解决。
问题5:runtime manager花屏,需安装wxPython 4.和libsdl1.2-dev。
通过上述步骤,你应该能够成功编译并测试Autoware.io。如有任何疑问,查阅官方文档或社区论坛寻求帮助。AI Code Translator 编程语言自动转换工具源码分析
近期,关注到开源库 PuerTS 提及“Lua到TS的AI转写”。基于此,我探究了一款基于GPT的代码翻译工具——“AI Code Translator”。此工具能将一种编程语言自动转换为另一种语言。PuerTS提及的“AI转写”可能采用了相似原理。本文将深入分析“AI Code Translator”中“转写”部分的实现。
项目地址:未提供
项目截图:未提供
尝试使用在线工具 aicodeconvert.com/ 将一段TS代码转为Lua。实际体验中,AI转换的Lua代码保留了TS代码的含义、结构和写法,但需要开发者补充一些在目标语言中不存在的类型或函数,例如Lua的class。此外,名称保持与源代码一致,期货源码屋但如果源代码中使用特定库或框架,转换后的代码同样使用该库,但目标语言可能并未提供相应版本,需要开发者自行实现或先用AI转写源库。
分析工具的前端使用next.js编写,核心功能在Index.ts文件中,包含createPrompt和OpenAIStream两个关键方法。createPrompt负责构造AI翻译所需的提示词,OpenAIStream则封装了与OpenAI API的交互。createPrompt方法根据输入语言、输出语言以及代码内容构建提示词,旨在让AI理解翻译任务并生成目标代码。
创建提示词的方法分为三个主要分支,分别针对自然语言输入、自然语言输出以及具体编程语言的输入和输出情况。在构建提示词时,采用身份说明、任务描述、举例、具体文本填充和输出格式续写等步骤,旨在引导AI完成代码翻译。
对于大工程的转写,建议采用以下改进策略:分析代码依赖关系,优先转写底层代码;分段处理代码,避免超过AI处理的token长度限制;对AI生成的代码进行人工检查和测试,提升代码质量。这些技巧可帮助开发者更高效地利用AI转写工具。
总结,AI转写工具“AI Code Translator”通过简单的提示词构造实现代码自动转换。虽然适用于小型代码段,但对于大工程的转写还需结合人工辅助,以提高效率和代码质量。此外,若目标是学习和开发网络游戏,特别是手机游戏或游戏行业相关工作,推荐阅读《Unity3D网络游戏实战(第2版)》,本书由作者总结多年经验编写,提供实用的教程和知识,非常适合这一领域的需求。
腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练
稳定扩散、midjourney等AI绘图技术,为人们带来了令人惊叹的效果,不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而,AI绘图的可控性一直不是很好,通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性,Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发,分析其实现方法。
本篇是第一篇,主要介绍源码的运行方法,后续两篇将以深度图为例,分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter,也是为了继续研究我一直在研究的课题:“AI生成同一人物不同动作”,例如:罗培羽:stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试(多姿势图),Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感,后续将进行尝试。
T2I-Adapter论文地址如下,它与controlnet类似,都是在原模型增加一个旁路,然后对推理结果求和。
T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点,从图中可见,其一是在unet的编码阶段增加参数,而controlnet主要是解码阶段;其二是controlnet复制unit的上半部结构,而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型,因此T2I-Adapter的模型较小,默认下占用M左右,而controlnet模型一般要5G空间。
首先确保机器上装有3.6版本以上python,然后把代码clone下来。随后安装依赖项,打开requirements.txt,可以看到依赖项的内容。然后下载示例,下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下,再下载T2I-Adapter的模型到目录下,模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5,也还下载了sd-v1-4.ckpt。
根据文档,尝试运行一个由深度图生成的例子,下图的左侧是深度图,提示语是"desk, best quality, extremely detailed",右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛,一开始在一台8G显存的服务器上跑,显存不够;重新搭环境在一台G显存的服务器上跑,还是不够;最后用一台G显存的服务器,终于运行起来了。
接下来尝试跑openpose的例子,下图左侧是骨架图,提示词为"Iron man, high-quality, high-res",右侧是生成的图像。
既然能跑推理,那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行,目标是准备一点点数据把训练代码跑起来,至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步,我们以训练深度图条件为例,来运行train_depth.py。
显然,习惯了,会有一些问题没法直接运行,需要先做两步工作。准备训练数据,分析代码,定位到ldm/data/dataset_depth.py,反推它的数据集结构,然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt,用于存放数据文件的地址,由于只是测试,我就只添加两行。然后准备,图中的.png和.png是结果图,.depth.png和.depth.png是深度图,.txt和.txt是对应的文本描述。
