登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
暂无图片
在边缘计算的浪潮中,人工智能(AI)推理从云端向边缘设备的迁移已成为趋势,带来更低的延迟、更高的隐私保护和更优的资源效率。
今晨,阿里通义又发布了Qwen3-VL的新成员,Qwen3-VL-4B和Qwen3-VL-8B。
开启你的端侧Al创造之旅!
让我们一起看看如何通过 OpenVINO™ GenAI 快速运行 GGUF 模型推理!
伴随阿里巴巴通义实验室发布Qwen3-VL中小尺寸模型,英特尔宣布已在Day 0完成了针对该模型的适配,并实现对近期发布的Qwen3-Next模型的高效部署。
全新 OpenVINO™ 2025.3 版本,为你带来更快的上手体验和更强大的性能。
Qwen3-embedding示例:https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/blob/latest/notebooks/qwen3-embedding/qwen3-embedding.ipynb。完成模型转换后,我们同样可以利用Optimum-intel来进行模型部署,当创建以“OV”为前缀的模型任务对象后,Optimum-int
为模型在HuggingFace上的model id,这里我们也提前下载原始模型,并将model id替换为原始模型的本地路径,针对国内开发者,推荐使用ModelScope魔搭社区作为原始模型的下载渠道,具体加载方式可以参考ModelScope官方指南:https://www.modelscope.cn/docs/models/download。在部署模型之前,我们首先需要将原始的PyTorch模型
动态量化是一种强大的优化技术,能显著提升 Transformer 模型在英特尔® GPU(具备 XMX 硬件,如 Lunar Lake、Arrow Lake 以及 Alchemist、Battlemage 等系列的集成及独立显卡)上的性能。
本文将介绍如何利用OpenVINO™工具套件在本地部署混元系列模型。