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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。
通过OpenVINO™的NNCF量化工具,可以快速进行模型文件里的离线量化,量化后,我们可以得到INT4精度的OpenVINO™模型,包含.xml和.bin两个文件,相较FP16精度的模型文件,INT4精度模型尺寸仅为其1/4左右。凭借小巧的参数规模和高效的架构,MiniCPM-V4.0是移动端部署的理想选择。在部署模型之前,我们首先需要将原始的PyTorch模型转换为OpenVINO™的IR静态
Intel OpenVINO™工具套件(https://openvino.ai/)以其在Intel硬件上优化和部署AI模型的能力而闻名,近日与AI工作流平台ComfyUI (https://www.comfy.org/ )达成合作:通过最近合并的OpenVINO™ node拉取请求(PR),将OpenVINO™的强大功能集成到ComfyUI中,为使用Intel硬件的创作者带来了显著的工作效率提升
Qwen2.5-Omni是Qwen 模型家族中新一代端到端多模态旗舰模型。该模型专为全方位多模态感知设计,能够无缝处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式,并通过实时流式响应同时生成文本与自然语音合成输出。
今天,百度正式发布文心大模型4.5系列开源模型。英特尔OpenVINO与百度飞桨多年来一直保持着紧密的合作。在此次文心系列模型的发布过程中,英特尔借助OpenVINO在模型发布的第零日即实现对文心端侧模型的适配和在英特尔酷睿Ultra平台上的端侧部署。
AI PC 是一台配备专门用于加速 AI 工作负载的硬件的计算机,意味着我们可以高效地运行包含 AI 模型的应用程序。就是这样!我们将看看如何组装它?
本方案基于边缘智能驱动,融合YOLOv8模型与OpenVINO轻量化部署技术,通过哪吒派实现焊点缺陷毫秒级识别与自动补焊闭环,结合霍夫圆变换与Python视觉算法完成电池极柱±0.2mm精确定位及多型号柔性焊接路径规划。该方案构建“检测-解析-补焊”全流程自动化体系,推动良品率提升至97.5%、生产效率提高40%,为锂电池模组焊接提供智能化解决方案。