Sambert實時合成：流式處理架構(gòu)設(shè)計 1. 引言 1.1 多情感中文語音合成的工業(yè)需求 隨著智能客服、虛擬主播、有聲閱讀等應(yīng)用場景的快速發(fā)展，高質(zhì)量、多情感的中文語音合成（Text-to-Speech, TTS）已成為AI落地的關(guān)鍵能力之一。傳統(tǒng)T…

通義千問2.5-0.5B多平臺部署：手機樹莓派跨設(shè)備實戰(zhàn)案例 1. 引言：為什么需要輕量級大模型？ 隨著生成式AI技術(shù)的快速演進，大模型正從云端向終端遷移。然而，主流大模型動輒數(shù)十GB顯存需求，難以在邊緣設(shè)備上運…

不懂Linux怎么用AutoGen？圖形界面云端GPU輕松上手 你是不是也遇到過這種情況：聽說AutoGen這個AI智能體框架特別強大，能讓你的AI團隊自動協(xié)作完成復雜任務(wù)，比如寫代碼、做數(shù)據(jù)分析、甚至幫你運營自媒體賬號。但一打開教程&#xf…

通義千問2.5-7B顯存占用高？Q4_K_M量化部署優(yōu)化實戰(zhàn) 1. 背景與問題提出 在當前大模型快速發(fā)展的背景下，通義千問2.5-7B-Instruct 憑借其出色的綜合性能和商用友好性，成為中等規(guī)模場景下的熱門選擇。該模型于2024年9月發(fā)布，參數(shù)量…

高效處理掃描版PDF｜基于PDF-Extract-Kit鏡像的OCR實踐 1. 引言 在日常辦公、學術(shù)研究和文檔管理中，我們經(jīng)常需要處理大量掃描版PDF文件。這類文件本質(zhì)上是圖像，無法直接復制文字或進行文本分析，給信息提取帶來了巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的…

十分鐘完成大模型微調(diào)？Qwen2.5-7B真實體驗報告 1. 引言：輕量微調(diào)的時代已經(jīng)到來 隨著大語言模型（LLM）在自然語言處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，如何高效、低成本地對模型進行個性化定制成為開發(fā)者關(guān)注的核心問題。傳統(tǒng)全參數(shù)微…

中文ITN轉(zhuǎn)換技術(shù)指南｜使用科哥開發(fā)的FST ITN-ZH WebUI鏡像 在語音識別、自然語言處理和智能對話系統(tǒng)中，原始輸出常包含大量非標準化表達。例如，“二零零八年八月八日”或“早上八點半”這類口語化中文文本，若不進行規(guī)范化處理&am…

深入理解Realtek音頻驅(qū)動與控制器的匹配機制：從ALC887到ALC4080的實戰(zhàn)解析你有沒有遇到過這樣的情況？剛裝完系統(tǒng)，插上耳機卻發(fā)現(xiàn)沒聲音；或者升級主板后，原來的驅(qū)動還能用，但新硬件就是“不認”；…