当前位置: 首页 > news >正文

通过 Gorilla 入门机器学习

机器学习是一种人工智能领域的技术和方法,旨在让计算机系统能够从数据中学习和改进,而无需显式地进行编程。它涉及构建和训练模型,使其能够自动从数据中提取规律、进行预测或做出决策。

我对于机器学习这方面的了解可以说是一片空白,既不懂机器学习,也不懂 python,更不懂算法。

像我这样的人,在短时间内精通机器学习是不可能的。

那么,现在我可以通过哪些渠道来快速了解机器学习呢?或者说,玩一玩?

答案就是通过 Gorilla 这个开源项目来实现机器学习。

Gorilla 简介&使用

Gorilla 是一个基于 LLM 实现的对话模型,可以接收用户提供的需求,然后给出能够实现需求的机器学习模型 API,目前支持的开源模型 API 来源包含:Hugging Face、Torch、and TensorFlow.

我们可以在 Google 的 Colab 上面运行 Gorilla,也可以在本地运行 Gorilla。

这里我使用 Colab 来运行 Gorilla。

Gorilla 提供了两个案例,一个是翻译的案例,一个是图像识别的案例。

这里我选用了图像识别的案例,点击运行。

image

从图中可以看出,我们给出的需求是 构建一个可以识别图片中的物体的机器人,使用的模型来源是 Hugging Face

它的回答是:

  • 步骤:
  1. 引入 PILtransformers 相关依赖, 其中包含的 DetrForObjectDetection 可用于图像识别。
  2. 使用 from_pretrained 方法加载模型,模型可以用来识别图片中的物体。
  3. 从远端下载图片,然后使用 PIL 处理图片。
  4. 使用模型识别图片中的物体,然后将识别结果返回。

最后,它给出了一段代码,我们可以直接复制到本地文件中运行。

运行之前,需要保证本地具备 python3 工作环境,同时需要使用 pip 将代码中使用到的依赖进行安装。

我在简单尝试后,发现这段代码是无法运行的,这也是大多数 LLM 模型的通病,看起来很专业的答案,但是实际代码是无法运行的。

Hugging Face 模型

不过,整体代码逻辑我看了一眼,是可以理解的,那么,我们可以自己动手来实现这个需求。

首先,在网上找到 Hugging Face,在里面发现了很多模型,这里我选择了最多下载的模型 —— 识别车牌。(如下图)

image

点进去可以看到功能介绍及示例代码。(如下图)

image

我把代码放到本地,下载相关依赖后,同时准备了下面这张待处理的图片。

import yolov5# load model
model = yolov5.load('keremberke/yolov5m-license-plate')# set model parameters
model.conf = 0.25  # NMS confidence threshold
model.iou = 0.45  # NMS IoU threshold
model.agnostic = False  # NMS class-agnostic
model.multi_label = False  # NMS multiple labels per box
model.max_det = 1000  # maximum number of detections per image# set image
img = 'example.jpg'# perform inference
results = model(img, size=640)# inference with test time augmentation
results = model(img, augment=True)# parse results
predictions = results.pred[0]
boxes = predictions[:, :4] # x1, y1, x2, y2
scores = predictions[:, 4]
categories = predictions[:, 5]# show detection bounding boxes on image
results.show()# save results into "results/" folder
results.save(save_dir='results/')

image

使用 py 命令运行代码后,我得到了处理后的图片。(如下图)

image

它成功的将图片中清晰可见的车牌扫描出来了,结果是 2 个。

对于完全没了解过相关知识的我,能做到这一步,我还是觉得有些意外的。

我又尝试了一下 Hugging Face 上的其他免费模型,都挺有意思的,大家感兴趣的可以自己去尝试一下。

小结

Gorilla 目前提供给我的代码,并没有帮助我写出一个可用的项目。

但是,它所提供的思路和方向是正确的,并且相关的模型也是可以使用的。

作为 0 基础选手,通过 Gorilla,确实可以快速的了解到机器学习的相关知识,同时也可以快速的实现一个机器学习的项目。

下面附上一些相关资料,包含 Gorilla 教程:

Gorilla 官方地址

Gorilla Colab

Hugging Face 模型

最后一件事

如果您已经看到这里了,希望您还是点个赞再走吧~

您的点赞是对作者的最大鼓励,也可以让更多人看到本篇文章!

如果觉得本文对您有帮助,请帮忙在 github 上点亮 star 鼓励一下吧!

相关文章:

通过 Gorilla 入门机器学习

机器学习是一种人工智能领域的技术和方法,旨在让计算机系统能够从数据中学习和改进,而无需显式地进行编程。它涉及构建和训练模型,使其能够自动从数据中提取规律、进行预测或做出决策。 我对于机器学习这方面的了解可以说是一片空白&#xf…...

【二叉树】298. 二叉树最长连续序列

文章目录 一、题目1、题目描述2、基础框架3、原题链接 二、解题报告1、思路分析2、时间复杂度3、代码详解 三、本题小知识 一、题目 1、题目描述 给你一棵指定的二叉树的根节点 root ,请你计算其中 最长连续序列路径 的长度。 最长连续序列路径 是依次递增 1 的路…...

