轻量化

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，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：随着深度学习技术的飞速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。如何设计一个具有良好扩展性的深度学习模型，以支持多尺度任务，成为了一个重要的研究课题。本文将围绕这一主题，探讨深度学习模型的扩展性设计，并给出相应的代

摘要：随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为一种重要的数据结构，在各个领域得到了广泛应用。本文将围绕知识图谱的工程实践，探讨轻量化图谱的落地方法，包括图谱构建、存储、查询和优化等方面，旨在为相关工程师提供参考。

摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，大模型在处理复杂任务时展现出强大的能力。大模型的计算和存储需求也日益增加，这在移动设备、嵌入式系统和资源受限的环境中成为了一个挑战。本文将探讨模型压缩技术，特别是轻量

知识蒸馏：计算机视觉中的教师-学生模型与轻量化实践 随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，大型神经网络模型在图像分类、目标检测等任务上取得了显著的成果。这些模型往往需要大量的计算资源和存储空间，这在移动设备和嵌

边缘节点部署：Flink在轻量化/低延迟处理中的实践 随着大数据时代的到来，数据处理的需求日益增长。传统的数据处理模式往往依赖于中心化的数据中心，这导致了数据传输延迟高、资源消耗大等问题。为了解决这些问题，边缘计

阿木博主一句话概括：基于Alice ML语言的模型压缩与轻量化实现 阿木博主为你简单介绍： 随着深度学习技术的快速发展，模型在复杂任务上的表现越来越出色。这些模型往往伴随着巨大的计算量和存储需求，这在移动设备和嵌入

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