剪枝

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。大模型的推理速度和效率成为制约其应用的关键因素。本文将围绕AI大模型推理加速这一主题，深入探讨量化、剪枝和知识蒸馏等关键技术，并结合实际工程实践进行

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型如Bard在提供强大功能的也对计算资源和功耗提出了更高的要求。为了在边缘设备上实现Bard的轻量化部署和低功耗运行，本文将探讨相关的代码技术，包括模型压缩、量化、剪枝、优化算

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。大模型的响应速度往往成为制约其应用的关键因素。本文将围绕AI大模型Bard的响应速度优化，从模型压缩和推理引擎升级两个方面进行探讨，并提

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。大模型的部署和优化成为了一个亟待解决的问题。本文将围绕模型压缩和实时系统部署两个方面，探讨人工智能在工业实践中的应用，并分享相关代码技术。 一、 人

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诸多挑战，尤其是在边缘端设备上。本文将围绕边缘端分类这一主题，探讨低功耗设备上的AI大模型部署技术，包括模型压缩、量化、剪枝以及

摘要：随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，AI大模型在处理复杂图像任务时展现出强大的能力。这些模型往往伴随着巨大的计算量和内存消耗，限制了其在资源受限设备上的应用。本文将围绕OpenCV框架，探讨AI大模型加速

摘要：随着深度学习在各个领域的广泛应用，大模型因其强大的性能而备受关注。大模型的计算和存储需求也相应增加，这在移动设备和嵌入式系统中成为了一个挑战。本文将围绕模型压缩这一主题，详细介绍剪枝、量化和知识蒸馏三种技术，

模型压缩：AI大模型数据挖掘中的关键技术实践 随着深度学习技术的飞速发展，AI大模型在各个领域得到了广泛应用。这些模型往往具有庞大的参数量和计算量，导致在部署时面临内存和计算资源的限制。为了解决这一问题，模型压缩

自动驾驶：工程实践中的模型压缩与落地 随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶技术已成为当前研究的热点。在自动驾驶系统中，深度学习模型扮演着至关重要的角色。深度学习模型通常具有庞大的参数量和计算量，这给模型的部署和应

摘要：随着人工智能技术的快速发展，边缘计算成为实现实时智能决策的关键。在边缘部署中，模型大小和推理延迟是两个重要的考量因素。本文将围绕TensorFlow框架，探讨如何优化模型大小和推理延迟，以实现高效的边缘部署。