Matlab论文插图绘制模板第100期—紧凑排列多子图(Tiledlayout)

不知不觉,《Matlab论文插图绘制模板》系列来到了第100期。 在此之前,其实我也没想到会有这么多种数据可视化表达方式,论文里不是折线图就是柱状图,单调的很。 假如研究生那会要是能遇到现在的自己(分享的内容&#x…...

[2.0快速体验]Apache Doris 2.0 日志分析快速体验

1. 概述 应用程序、服务器、云基础设施、IoT 和移动设备、DevOps、微服务架构—最重要的业务和 IT 发展趋势帮助我们以前所未有的方式优化运维和客户体验。但这些趋势也导致由机器生成的数据出现爆炸式成长,其中包括日志和指标等,例如,用户交…...

MySQL学习-数据库创建-数据库增删改查语句-事务-索引

MySQL学习 前言 SQL是结构化查询语言的缩写,用于管理关系数据库(RDBMS)中的数据。SQL语言由IBM公司的Donald Chamberlin和Raymond Boyce于20世纪70年代开发而来,是关系型数据库最常用的管理语言。 使用SQL语言可以实现关系型数据库中的数据处理、数据…...

浏览器渗透攻击-渗透测试模拟环境(9)

介绍了浏览器供给面和堆喷射技术。 “客户端最流行的应用软件是什么,大家知道吗?” 这个简单的问题,你当然不会放过:“当然是浏览器,国内用得最多的估计还是 IE 浏览器,其实 360安全浏览器遨游啥的也都是基于IE内核的。” “OK,浏览器是客户端渗透攻击的首要目标,目前IE…...

MySQL数据库基础(基础命令详解)

1、数据库操作 1.1、显示当前的数据库 SHOW DATABASES; 1.2、创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS 库名; 1.3、使用数据库 USE 库名; 1.4、删除数据库 DROP DATABASE IF EXISTS 库名; 说明:数据库删除之后,内部看不到对应…...

企业培训直播场景下嘉宾连线到底是如何实现的?

企业培训直播场景下,进行音视频连线的嘉宾,都拥有面向学员教学的权限,支持多位老师/专家异地同堂授课,那么,这种嘉宾连线到底是如何实现的? 企业培训,如何做到不受时间和地点限制,实…...

五、JSP05 分页查询及文件上传

五、JSP 分页查询及文件上传 5.1 使用分页显示数据 通过网络搜索数据时最常用的操作,但当数据量很大时,页面就会变得冗长,用户必须拖动才能浏览更多的数据 分页是把数据库中需要展示的数据逐页分步展示给用户 以分页的形式显示数据&#xff…...

一起看 I/O | 借助 Google Play 管理中心价格实验,优化定价策略

作者 / Google Play 产品经理 Phalene Gowling 今年 Google I/O 大会上的 "通过 Google Play Commerce 提升收益" 演讲重点为您介绍了深度集成至 Google Play 的最新创收工具。此工具专注于帮您优化定价策略。为您的产品或内容确定合适的价格是实现更出色的用户生命周…...

hexview 命令行操作使用说明

hexview 命令行操作使用说明 命令行操作基础格式 hexview.exe infile [option] -o outfile提取部分内容 hexview.exe app.hex /AR:0X200000-0X303404 /s /XI -o app1.hex/AR:指定提取的范围。(也可以使用/CR,它可以指定多个范围&#xff0…...

vue3+element plus,使用分页total修改成中文

vue3element plus,使用分页total修改成中文 使用element plus的分页功能 el-pagination 的时候,total属性显示是英文 这是我建的一个新项目,总数显示的Total 1000 我们的需求是显示中文,共 1000 条 这个就很尴尬,组件…...

RPC、HTTP、DSF、Dubbo,每个都眼熟,就是不知道有什么联系?

一、HTTP 和 RPC 首先,http 与 rpc 有什么区别这个问题不太严谨,因为这俩就不是一个层级的东西。 HTTP 这个大家太熟悉了吧?日常接触最多的恐怕就是各种http协议的接口了。 没错,http它是一个协议。 其他在这里就不打算铺开了…...

java.security.MessageDigest的用法

java.security.MessageDigest MessageDigest的含义 message含义是:消息,信息 digest的含义是 digest 必应词典 n.摘要;文摘;概要;汇编 v.消化;领会;领悟;理解 海词 n. 摘要 vt. 消化;理解 vi…...

3.2 分析特征间的关系

3.2 分析特征间的关系 3.2.1 绘制散点图 scatter()例子1:绘制2000-2017年各季度国民生产总值散点图例子2:使用不同颜色不同形状的点,绘制2000-2017年各产业各季度国民生产总值散点图 3.2.2 绘制折线图 plot()例子1:绘制2000-2017年…...

Numpy学习

Numpy官方手册:Array objects — NumPy v1.24 Manual 创建数组 1.1 从现有数据创建 重要类型 np.ndarray # 判断是否可以迭代 注意0维标量不可以遍历 print(__iter__ in dir(np.ndarray) and __getitem__ in dir(np.ndarray))np.array(object, dtypeNone) objec…...

