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【怎么看源码中的域名数据】【python控制手机源码】【cass命令的源码】星火设计源码_星火设计源码下载

时间:2024-12-23 08:38:00 来源:深入浅出html5 源码

1.ROS开源项目:(一)中文语音交互系统ROSECHO (二)教学级别无人车Tianracer
2.LLM优化:开源星火13B显卡及内存占用优化
3.有什么关于 Spark 的星火星火下载书推荐?

星火设计源码_星火设计源码下载

ROS开源项目:(一)中文语音交互系统ROSECHO (二)教学级别无人车Tianracer

       开发之路永无止境,往往在最后期限的设计设计白板上写着的计划,往往只是源码源码一份空想。年初时,星火星火下载我定下了两个目标,设计设计计划在年末完成,源码源码怎么看源码中的域名数据然而时间在拖延中流逝,星火星火下载直到如今,设计设计我才发现,源码源码真正的星火星火下载开源精神并非一个人的单打独斗,而是设计设计众人协作的火焰。

       记得一年前,源码源码我四处奔波,星火星火下载从开源社区汲取养分,设计设计同时也渴望贡献出自己的源码源码力量。然而,回顾过去,我却发现并没有做出任何贡献。这次,我希望能够集结各路伙伴,如果有志于参与开源项目,我们能共同打造一个GitHub上的百星、千星项目。几位资深程序员已经搭建好了基础,硬件改进较多,但程序完善程度未达预期。我们期望有更多的年轻朋友加入我们,与我们一起学习软件的版本控制、代码规范和团队协作,共同完成复杂的机器人项目,实现成长与蜕变。

       (一)中文语音交互系统ROSECHO

       ROSECHO的GitHub源码库已准备好,欢迎先star再深入阅读。此代码遵循BSD开源协议。

       详细中文介绍文档

       面对智能音箱市场,许多人或许会质疑我们的python控制手机源码团队为何要涉足这个领域。然而,故事并非如此简单。在年,我们计划为一个大型展厅打造讲解机器人,采用流行于Android系统的接待引导机器人,其语音交互功能本无问题,但当时的挑战在于,尚未有集成cartographer在数千平米展厅中进行建图导航的方案。因此,我们决定打造一款完全基于ROS的讲解机器人。市场上虽然有众多智能音箱,但缺乏适用于ROS二次开发的产品。在科大讯飞一位大佬的介绍下,我们选择了AIUI方案,虽然开发难度大,但高度定制化,非常适合我们这样的开发团队。于是,我们主要任务转变为开发一款能够在ROS下驱动的智能音箱,ROSECHO便由此诞生。

       第一版智能音箱在年4月问世,包含W的大喇叭、6环麦克风,以及ROS主控制器,下方控制了一个云迹科技的水滴底盘。了解过ROS星火计划进阶课程的朋友大概知道,课程中的大作业之一是语音命令移动机器人端茶倒水,而我们的任务相当于完成了一个加强版的大作业。

       整个机器人在年7月完成,音箱分散到身体各个部分,环麦位于头顶,喇叭置于身体两侧。其他传感器、执行机构、决策、cass命令的源码定位导航均基于ROS,定制了条特定问答,调试的机器人在场馆中行走上下坡不抖动,定位准确,7*小时工作稳定。音箱在大机器人上使用效果出色,主要得益于讯飞的降噪和回声消除技术,使得远场对话和全双工对话得以实现。社区中许多小伙伴也尝试了软核解决方案,但由于环境限制较大。于是,我们决定将音箱从大家伙改为普通智能音箱大小,通电即为智能音箱,USB接入ROS后,只需启动launch,即可接收语音识别结果,发送TTS语料,配置网络、接收唤醒角度等。

       这次体验深刻地让我认识到,做大容易做小难。过完春节后,年8月ROS暑期夏令营期间,我们做了N款外壳,测试了M种喇叭,贴了P版外围电路,程序则改动不大。主要是由于时间有限,无法进行更多改进。样品均为手工制作,音质上,7w的喇叭配有一个无源辐射板,对于从森海HD入门的人来说,音质虽有瑕疵,但足以满足日常使用。58微同城源码

       之前在想法中发布了一个使用视频,大家可参考运行效果。

       ROSECHO基本情况介绍完毕,如何开始呢?

