模型压缩

模型压缩技术方案：体积缩减与精度保持 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和泛化能力而备受关注。大模型的体积庞大、计算复杂度高，给实际应用带来了诸多挑战，如存储空间不足、计算资源受限等。模型压缩

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

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，AI作画模型在艺术创作、游戏设计等领域展现出巨大的潜力。传统的大型AI作画模型在移动端部署和低显存运行方面存在诸多挑战。本文将围绕AI作画模型轻量化方案，探讨移动端部署与低显存运行

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型如Copilot在各个领域得到了广泛应用。大模型的性能优化，特别是在响应速度和资源占用方面的提升，成为了当前研究的热点。本文将围绕这一主题，探讨几种性能优化策略，旨在为AI大

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

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域展现出强大的能力。大模型的计算量和存储需求也给实际应用带来了挑战。本文将围绕LLaMA大模型，探讨4-bit/8-bit量化技术在量化部署中的

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

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

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