NotaGen支持112種風(fēng)格組合音樂(lè)生成 1. 引言：AI驅(qū)動(dòng)的古典音樂(lè)創(chuàng)作新范式 1.1 技術(shù)背景與行業(yè)痛點(diǎn) 傳統(tǒng)音樂(lè)創(chuàng)作，尤其是古典音樂(lè)領(lǐng)域，長(zhǎng)期依賴(lài)作曲家深厚的理論功底和藝術(shù)直覺(jué)。對(duì)于非專(zhuān)業(yè)創(chuàng)作者而言，構(gòu)建符合特定時(shí)期、作曲家風(fēng)…

開(kāi)源AI訓(xùn)練環(huán)境新選擇：PyTorch-2.x鏡像部署實(shí)戰(zhàn)分析 1. 引言 隨著深度學(xué)習(xí)模型復(fù)雜度的不斷提升，構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)定、高效且開(kāi)箱即用的訓(xùn)練環(huán)境成為研發(fā)團(tuán)隊(duì)的核心訴求。盡管官方提供了基礎(chǔ)的 PyTorch 鏡像，但在實(shí)際項(xiàng)目中仍需耗費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行依…

如何用好 ES 客戶(hù)端與 Kafka 集成？一文講透實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道的實(shí)戰(zhàn)要點(diǎn)你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景：線上服務(wù)日志瘋狂增長(zhǎng)，ELK 棧卻頻頻告警“寫(xiě)入延遲飆升”？或者某次發(fā)布后發(fā)現(xiàn)部分日志沒(méi)進(jìn) Kibana，排查半天才發(fā)現(xiàn)是消費(fèi)者…

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(hù)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…