某燃煤電廠噴霧干燥法脫硫系統(tǒng)設計 前 言 隨著經(jīng)濟和社會的發(fā)展，二氧化硫排放引起的環(huán)境污染日益嚴重，已經(jīng)成為全人類共同面臨的—大危害，控制二氧化硫的排放已經(jīng)成為刻不容緩的事實。我國電力工業(yè)發(fā)展十分迅速，尤其是大型燃煤電廠…

Sambert-HifiGan在金融客服中的應用：智能語音應答 引言：為什么金融客服需要多情感語音合成？ 在數(shù)字化轉型浪潮下，金融服務正加速向智能化、自動化演進。傳統(tǒng)客服系統(tǒng)中，機器人語音往往機械生硬、缺乏情感，導…

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

解放生產(chǎn)力：預裝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)常需要測試多個人體解析模型并撰寫對比評測。每次切換模型時最頭疼的就是重新配置環(huán)境，不僅耗時費力，還容易遇到依賴沖突。直到我發(fā)現(xiàn)了一個解放生產(chǎn)力的方案…

企業(yè)級方案：基于Llama Factory構建內部AI開發(fā)平臺 在當今AI技術快速發(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)構建標準化的AI開發(fā)平臺，解決各部門重復…

如何判斷模型已加載完成？訪問地址何時可用？ 📌 引言：從啟動到可用的關鍵階段 在部署基于深度學習的生成式應用（如 Image-to-Video 圖像轉視頻系統(tǒng)）時，一個常見但關鍵的問題是：如何準…

為什么你的AI視頻生成慢？開源鏡像算力調優(yōu)是關鍵 背景與痛點：AI視頻生成為何“卡脖子”？ 近年來，圖像轉視頻（Image-to-Video, I2V）技術成為AIGC領域的新熱點。從靜態(tài)圖片到動態(tài)視覺內容的跨越，極…

周末項目：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LlaMA模型？ 作為一名醫(yī)學專業(yè)的學生，你可能經(jīng)常需要查閱大量文獻來解答專業(yè)問題。如果能有一個懂醫(yī)學的AI助手，效率會大幅提升。但現(xiàn)成的通用…