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本文将在简要介绍Llama3模型的基础上,重点介绍如何使用 OpenVINO™ 对Llama3模型进行优化和推理加速,并将其部署在本地的设备上,进行更快、更智能推理的 AI 推理。
通过模型转换量化+部署这两个步骤,我们可以轻松实现 在本地 PC 上部署 Qwen2 大语言模型,经测试该模型可以流畅运行在最新的 Intel Core Ultra 异构平台及至强 CPU 平台上,作为众多 AI agent 和 RAG 等创新应用的核心基石,大语言模型的本地部署能力将充分帮助开发者们打造更安全,更高效的 AI 解决方案。
Optimum Intel工具包简单易用,仅需三步即可完成开发环境搭建、LLama模型INT4量化和推理程序开发。基于Optimum Intel工具包开发Llama3推理程序仅需调用六个API函数,方便快捷的实现将Llama3本地化部署在基于英特尔处理器的算力魔方上。
在该项目中,基于N97的哪吒平台通过Java API实现了基于segmentation 模型的分割代码,并且成功处理图片并展示。后续笔者将基于OpenVINO™ 实现OCR,背景扣除等模型实现。
诺达佳机器人控制器,搭载英特尔处理器,以其强大的性能和稳定性,为AI机器人长期无故障运行提供了坚实的基础。随着AI技术的不断发展,机器人的应用领域将更加广泛,在医疗、餐饮、酒店、零售、工厂等多个场景中发挥重要作用。
为满足行业需要,英特尔始终致力于推动技术的开放性和互操作性,与行业伙伴携手帮助企业克服数字化转型中的挑战。在此过程中,英特尔不仅持续投资工业所需的芯片和技术,还专注于边缘端负载整合,更是通过包括英特尔工业边缘洞见平台(EII)和英特尔工业边缘控制平台(ECI)在内的边缘软件平台,持续赋能工业生态系统。
YOLOv9的高精度和高速度,结合OpenVINO™工具套件对英特尔硬件的优化,使得目标检测任务在从社区物体识别到智能安防监控分析的各种应用场景中都能获得出色的性能表现!随着技术的不断进步,我们有理由相信,基于YOLOv9+OpenVINO™工具套件的实时目标检测技术将在未来发挥更加重要的作用。
英特尔,如今这个时代中最大的消费级CPU研发公司,成立至今已近60年,他们所研发的计算机CPU被广泛应用于全领域的各个角落。在这近60年的时间里,英特尔根据需求所推出的CPU型号繁多,其命名也逐渐复杂,让人眼花缭乱。 这期文章,就让小编与大家一起详细解析英特尔CPU命名的规则演变,以及了解CPU命名中的背后含义。在了解清楚这些之后,大家以后选择CPU就可以根据自己的需求来仔细甄别了。 这期文章干货
利用OpenVINOTM工具套件简单易用,仅需三步即可在算力魔方完成开发环境搭建及模型的INT4量化且在英特尔集成显卡上的部署实现RAG企业本地知识库部署.
本项目开发了一种基于英特尔开发套件 - AlxBoard的计算机视觉和深度学习技术的茶叶病虫害监测物联网系统。系统预装了英特尔OpenVINO™工具套件,通过连接摄像头实时捕捉茶叶叶片的图像,并利用预先训练好的深度学习模型对图像进行分析,实现对茶叶病虫害的自动识别和分类。