       从零开始:推荐给手中已有讯飞AIUI评估板的小伙伴,记住,评估板而非麦克风降噪板(外观相似,简单区分是评估板售价元,降噪板元)。手头的评估板可通过3.5mm接口连接普通电脑音箱,再准备一根USB转转换头连接评估板DB9接口。后面需要根据实际串口修改udev规则,理论上可配合ROSECHO软件使用。硬件工作量较大,还需包含移动机器人所需机械设计、电气改造等。好处是拥有AIUI后台,可以定制云端语料和技能,但这又是另一个领域的能力,也不是三下五除二能完成的。

       从ROSECHO开始:直接购买ROSECHO,首发的十台会附赠ROS2GO,只需连接自带电源并用USB线连接电脑,配置无线SSID和密码即可。连接方便,我们维护云端语料,人设为智能机器人管家,大家只需关注如何利用识别后的词句控制机器人和进行应答。云端问答AIUI处理,一些自定义问答可在本地程序中处理,务必联网,因为语音识别本身需要网络。具体软件启动和简单demo请查看GitHub软件库的说明。

       然后做什么:要实现智能语音交互功能的移动机器人,需要对ROS中的actionlib非常熟悉。我们提供了简单的php采集广告源码demo,可以控制机器人在turtlebot stage仿真环境中根据语音指令在两点之间移动,也可以根据唤醒方位进行旋转。之后还需增加音箱的TF变换。

       大机器人中的状态机采用层次状态机(Hierarchical state machines),适用于移动机器人的编程,框架准备开源,方便大家开发自己的智能移动机器人策略。参考下面链接,希望深入了解也可以购买译本,肯定是比ROS By Example中的Smach状态机更适合商用级产品开发。

       还计划做一套简单的语音遥控指令集,机器人问答库,在iflyos中构建适合机器人的技能库。何时能完成尚不确定,大家一起加油!

       (二)教学级别无人车Tianracer

       GitHub源码库已准备就绪,欢迎先star再深入阅读。遵循Hypha Racecar的GPLv3协议。

       这是最近更新的详细使用手册。相比ROSECHO,Tianracer的基本功能均已完成,至少可以拿来学习建图导航,了解SLAM。

       Tianracer是一个经过长时间准备的开源项目,年从林浩鋕手中接过Hypha Racecar后,希望将项目发扬光大。这两年改进了软件框架、周边硬件、机械结构,并增加了新的建图算法,但仍有大量工作待完成。这两个月在知乎想法和微信朋友圈分享了项目的进展,经历了多次迭代,现在大致分为入门、标准、高配三个版本。三个版本的软件统一,可通过环境变量更改设置。

       最近整个项目从Tianbot Racecar更名为TianRacer,经过长时间探索,终于实现了合理的传感器与处理器配置。相比Hypha Racecar,处理器从Odroid XU4更改为NVIDIA在上半年推出的Jetson Nano,车前方增加了广角摄像头,利用Nano的深度学习加速,可以接近实时处理图像数据。相比之前的单线激光,广角摄像头大大扩展了后续可实现的功能。

       TianRacer基本使用Python编写,从底层驱动到遥控等,目的是方便大家学习和二次开发。同时集成了cartographer和vins-fusion启动文件,可以尝试新的激光与视觉SLAM,基于Nano的深度学习物体识别等也是可以直接运行的。但目前功能尚未有机整合。

       从零开始搭建:TianRacer搭建可能难度较大,不仅需要RC竞速车的老玩家进行机械电子改装,还需要对ROS熟悉并修改软件以进行适配,同时可能需要嵌入式程序员的帮助。对于主要关心搭建的朋友,可以参考小林的Hypha Racecar和JetRacer Tamiya版本的搭建指南。

       从TianRacer开始:这批开发版本的无人竞速车附赠搭好环境的ROS2GO,TianRacer本身有开机自启功能,利用ROS2GO加上USB线对车体进行网络配置,就可以远程编程和调试。仔细参考提供的TianRacer看云文档(文档积极更新),大部分车体自带的功能都可以实现,包括但不限于建图、定位、导航、识别等。

       然后做什么:利用TianRacer学习无人车的基础框架,还可以通过JupyterLab学习Jetson Nano的深度学习算法。未来计划将交通标识识别、行人和车辆检测、车道线检测等无人车基础功能融合,但不确定Jetson Nano的算力是否足够。目标是在校园内进行低成本的无人车竞速比赛,希望像CMU的Mobot室外巡线比赛一样持续发展,至今已举办届。

       这个视频是搬运自YouTube。大家可深入了解非结构环境下的导航。对于不清楚结构化环境与非结构化环境的朋友,CMU和恩智浦的比赛完美诠释了两者之间的区别。

       一起来玩耍吧!