文本描述如下,都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量,由于T2I-Adapter使用多卡训练,显然我也没这个环境,因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量,因此做简单的设置。
做好准备工作,可以运行程序了,出于硬件条件限制,只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时,完成,按默认的配置,模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么,使用训练出来的模型试试效果,能生成如下(此处只是为了跑起来代码,用训练集来测试),验证了可以跑起来。
运行起来,但这还不够,我们还得看看代码是怎么写法,下一篇见。
PS:《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文,从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起,从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索,一步步介绍AI博弈的原理,而后引出强化学习方法,通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点,值得推荐。
AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用,它集合stable-diffusion各项常用功能,还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术,我们也分析了它的源码实现,写了一系列文章。
腾讯T2I-adapter源码分析(2)-推理源码分析
随着stable-diffusion和midjourney展示出AI绘图的惊人潜力,人们对技术进步的惊叹不已。然而,AI绘图的可控性一直是痛点,仅凭描述词控制图像并不尽如人意。为增强AI图像的可控性,Controlnet和T2I-adapter等技术应运而生。本文将通过解析T2I-adapter的推理源码,揭示其工作原理。
本文将深入剖析推理部分的代码,以便理解T2I-Adapter的实际操作。使用如下的命令行指令进行推理,如test_adapter.py,它需要指定条件类型、深度图路径、前置处理器类型、提示语、模型和缩放尺寸等参数。
在test_adapter.py中,主要分为参数读取、模型加载和推理运算三个步骤。参数读取部分包括检查支持的条件、构建提示语,以及根据输入选择前置处理。模型加载涉及stable-diffusion和adapter模型,前者通过配置加载,后者根据输入条件构造Adapter模型。
加载stable-diffusion模型时,代码引用了来自github的CompVis/stable-diffusion库,其中关键部分包括加载参数、模型配置以及UNetModel的改动。Adapter模型的构造与论文中的结构图一致,通过ResnetBlock的组合实现。
在推理过程中,先对输入进行预处理,如深度图的处理。随后,get_adapter_feature和diffusion_inference两个核心函数调用adapter模型,与stable-diffusion模型结合进行特征融合和采样。最后,DDIM采样器接收并处理adapter特征,最终生成图像。
通过以上分析,我们逐步揭示了T2I-adapter的推理机制。后续文章将探讨训练代码。在游戏开发中,AI生成游戏角色动作的应用,如AUTOMATIC,展示了这种技术的实际应用,以解决美术资源匮乏的问题。
怎么鉴别文章是不是ai写的如何看一篇文章是不是ei
1. 确认文章的来源:很多机器学习模型可以自动生成文章,但是它们是通过特定的软件或应用程序操作生成的。如果文章来自一个无可争议的机器生成平台,则它几乎一定是使用AI方式生成的。
2. 看文章是否符合语法规则:虽然AI写作软件具备语法检查功能,但是如果文章中有大量的语法错误,那么很可能是机器语言的尝试。
3. 检查文本的简单程度:AI编写的文章通常有很小的误差,并且它们通常根据特定数据集进行训练。因此,这种文章通常简单,情节不复杂。
4. 检查文章是否存在逻辑错误:AI写作软件可以生成文章,但是它们通常会忽略文章的逻辑结构,因此文章中可能存在逻辑矛盾或简单的逻辑错误。
总之,通常可以通过查看文章的源代码以及逻辑、语法和语言表述的实际情况来辨别是否由人工智能编写。
鉴别一篇文章是否由AI写成并不是一件容易的事情。然而,以下是一些可能表明一篇文章是由AI写成的迹象:
1. 文章缺乏人类特有的语言和表达方式。
2. 文章含有大量的模板化语句和短语。
3. 文章的结构和内容可能会出现逻辑上的错误或不连贯的问题。
4. 重复使用相似的短语、主题和论点。
5. 缺乏情感色彩和个性化风格。
需要注意的是,这些特征仅供参考,并不能确切地证明一篇文章是由AI写成的。实际上,随着自然语言生成技术的不断发展,越来越难以区分人工编写的文章和由AI生成的文章。
探索AI实现PDF文档总结
探索AI实现PDF文档总结,面对大雪覆盖的景色,不禁感叹,问题的消散为何不能如雪花般悄无声息。压力虽压迫人,但也是成长的催化剂。上篇文章中,我提到了文档总结的三种方式:Stuff、Refine、Map-Reduce,现在重点复习Refine模式。
Refine模式适用于长篇文章总结。为了实现RefineDocumentsChain,利用LangChain表达式语言,结合所有内置LCEL功能,特别注重流式输出,以适应最新语言特性。首先,采用全文返回方式,通过控制台打印输出结果。
实现流式输出的关键在于利用LCEL提供的stream方法与astream方法。探究其源码,发现调用ainvoke方法即可实现。回顾LCEL特性,包括invoke、batch、stream、ainvoke,直接调用ainvoke便能达成目标。
通过这些步骤,借助LangChain调用Refine模式实现文档总结的过程完成。学习过程中,我发现了一个非常实用的插件——ChatSNow。它快速解答了我不少知识点疑惑,相比搜索引擎,ChatSNow提供了更高效准确的答案,使用极为便捷。