微软deepseek插件（deepl 插件）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、MoneyPrinterPlus:AI自动短视频生成工具-微软云配置详解
• 2、如何看待deepseek冲击英伟达导致其盘前股价下跌13%?
• 3、在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma
• 4、AMD也生产显卡,但为什么在AI领域与英伟达存在这么大的差距?它还有机会...

MoneyPrinterPlus:AI自动短视频生成工具-微软云配置详解

MoneyPrinterPlus是一个AI自动短视频生成工具，借助Azure提供的语音服务，可以实现语音合成和语音识别功能。如果你想要使用Azure语音服务，首先需要在Azure官网上注册账号，然后创建语音服务，并记住密钥和region。

在生成视频过程中，MoneyPrinterPlus 需要进行语音合成和语音识别。为此，我们利用腾讯云提供的服务。配置过程涉及获取访问密钥和开通语音服务。获取腾讯云访问密钥 首先，登录腾讯云官网，搜索“访问密钥”，进入访问密钥控制台，创建新密钥以获取 APPID、SecretID 和 SecretKey。

MoneyPrinterPlus 是一款自动化短视频生成工具，旨在通过 AI 技术简化短视频创作过程。配置 MoneyPrinterPlus 以充分发挥其功能，需要遵循一系列步骤，确保集成所需的云服务与资源。首先，访问 MoneyPrinterPlus 的开源代码库，获取工具的最新代码和文档。

一款免费的AI短视频混剪批量生成工具MoneyPrinterPlus已经上线，它能够自动化批量生成短视频，支持windows和linux平台，一天生成上万短视频不是梦。MoneyPrinterPlus是开源、免费的，使用它配合自动短视频上传工具，批量生成的短视频可以快速上传到各大视频平台。

近期，程序员Fuji Coders创新性地开发了一个名为Money Printer的全自动化短视频生成工具，它通过AI技术实现一键式视频制作。YouTube和TikTok上的许多视频已经大量使用了这种自动化技术，如Invideo等平台提供了文本转视频功能，能生成包含字幕、配音和背景音乐的高质量视频。

如何看待deepseek冲击英伟达导致其盘前股价下跌13%?

1、接下来，AMD规划在2025年推出MI350系列GPU。MI350X将基于CDNA 4架构，性能相比MI300X等CDNA 3芯片有望提升约35倍，有能力硬刚当前AI的金标准，英伟达最新的Blackwell架构。为了抢占先机，AMD预计将提前在这个季度向客户提供MI350X样品，并在年中开始量产。

2、在算力及硬件方面，浪潮信息为DeepSeek北京亦庄智算中心提供了AI服务器集群，包括英伟达H800及自研的AIStation管理平台，是DeepSeek重要的算力基础设施供应商。中科曙光则承建了DeepSeek杭州训练中心的液冷系统，为其提供高效的散热解决方案。

3、DeepSeek的算力来源是多元化的，涉及多家国内领先的科技企业。其中，浪潮信息为DeepSeek提供了重要的算力基础设施支持，包括AI服务器集群及配套的英伟达H800芯片与自研的AIStation管理平台。这些设备为DeepSeek的运行提供了强大的算力基础，使得其能够在短时间内完成大规模模型的训练。

在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma

1、通过简单几步微软deepseek插件，就能在本机轻松使用Gemma。首先，下载安装Ollama，它支持Mac上直接下载和运行软件包。接着，通过终端命令下载Gemma 7B模型，下载过程需要一定时间，大约2GB。下载完毕后，使用命令与模型交互。例如，将本文第一段翻译为英文，Gemma的响应速度很快，译文比较直接。

2、谷歌深夜再创辉煌，发布微软deepseek插件了最新的开放模型家族——Gemma，其性能强大，超越了LLaMA，并且实现了在笔记本上运行的便捷性。Gemma由Google DeepMind及谷歌团队研发，以拉丁语“gemma”命名，象征着其在开放模型领域的珍贵地位。

3、令人惊讶的是，尽管Gemma-7B模型原本在笔记本上运行可能颇具挑战，但在QLora、Flash Attention 2和adamw_bnb_8bit优化策略的助力下，我们成功优化了模型。

4、Gemma模型的推理代码示例要求使用tokenizer.apply_chat_template获取指令微调模型的prompt template。资源消耗需注意，微调和微调后的推理过程需要充足计算资源。使用SWIFT进行微调，魔搭社区官方提供的LLM&AIGC模型微调推理框架。微调代码开源，使用hc3-zh分类数据集进行任务判断数据样本的回答来自human还是chatgpt。

5、此次微调采用的笔记本电脑配置为i9-13900HX/32GB，GPU 4090/16GB，并使用Microsoft PyCharm/VSCode、Jupyter Notebook等工具作为主要编程环境。在微调总体思路方面，我们聚焦于对Gemma 2B模型的微调，所选数据集为databricks/databricks-dolly-15k。

AMD也生产显卡,但为什么在AI领域与英伟达存在这么大的差距?它还有机会...

1、在刚刚过去的2024财年，AMD营收达到创纪录的258亿美元，但同比增幅仅14%。然而，穿透这一数字，我们可以看到AI相关业务的爆发：数据中心收入同比大涨94%，其中GPU销售额就超过50亿美元，而CEO苏姿丰的预期只有20亿美元左右。Ryzen AI芯片所在的客户端业务营收也达到了70亿美元，同比增幅52%。

2、在AI热潮中，AMD与英伟达（NASDAQ：NVDA）之间的竞争愈发激烈。尽管AMD在过去的12个月中表现不俗，但与英伟达的差距明显。英伟达的H100数据中心芯片因其强大的性能，已成为AI应用的首选，背后CUDA平台的优化能力为其提供了竞争优势。

3、显卡性能在不同工作场景下表现各异。AIGC领域，N卡如RTX 4070表现出色，领先于A卡旗舰RX 7900 XTX。在建模渲染方面，渲染环节对显卡性能要求较高，N卡如RTX 4070在多个渲染引擎基准测试中保持领先。视频创作中，视频剪辑对显卡要求不高，RTX 4060足以满足需求。

4、在AI和深度学习等专业领域，NVIDIA显卡凭借CUDA和Tensor核心提供了强大的计算加速性能。而AMD显卡在游戏开发、虚拟现实等特定专业领域拥有广泛的应用基础。

5、AMD是英伟达在GPU领域的主要竞争对手之一。AMD的RX系列显卡在游戏性能上一直与英伟达的GTX和RTX系列显卡相抗衡。AMD的显卡在性价比方面往往更具优势，对于一些预算有限的消费者来说，AMD显卡是一个很好的选择。此外，AMD也在不断提升其显卡在高性能计算和AI领域的能力，以扩大市场份额。