如何用 OpenVINO™ 在本地快速部署 Llama 3.2
作者 | 武卓 英特尔 AI 软件布道师 随着 Llama 3.2 的刚刚发布，最新的AI模型进展比以往更加易于获取。借助 OpenVINO™ 和 Optimum Intel 的无缝集成，你可以在本地 Intel 硬件上压缩、优化并运行这个强大的模型。在本指南中，我们将带你完成整个流程，从环境搭建到最终执行，帮助你以最少的努力充分发挥 Llama 3.2 的潜力。 第0步：为开发准备你的机器！
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8月前
使用 OpenVINO™ 和 LlamaIndex 构建 Agentic-RAG 系统
背景 RAG 系统的全称是 Retrieval-augmented Generation，本质上是 Prompt Engineering，通过在 Prompt 中注入检索得到的外部数据，可以有效地解决大语言模型在知识时效性和专业性上的不足。但同时传统的 RAG 系统也有它的缺陷，例如灵活性较差，由于 RAG 会过分依赖于向量数据库的检索结果，导致其在解决一些复杂问题的时候，只是一味地 “搬运” 检
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8月前
OpenVINO™ C++ 在哪吒开发板上推理 Transformer 模型
作者：王国强 苏州嘉树医疗科技有限公司 算法工程师 指导：颜国进 英特尔边缘计算创新大使 1.1 OpenVINO™ 介绍 OpenVINO™ 是一个开源工具套件，用于对深度学习模型进行优化并在云端、边缘进行部署。它能在诸如生成式人工智能、视频、音频以及语言等各类应用场景中加快深度学习推理的速度，且支持来自 PyTorch、TensorFlow、ONNX 等热门框架的模型。实现模型的转换与优化，并
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8月前
使用 OpenVINO™ 在 Linux AI 开发套件上实现实时人流统计：从入门到精通
作者：Anisha Udayakumar 英特尔AI软件布道师 武卓 英特尔AI软件布道师 介绍 基于 AI 的智能化、自动化人流统计在许多场景中都具有极大的实用价值。例如，在零售和购物中心中，它可以监控客流量，提升客户的购物体验；在公共交通中，它可以优化时间表并管理人群密度；在智能城市中，它有助于提升公共安全和改进城市规划。通过结合 OpenVINO™ 的模型优化和快速部署功能，以及搭载英特尔®
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8月前
作者：算力魔方创始人 刘力 前面我们分享了《三步完成Llama3在算力魔方的本地量化和部署》。2024年9月25日，Meta又发布了Llama3.2：一个多语言大型语言模型（LLMs）的**，其中包括： 大语言模型：1B和3B参数版本，仅接收多种语言文本输入。 多模态模型：11B和90B参数版本，既能接收文本输入又能接收图像输入。 本文将介绍使用OpenVINO™ 2024.4在算力魔方上部署Ll
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8月前
