云端开炉,线上训练,Bert-vits2-v2.2云端线上训练和推理实践(基于GoogleColab)
假如我们一定要说深度学习入门会有一定的门槛，那么设备成本是一个无法避开的话题。深度学习模型通常需要大量的计算资源来进行训练和推理。较大规模的深度学习模型和复杂的数据集需要更高的计算能力才能进行有效的训练。因此，训练深度学习模型可能需要使用高性能的计算设备，如图形处理器（GPU）或专用的深度学习处理器（如TPU），这让很多本地没有N卡的同学望而却步。 GoogleColab是由Google提供...
义无反顾马督工,Bert-vits2V210复刻马督工实践(Python3.10)
Bert-vits2更新了版本V210，修正了日/英的bert对齐问题，效果进一步优化；对底模使用的数据进行优化和加量，减少finetune失败以及电音的可能性；日语bert更换了模型，完善了多语言推理。 更多情报请参考Bert-vits2官网： https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/2.1 最近的事情大家也都晓得了，马...
栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)
诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个？没错，是Bert-vits2，没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。 BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训练，学习到通用的语言表示，然后将这些表示用于下游任务的微调。相比传统的基于词嵌入的模型，BER...
NLP文本匹配任务Text Matching [有监督训练]：PointWise（单塔）、DSSM（双塔）、Sentence BERT（双塔）项目实践
NLP文本匹配任务Text Matching [有监督训练]：PointWise（单塔）、DSSM（双塔）、Sentence BERT（双塔）项目实践 0 背景介绍以及相关概念 本项目对3种常用的文本匹配的方法进行实现：PointWise（单塔）、DSSM（双塔）、Sentence BERT（双塔）。 文本匹配（Text Matching）是 NLP 下的一个分支，通常用于计算两个句子之间...
![NLP文本匹配任务Text Matching [有监督训练]：PointWise（单塔）、DSSM（双塔）、Sentence BERT（双塔）项目实践](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230814_88e131726dc44ae19e24afecf4292967.png)
BERT等预训练模型实践浅析
1.背景 近期，在NLP领域预训练模型受到了越来越多的关注。从ELMo到BERT，预训练模型在不同的NLP问题取得了很好的效果。本文参考To Tune or Not to Tune? Adapting Pretrained Representations to Diverse Tasks论文， 针对预训练模型BERT/EMLo，分析其在实际问题中的使用方式。 2.怎么用BERT/ELMo解决问题....
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