GLM-TTS部署教程：批量推理自動(dòng)化處理實(shí)戰(zhàn)手冊(cè) 1. 引言 1.1 技術(shù)背景與學(xué)習(xí)目標(biāo) 隨著人工智能在語(yǔ)音合成領(lǐng)域的快速發(fā)展，高質(zhì)量、個(gè)性化的文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音（TTS）技術(shù)正逐步成為智能客服、有聲讀物、虛擬主播等應(yīng)用場(chǎng)景的核心組件。GLM…

長(zhǎng)音頻秒轉(zhuǎn)文字：Paraformer-large離線版真實(shí)體驗(yàn)分享 在語(yǔ)音識(shí)別（ASR）領(lǐng)域，長(zhǎng)音頻的高效、高精度轉(zhuǎn)寫(xiě)一直是實(shí)際應(yīng)用中的核心需求。無(wú)論是會(huì)議記錄、課程錄音還是訪談?wù)?amp;#xff0c;用戶都希望獲得一個(gè)準(zhǔn)確、快速、無(wú)需聯(lián)網(wǎng)、操…

零基礎(chǔ)玩轉(zhuǎn)通義千問(wèn)2.5-7B-Instruct：手把手教你搭建AI助手 1. 引言 1.1 為什么選擇 Qwen2.5-7B-Instruct？ 在當(dāng)前大模型快速發(fā)展的背景下，如何快速部署一個(gè)功能強(qiáng)大、響應(yīng)靈敏的本地化AI助手成為開(kāi)發(fā)者和研究者關(guān)注的核心問(wèn)題。Qwen2.5-7B…

Rembg性能優(yōu)化終極指南：云端GPU參數(shù)調(diào)優(yōu)實(shí)戰(zhàn) 你是不是也遇到過(guò)這種情況：用Rembg處理一張高清人像圖，結(jié)果等了快一分鐘才出結(jié)果？或者批量摳圖時(shí)GPU利用率忽高忽低，資源浪費(fèi)嚴(yán)重？作為一名AI工程師&#xff0…

Glyph使用心得：網(wǎng)頁(yè)端點(diǎn)一點(diǎn)，圖片推理結(jié)果秒出來(lái) 1. 背景與初體驗(yàn) 在當(dāng)前多模態(tài)大模型快速發(fā)展的背景下，視覺(jué)推理能力正成為AI應(yīng)用的重要方向。Glyph作為智譜開(kāi)源的視覺(jué)推理大模型，其核心價(jià)值在于將復(fù)雜的圖文理解任務(wù)轉(zhuǎn)化為直觀…

Super Resolution部署教程：系統(tǒng)盤(pán)持久化版詳細(xì)配置 1. 引言 1.1 學(xué)習(xí)目標(biāo) 本文將詳細(xì)介紹如何在生產(chǎn)環(huán)境中部署基于 OpenCV DNN 模塊的 Super Resolution（超分辨率）服務(wù)，重點(diǎn)實(shí)現(xiàn) 系統(tǒng)盤(pán)持久化存儲(chǔ)模型文件 的穩(wěn)定架構(gòu)。通過(guò)本…

BGE-Reranker-v2-m3多語(yǔ)言支持：中英混合檢索實(shí)戰(zhàn)案例 1. 引言 1.1 技術(shù)背景與業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 在當(dāng)前的檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)中，向量檢索作為核心組件廣泛應(yīng)用于知識(shí)庫(kù)問(wèn)答、文檔搜索等場(chǎng)景。然而，傳統(tǒng)的基于雙編碼器&…

Wan2.2部署優(yōu)化：小顯存GPU運(yùn)行50億參數(shù)模型的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)分享 近年來(lái)，文本到視頻（Text-to-Video）生成技術(shù)迅速發(fā)展，成為AIGC領(lǐng)域的重要方向。然而，大多數(shù)高質(zhì)量視頻生成模型對(duì)計(jì)算資源要求極高，尤…