YOLOv12目標(biāo)檢測實戰(zhàn)：云端GPU 10分鐘出結(jié)果，成本僅1元 你是不是也遇到過這樣的情況？作為產(chǎn)品經(jīng)理，想為新App集成一個高效的目標(biāo)檢測功能，聽說最新的YOLOv12在速度和精度上都有顯著提升，特別適合移動端部署…

移動端大模型落地新選擇｜AutoGLM-Phone-9B快速部署與應(yīng)用實測 1. 引言：移動端多模態(tài)大模型的挑戰(zhàn)與機(jī)遇 隨著生成式AI技術(shù)的快速發(fā)展，大語言模型（LLM）正逐步從云端向終端設(shè)備遷移。在移動場景中，用戶對實…

效果驚艷！通義千問2.5-7B-Instruct打造的智能客服案例展示 1. 引言：構(gòu)建高性能智能客服的新選擇 隨著大語言模型技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，企業(yè)級智能客服系統(tǒng)正迎來新一輪升級。Qwen2.5系列作為通義千問最新發(fā)布的語言模型，憑借其在知識廣…

3步搞定cv_unet_image-matting部署：鏡像開箱即用實戰(zhàn)教程 1. 引言 隨著AI圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，智能摳圖已成為內(nèi)容創(chuàng)作、電商設(shè)計、證件照制作等場景中的剛需功能。傳統(tǒng)手動摳圖效率低、成本高，而基于深度學(xué)習(xí)的自動摳圖方案正逐步成為主…

科哥出品必屬精品：cv_unet_image-matting功能全面測評 1. 技術(shù)背景與選型動因 在數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作日益普及的今天，圖像摳圖（Image Matting）已成為電商、設(shè)計、影視后期等領(lǐng)域的基礎(chǔ)需求。傳統(tǒng)手動摳圖依賴Photoshop等專業(yè)工具&#…

GPEN推理耗時長？CUDA 12.4加速性能實測報告 在人像修復(fù)與增強(qiáng)領(lǐng)域，GPEN（GAN-Prior based Enhancement Network）因其出色的細(xì)節(jié)恢復(fù)能力和自然的紋理生成效果，被廣泛應(yīng)用于老照片修復(fù)、低清圖像增強(qiáng)等場景。然而&#…

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B部署失敗？常見問題排查步驟詳解 1. 引言：為什么選擇DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B？ 在邊緣計算與本地化AI應(yīng)用快速發(fā)展的今天，如何在有限硬件資源下實現(xiàn)高性能推理成為開發(fā)者關(guān)注的核心問題。Dee…

Youtu-2B電商客服實戰(zhàn)：3天上線AI對話系統(tǒng)完整指南 1. 引言 1.1 業(yè)務(wù)場景描述 在當(dāng)前電商行業(yè)競爭日益激烈的背景下，客戶服務(wù)的響應(yīng)速度與服務(wù)質(zhì)量已成為影響用戶轉(zhuǎn)化和留存的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)人工客服面臨成本高、響應(yīng)慢、服務(wù)時間受限等問題&#xff0…