IDC机房相电压与线电压的关系

380V电动机(三相空调压缩机)的电流计算公式为:Ⅰ=额定功率(1.732额定电压功率因数效率)。 功率因数是电力系统的一个重要的技术数据。功率因数是衡量电气设备效率高低的一个系数。功率因数低,说…...

chatgpt赋能python:Python如何设置输入的SEO

Python如何设置输入的SEO Python是一种高级的编程语言,具有容易上手、可扩展和开源等特点,因此在软件开发过程中得到广泛的应用。然而,如果您想让您的Python项目在搜索引擎上获得更好的排名和流量,您需要考虑如何设置输入的SEO。…...

Spring Cloud Alibaba — Nacos 构建服务注册中心

文章目录 Nacos Server下载启动登录创建命名空间 Nacos Client启动样例Nacos 服务发现配置项 集成 OpenFeign 远程接口调用添加 OpenFeign 依赖开启 EnableFeignClients 注解编写远程服务接口远程接口调用 集成 Sentinel 熔断降级添加 Sentinel 依赖开启 Sentinel 熔断降级编写…...

4.2 Spark SQL数据源 - 基本操作

一、默认数据源 案例演示读取Parquet文件 查看Spark的样例数据文件users.parquet 1、在Spark Shell中演示 启动Spark Shell 查看数据帧内容 查看数据帧模式 对数据帧指定列进行查询,查询结果依然是数据帧,然后通过write成员的save()方法写入HDF…...

Linux链表操作全解析

Linux C语言链表深度解析与实战技巧 一、链表基础概念与内核链表优势1.1 为什么使用链表?1.2 Linux 内核链表与用户态链表的区别 二、内核链表结构与宏解析常用宏/函数 三、内核链表的优点四、用户态链表示例五、双向循环链表在内核中的实现优势5.1 插入效率5.2 安全…...

对WWDC 2025 Keynote 内容的预测

借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...

PL0语法,分析器实现!

简介 PL/0 是一种简单的编程语言,通常用于教学编译原理。它的语法结构清晰,功能包括常量定义、变量声明、过程(子程序)定义以及基本的控制结构(如条件语句和循环语句)。 PL/0 语法规范 PL/0 是一种教学用的小型编程语言,由 Niklaus Wirth 设计,用于展示编译原理的核…...

Python 包管理器 uv 介绍

Python 包管理器 uv 全面介绍 uv 是由 Astral(热门工具 Ruff 的开发者)推出的下一代高性能 Python 包管理器和构建工具,用 Rust 编写。它旨在解决传统工具(如 pip、virtualenv、pip-tools)的性能瓶颈,同时…...

wpf在image控件上快速显示内存图像

wpf在image控件上快速显示内存图像https://www.cnblogs.com/haodafeng/p/10431387.html 如果你在寻找能够快速在image控件刷新大图像(比如分辨率3000*3000的图像)的办法,尤其是想把内存中的裸数据(只有图像的数据,不包…...

通过 Ansible 在 Windows 2022 上安装 IIS Web 服务器

拓扑结构 这是一个用于通过 Ansible 部署 IIS Web 服务器的实验室拓扑。 前提条件: 在被管理的节点上安装WinRm 准备一张自签名的证书 开放防火墙入站tcp 5985 5986端口 准备自签名证书 PS C:\Users\azureuser> $cert New-SelfSignedCertificate -DnsName &…...

Cilium动手实验室: 精通之旅---13.Cilium LoadBalancer IPAM and L2 Service Announcement

Cilium动手实验室: 精通之旅---13.Cilium LoadBalancer IPAM and L2 Service Announcement 1. LAB环境2. L2公告策略2.1 部署Death Star2.2 访问服务2.3 部署L2公告策略2.4 服务宣告 3. 可视化 ARP 流量3.1 部署新服务3.2 准备可视化3.3 再次请求 4. 自动IPAM4.1 IPAM Pool4.2 …...

区块链技术概述

区块链技术是一种去中心化、分布式账本技术,通过密码学、共识机制和智能合约等核心组件,实现数据不可篡改、透明可追溯的系统。 一、核心技术 1. 去中心化 特点:数据存储在网络中的多个节点(计算机),而非…...

自然语言处理——文本分类

文本分类 传统机器学习方法文本表示向量空间模型 特征选择文档频率互信息信息增益(IG) 分类器设计贝叶斯理论:线性判别函数 文本分类性能评估P-R曲线ROC曲线 将文本文档或句子分类为预定义的类或类别, 有单标签多类别文本分类和多…...

一些实用的chrome扩展0x01

简介 浏览器扩展程序有助于自动化任务、查找隐藏的漏洞、隐藏自身痕迹。以下列出了一些必备扩展程序,无论是测试应用程序、搜寻漏洞还是收集情报,它们都能提升工作流程。 FoxyProxy 代理管理工具,此扩展简化了使用代理(如 Burp…...