       在开源社区协作方面,我们也是第一次尝试,对于松散的协同开发经验不足,希望参与或组织过大型开源项目的朋友们加入我们,一起努力。有兴趣的朋友可以留言或私信。

       前几日与朋友们闲聊时,想起几年前高翔博士赞助一锅粥(orb-ygz-slam)1万元时,我也只能提供支持。这次真心希望可以贡献出代码,实现实实在在的贡献。

       年年底发布了开发者申请价格,但数量有限,早已连送带卖售罄。年又有几十位爱好者填写了问卷,忘记查阅。每年的双十一双十二我们都会有优惠活动,感谢大家的关注。

LLM优化:开源星火B显卡及内存占用优化

       本qiang近期接手了一个任务,旨在部署多个开源模型,并对比本地全量微调的模型与开源模型的性能表现。参与的开源模型包括星火B、Baichuan2-B、ChatGLM6B等。其他模型基于transformers架构,启动服务流畅,然而星火B基于Megatron-DeepSpeed框架实现,启动过程发现显卡占用量高达G-G,超出预期。本文主要围绕开源星火B的显存及内存使用优化进行整理与讨论。

       直观分析,星火B模型使用bf数据类型,预计显存占用为G左右,实际却高达G+,这解释了为什么星火开源模型讨论较少。穷人家的孩子,哪里有充足的显存资源。在排查原因时,需要对源码进行调试与分析。在启动推理服务的脚本run_iFlytekSpark_text_generation.py中,model_provider方法用于初始化模型并加载模型文件。在加载权重文件时,直接将权重文件加载至显卡,而非先加载至CPU再转移到GPU,这可能是优化点之一。

       深入源码,发现星火B模型的初始化过程中,包括Embedding层、线性转换层等的权重weight直接分配在GPU上运行。为优化此过程,可以调整模型初始化策略。通过在启动推理服务的脚本中加入参数" use_cpu_initialization",模型初始化时可以先将权重加载至CPU,然后进行后续的GPU分配和转换。在加载模型文件时,先加载至CPU,避免直接在GPU上运行,加载完成后,利用垃圾回收机制清除CPU上的内存占用。

       实施优化后,显卡占用量从.5G减少至G,内存占用从.5G降低至.1G,效果显著。优化的核心在于使用CPU预加载模型,之后转换至GPU。

       总结而言,本文主要针对开源星火B显存及内存占用过大的问题提供了一种代码优化方法。关键在于调整模型初始化和加载策略,通过先在CPU上预加载模型,再进行GPU分配,有效降低了资源占用。对于遇到类似问题的读者,建议参考本文提供的优化思路。

有什么关于 Spark 的书推荐?

       《大数据Spark企业级实战》本书共包括章,每章的主要内容如下。

       第一章回答了为什么大型数据处理平台都要选择SPARK。为什么spark如此之快?星火的理论基础是什么?spark如何使用专门的技术堆栈来解决大规模数据处理的需要?第二章回答了如何从头构建Hadoop集群的问题。如何构建基于Hadoop集群的星火集群?如何测试火星的质量?第三章是如何在一个集成开发环境中开发和运行星火计划。如何开发和测试IDA中的spark代码?

       在这4章中,RDD、RDD和spark集成战斗用例API的作用类型将用于实际的战斗RDD。

第四章分析了星火独立模式的设计与实现、星火集群模型和星火客户端模式。

第五章首先介绍了spark core,然后通过对源代码的分析,分析了spark的源代码和源代码,仔细分析了spark工作的整个生命周期,最后分享了spark性能优化的内容。

       这说明了一步一步的火花的特点是使用了大约个实际案例,并分析了spark GraphX的源代码。

第八章,在星火SQL实践编程实践的基础上,详细介绍了星火SQL的内容。第九章讲了从快速启动机器学习前9章,MLlib的分析框架,基于线性回归、聚类,并解决协同过滤算法,源代码分析和案例启示MLlib一步一步,最后由基本MLlib意味着静态和朴素贝叶斯算法,决策树分析和实践,进一步提高的主要引发机器学习技巧。第十章详细描述了分布式存储文件系统、超轻粒子和超轻粒子的设计、实现、部署和使用。第十一章主要介绍了火花流的原理、源代码和实际情况。第十二章介绍了spark多语种编程的特点,并通过实例介绍了spark多语言编程。最后,将一个综合的例子应用到spark多语言编程的实践中。第十三章首先介绍了R语言的基本介绍和实践操作,介绍了使用sparkr和编码的火花,并帮助您快速使用R语言和数据处理能力。在第十四章中,详细介绍了电火花放电的常见问题及其调谐方法。首先介绍了个问题,并对它们的解决方案进行了优化。然后,从内存优化、RDD分区、对象和操作性能优化等方面对常见性能优化问题进行了阐述,最后阐述了火花的最佳实践。

       附录从spark的角度解释了Scala,并详细解释了Scala函数编程和面向对象编程。

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