基于HY-MT1.5-7B大模型的離線實(shí)時(shí)翻譯實(shí)踐｜支持33語種與邊緣部署 隨著全球化交流日益頻繁，高質(zhì)量、低延遲的多語言翻譯需求不斷增長。傳統(tǒng)云端翻譯服務(wù)雖功能成熟，但在隱私保護(hù)、網(wǎng)絡(luò)依賴和響應(yīng)速度方面存在明顯短板。為此，騰訊推…

解放生產(chǎn)力：預(yù)裝M2FP環(huán)境的云端GPU使用指南 作為一名科技媒體編輯，我經(jīng)常需要測試多個(gè)人體解析模型并撰寫對比評測。每次切換模型時(shí)最頭疼的就是重新配置環(huán)境，不僅耗時(shí)費(fèi)力，還容易遇到依賴沖突。直到我發(fā)現(xiàn)了一個(gè)解放生產(chǎn)力的方案…

企業(yè)級方案：基于Llama Factory構(gòu)建內(nèi)部AI開發(fā)平臺 在當(dāng)今AI技術(shù)快速發(fā)展的背景下，科技公司面臨著如何高效管理和部署大語言模型的挑戰(zhàn)。本文將介紹如何使用Llama Factory這一開源框架，為企業(yè)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的AI開發(fā)平臺，解決各部門重復(fù)…

如何判斷模型已加載完成？訪問地址何時(shí)可用？ 📌 引言：從啟動(dòng)到可用的關(guān)鍵階段 在部署基于深度學(xué)習(xí)的生成式應(yīng)用（如 Image-to-Video 圖像轉(zhuǎn)視頻系統(tǒng)）時(shí)，一個(gè)常見但關(guān)鍵的問題是：如何準(zhǔn)…

為什么你的AI視頻生成慢？開源鏡像算力調(diào)優(yōu)是關(guān)鍵 背景與痛點(diǎn)：AI視頻生成為何“卡脖子”？ 近年來，圖像轉(zhuǎn)視頻（Image-to-Video, I2V）技術(shù)成為AIGC領(lǐng)域的新熱點(diǎn)。從靜態(tài)圖片到動(dòng)態(tài)視覺內(nèi)容的跨越，極…

周末項(xiàng)目：用Llama Factory給你的LlaMA模型注入專業(yè)知識 為什么選擇Llama Factory微調(diào)LlaMA模型？ 作為一名醫(yī)學(xué)專業(yè)的學(xué)生，你可能經(jīng)常需要查閱大量文獻(xiàn)來解答專業(yè)問題。如果能有一個(gè)懂醫(yī)學(xué)的AI助手，效率會(huì)大幅提升。但現(xiàn)成的通用…

Qoder官網(wǎng)同類工具對比：哪款更適合中文用戶？ 背景與需求：圖像轉(zhuǎn)視頻技術(shù)的興起 隨著AIGC（人工智能生成內(nèi)容）技術(shù)的快速發(fā)展，圖像轉(zhuǎn)視頻（Image-to-Video, I2V）正成為創(chuàng)意生產(chǎn)、短視頻…

M2FP模型壓縮：快速實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建與驗(yàn)證 為什么移動(dòng)端開發(fā)者需要M2FP模型壓縮？ 作為移動(dòng)端開發(fā)者，你可能經(jīng)常遇到這樣的困境：好不容易訓(xùn)練好一個(gè)人體解析模型，卻發(fā)現(xiàn)它根本無法在手機(jī)端流暢運(yùn)行。模型太大、計(jì)算量太高、…