推薦一套基于 SpringBoot 開發(fā)的簡(jiǎn)單、易用的開源權(quán)限管理平臺(tái)，建議下載使用: https://github.com/devlive-community/authx 推薦一套為 Java 開發(fā)人員提供方便易用的 SDK 來(lái)與目前提供服務(wù)的的 Open AI 進(jìn)行交互組件：https://github.com/devlive-commun…

通義千問(wèn)Embedding模型推理慢？vLLM加速部署實(shí)戰(zhàn)提升300% 1. 背景與痛點(diǎn)：Qwen3-Embedding-4B 的性能瓶頸 在構(gòu)建大規(guī)模語(yǔ)義檢索、知識(shí)庫(kù)問(wèn)答或跨語(yǔ)言文本匹配系統(tǒng)時(shí)，高質(zhì)量的文本向量化模型是核心基礎(chǔ)設(shè)施。阿里開源的 Qwen/Qwen3-Embedding…

部署麥橘超然后，我終于搞懂AI繪畫怎么玩 1. 引言：從部署到理解，AI繪畫的實(shí)踐起點(diǎn) 在嘗試了多個(gè)AI圖像生成工具后，我最終選擇了「麥橘超然 - Flux 離線圖像生成控制臺(tái)」作為我的本地創(chuàng)作入口。這不僅因?yàn)樗С种械惋@存設(shè)備運(yùn)行&…

邊緣計(jì)算新選擇：Qwen2.5-0.5B開源模型部署趨勢(shì)一文詳解 1. 引言：輕量級(jí)大模型在邊緣計(jì)算中的崛起 隨著人工智能應(yīng)用向終端側(cè)延伸，邊緣計(jì)算場(chǎng)景對(duì)輕量、高效、低延遲的AI推理能力提出了更高要求。傳統(tǒng)大模型依賴高性能GPU集群，在…

DeepSeek-R1優(yōu)化技巧：讓CPU推理速度提升50% 1. 背景與挑戰(zhàn)：輕量化模型的性能瓶頸 隨著大語(yǔ)言模型在本地化部署場(chǎng)景中的廣泛應(yīng)用，如何在資源受限的設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高效推理成為關(guān)鍵問(wèn)題。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 作為一款基于蒸餾技術(shù)構(gòu)建…

Live Avatar推理速度優(yōu)化：降低sample_steps提升效率策略 1. 技術(shù)背景與性能挑戰(zhàn) Live Avatar是由阿里巴巴聯(lián)合多所高校開源的數(shù)字人生成模型，基于14B參數(shù)規(guī)模的DiT（Diffusion Transformer）架構(gòu)，支持從單張圖像和音頻…

用Qwen3-0.6B做了個(gè)視頻摘要工具，附完整過(guò)程 1. 引言：從零構(gòu)建視頻摘要工具的動(dòng)機(jī)與場(chǎng)景 在信息爆炸的時(shí)代，視頻內(nèi)容已成為主流的信息載體。然而，面對(duì)動(dòng)輒幾十分鐘甚至數(shù)小時(shí)的長(zhǎng)視頻，用戶往往難以快速獲取核心信息?！?

Z-Image-Edit創(chuàng)意腦暴工具：快速生成設(shè)計(jì)靈感草圖 1. 引言：AI圖像編輯進(jìn)入高效創(chuàng)作時(shí)代 在當(dāng)前AIGC（人工智能生成內(nèi)容）高速發(fā)展的背景下，設(shè)計(jì)師、產(chǎn)品經(jīng)理和創(chuàng)意工作者對(duì)快速原型生成與視覺表達(dá)迭代的需求日益增長(zhǎng)。傳…