边缘部署

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域得到了广泛应用。大模型在终端设备上的部署面临着计算资源、存储空间和功耗等方面的挑战。本文将探讨边缘部署AI大模型的轻量化方案，包括模型压缩、量化、剪枝等技术，旨在提

AI 大模型 Whisper 的边缘部署实践：本地推理与低资源设备适配 随着人工智能技术的飞速发展，大模型如 Whisper 在语音识别、自然语言处理等领域展现出强大的能力。这些大模型通常需要较高的计算资源，不适

边缘部署：Llama大模型在树莓派/Jetson设备上的轻量化方案 随着人工智能技术的飞速发展，大模型如Llama在自然语言处理、图像识别等领域展现出强大的能力。这些大模型通常需要较高的计算资源，不适合在边缘设备

文心一言：边缘部署（轻量化版本 / 本地推理）方案实现与优化 随着人工智能技术的飞速发展，大模型如文心一言在自然语言处理领域取得了显著的成果。大模型的部署和推理通常需要强大的计算资源，这在边缘计算环境中可能难以满

边缘部署：AI大模型之AIGC轻量化模型与本地推理方案 随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型在各个领域得到了广泛应用。大模型的计算和存储需求较高，使得边缘部署成为了一个重要的研究方向。本文将围绕AI大模型之AI

边缘部署：Stable Diffusion轻量化模型与移动端适配方案 随着人工智能技术的飞速发展，大模型如Stable Diffusion在图像生成、文本生成等领域展现出强大的能力。这些大模型通常需要较高的计算资

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，AI作画已成为一项热门应用。传统的AI作画模型在边缘设备上部署时，往往因为模型过大、计算资源消耗过高而难以实现。本文将探讨如何通过轻量化模型和设备端推理方案，实现AI作画的边缘部署

边缘部署案例：使用PyTorch在智能设备上适配AI大模型 随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域得到了广泛应用。大模型通常需要较高的计算资源，这在边缘设备上可能难以满足。为了解决这个问题，边缘部署应运而生

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）大模型在各个领域得到了广泛应用。大模型的计算和存储需求较高，对低功耗设备的边缘部署提出了挑战。本文将探讨大模型边缘部署的适配策略，包括模型压缩、量化、剪枝等技

大模型边缘部署：计算机视觉在低功耗设备上的适配技术 随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉领域的大模型在图像识别、目标检测、语义分割等方面取得了显著的成果。这些大模型通常需要较高的计算资源和功耗，难以在低功耗设备