手把手教你用Qwen3-VL-2B實現(xiàn)智能客服圖文問答 1. 引言：智能客服的視覺化升級需求 在現(xiàn)代企業(yè)服務(wù)中，客戶咨詢已不再局限于文字描述。越來越多的用戶傾向于通過截圖、照片、圖表甚至手寫筆記來表達(dá)問題，例如：“這張發(fā)票為什么沒…

YOLOv9結(jié)果保存路徑：runs/detect輸出目錄說明 1. 鏡像環(huán)境說明 核心框架: pytorch1.10.0CUDA版本: 12.1Python版本: 3.8.5主要依賴: torchvision0.11.0，torchaudio0.10.0，cudatoolkit11.3, numpy, opencv-python, pandas, matplotlib, tqdm…

麥橘超然vs Automatic1111：資源占用與響應(yīng)速度對比 1. 引言 1.1 技術(shù)背景與選型需求 隨著AI圖像生成技術(shù)的快速發(fā)展，Stable Diffusion系列模型已成為主流創(chuàng)作工具。然而，在實際部署過程中，用戶常常面臨顯存占用高、推理延遲大等…

推薦一套基于 SpringBoot 開發(fā)的簡單、易用的開源權(quán)限管理平臺，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Embedding模型推理慢？vLLM加速部署實戰(zhàn)提升300% 1. 背景與痛點：Qwen3-Embedding-4B 的性能瓶頸 在構(gòu)建大規(guī)模語義檢索、知識庫問答或跨語言文本匹配系統(tǒng)時，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繪畫的實踐起點 在嘗試了多個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」作為我的本地創(chuàng)作入口。這不僅因為它支持中低顯存設(shè)備運行&…

邊緣計算新選擇：Qwen2.5-0.5B開源模型部署趨勢一文詳解 1. 引言：輕量級大模型在邊緣計算中的崛起 隨著人工智能應(yīng)用向終端側(cè)延伸，邊緣計算場景對輕量、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 隨著大語言模型在本地化部署場景中的廣泛應(yīng)用，如何在資源受限的設(shè)備上實現(xiàn)高效推理成為關(guān)鍵問題。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 作為一款基于蒸餾技術(shù)構(gòu)建…