边缘计算

部署优化：边缘计算、云端协同与轻量化压缩在AI大模型中的应用 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。大模型的部署和优化成为了一个亟待解决的问题。边缘计算、云端协同和轻量化压缩是三种常见的优化

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型如 Bard 在各个领域的应用越来越广泛。大模型的部署和推理通常需要较高的计算资源，这在边缘计算环境中尤为突出。本文将探讨如何实现 Bard 的边缘部署，包括轻量化版本的设计

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，边缘计算逐渐成为研究热点。本文将围绕“人工智能：边缘端创新（轻量化模型/设备端智能）实践”这一主题，探讨轻量化模型在边缘端的应用，以及设备端智能的实现方法，旨在为相关领域的研究者和

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式，逐渐成为人工智能应用的重要趋势。本文将围绕人工智能边缘计算，特别是针对低功耗设备和实时推理部署，进行技术解析，探讨其在人工智能领域的应用前景。 一、

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式，逐渐成为AI应用的重要趋势。本文将围绕边缘计算分类，探讨本地实时推理方案在AI大模型中的应用，分析其优势与挑战，并给出相应的解决方案。 一、 边缘计

摘要：随着人工智能技术的快速发展，图像处理在各个领域得到了广泛应用。端云协同的AI图像处理架构，结合了边缘计算和云计算的优势，实现了高效、低延迟的图像处理。本文将围绕端云协同的AI图像处理架构，从架构设计、关键技术

边缘计算视觉：基于OpenCV的本地实时推理方案 随着人工智能技术的飞速发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式，逐渐成为研究热点。边缘计算将数据处理和计算任务从云端转移到网络边缘，从而降低延迟、提高效率，并减少数据

边缘端部署：AI大模型之OpenCV在树莓派/Jetson上的实践 随着人工智能技术的飞速发展，边缘计算逐渐成为热门话题。边缘端部署能够将计算任务从云端转移到设备端，从而降低延迟、提高效率，并减少数据传输成本。O

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。大模型的部署和运行往往需要较高的计算资源和功耗，这在低功耗设备上成为了一个挑战。本文将围绕边缘端回归这一主题，探讨如何在大模型中实现低功耗的部署，并

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域的应用越来越广泛。大模型的部署面临着计算资源、延迟和功耗等挑战。本文将围绕PyTorch框架，探讨如何将AI大模型部署到边缘端，并介绍两种主流的部署方案：TNN和O