一、Azure OpenAI 語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄 Spring AI 支持 Azure Whisper 模型。 二、前置條件 從 Azure 門戶的 Azure OpenAI 服務(wù)部分獲取您的 Azure OpenAI 端點(diǎn)和 API 密鑰。Spring AI 定義了一個(gè)名為 spring.ai.azure.openai.api-key 的配置屬性，您應(yīng)將其設(shè)置為從 Azure 獲…

基于YOLO的智能安防系統(tǒng)搭建：從模型拉取到GPU部署全流程 在城市監(jiān)控中心，數(shù)百路攝像頭正源源不斷傳輸著視頻流。安保人員盯著屏幕，試圖從海量畫面中捕捉異常行為——這曾是傳統(tǒng)安防系統(tǒng)的常態(tài)。如今，隨著AI視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展&#xf…

YOLO目標(biāo)檢測(cè)可視化工具推薦：Feature Map怎么看？ 在工業(yè)質(zhì)檢車間里，一臺(tái)基于YOLO的視覺(jué)系統(tǒng)正對(duì)高速傳送帶上的PCB板進(jìn)行缺陷檢測(cè)。突然，報(bào)警響起——一個(gè)微小焊點(diǎn)缺失未被識(shí)別。工程師調(diào)出日志，發(fā)現(xiàn)模型輸出“無(wú)異?！薄?

YOLO目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目成本控制：如何合理分配GPU與Token？ 在智能制造、城市安防和自動(dòng)駕駛等場(chǎng)景中，實(shí)時(shí)視覺(jué)感知系統(tǒng)正變得無(wú)處不在。一個(gè)攝像頭每秒輸出幾十幀圖像，背后可能是成千上萬(wàn)次的深度學(xué)習(xí)推理——而每一次“看見(jiàn)”&#xff…

YOLO模型訓(xùn)練資源搶占檢測(cè)：識(shí)別異常占用行為 在現(xiàn)代AI研發(fā)環(huán)境中，GPU集群早已成為支撐深度學(xué)習(xí)任務(wù)的“算力心臟”。然而，隨著越來(lái)越多團(tuán)隊(duì)共享這些昂貴資源，一個(gè)隱性卻日益嚴(yán)重的問(wèn)題浮出水面：某些YOLO模型訓(xùn)練任務(wù)悄…

YOLO訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動(dòng)清洗：用GPU加速異常樣本剔除 在工業(yè)視覺(jué)系統(tǒng)頻繁迭代的今天，一個(gè)常被忽視卻影響深遠(yuǎn)的問(wèn)題浮出水面——訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的“隱性噪聲”正在悄悄拖垮模型性能。我們見(jiàn)過(guò)太多案例：團(tuán)隊(duì)投入數(shù)周時(shí)間調(diào)參優(yōu)化，最終發(fā)現(xiàn)精度…

YOLO目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練時(shí)如何防止過(guò)擬合？Dropout與GPU正則化 在工業(yè)質(zhì)檢線上，一臺(tái)搭載YOLO模型的視覺(jué)系統(tǒng)正高速運(yùn)行：每秒處理上百幀圖像，精準(zhǔn)定位微米級(jí)缺陷。然而工程師發(fā)現(xiàn)，盡管模型在訓(xùn)練集上mAP高達(dá)98.7%&#xff…

YOLO推理服務(wù)部署HTTPS：保護(hù)GPU接口安全 在智能制造工廠的視覺(jué)質(zhì)檢線上，一臺(tái)邊緣服務(wù)器正通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)分析產(chǎn)品缺陷。每秒上百幀圖像被上傳至部署在GPU上的YOLO模型進(jìn)行檢測(cè)——這本是AI賦能工業(yè)自動(dòng)化的典型場(chǎng)景。但若這些包含核心工藝信息的圖像以明…