GLM-Image模型量化：4倍顯存優(yōu)化實(shí)踐 1. 為什么需要為GLM-Image做量化 在實(shí)際部署GLM-Image模型時(shí)，很多團(tuán)隊(duì)都遇到了一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題：顯存不夠用。官方文檔顯示，完整精度的GLM-Image模型在推理時(shí)需要約16GB顯存，這直接限…

GLM-4-9B-Chat-1M案例展示：本地模型實(shí)現(xiàn)高精度問(wèn)答 1. 為什么需要一個(gè)真正“能記住”的本地大模型？ 你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的情況： 花半小時(shí)把一份200頁(yè)的PDF技術(shù)白皮書(shū)拖進(jìn)網(wǎng)頁(yè)版AI對(duì)話框，結(jié)果剛問(wèn)到第三頁(yè)的內(nèi)容，它就…

通義千問(wèn)3-Reranker-0.6B在社交媒體分析中的應(yīng)用 1. 社交媒體分析的現(xiàn)實(shí)困境：信息過(guò)載與價(jià)值迷失 每天有數(shù)億條微博、小紅書(shū)筆記、抖音評(píng)論和微信公眾號(hào)推文涌入我們的視野。一家電商公司想了解用戶對(duì)新款手機(jī)的真實(shí)反饋，市場(chǎng)團(tuán)隊(duì)需要快速識(shí)別出近期熱…

小白必看：Qwen3-ASR-1.7B語(yǔ)音識(shí)別模型開(kāi)箱即用指南 1. 這不是“又一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別工具”，而是你真正能用上的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字助手 你有沒(méi)有過(guò)這樣的經(jīng)歷：會(huì)議錄音堆了十幾條，卻沒(méi)時(shí)間逐條整理；采訪素材長(zhǎng)達(dá)兩小時(shí)&#xff0c…

Chandra實(shí)操手冊(cè)：Chandra WebUI源碼結(jié)構(gòu)解析與主題/快捷指令/歷史記錄功能擴(kuò)展 1. Chandra是什么：一個(gè)輕量、私有、開(kāi)箱即用的AI聊天前端 Chandra不是另一個(gè)需要復(fù)雜配置的大模型平臺(tái)，而是一個(gè)真正為“開(kāi)箱即用”設(shè)計(jì)的AI聊天前端。它的名字…

GTE文本向量一鍵部署：5分鐘搞定中文語(yǔ)義分析 1. 這不是普通向量服務(wù)，而是一個(gè)中文語(yǔ)義分析工作臺(tái) 你有沒(méi)有遇到過(guò)這些場(chǎng)景？ 客服系統(tǒng)里，用戶說(shuō)“我的訂單還沒(méi)發(fā)貨”，但工單系統(tǒng)里只記錄了“物流未更新”——兩個(gè)說(shuō)法…

PyCharm專業(yè)開(kāi)發(fā)RMBG-2.0：IDE高級(jí)技巧 1. 為什么用PyCharm開(kāi)發(fā)RMBG-2.0更高效 RMBG-2.0作為當(dāng)前最精準(zhǔn)的開(kāi)源背景去除模型，其本地部署和二次開(kāi)發(fā)對(duì)開(kāi)發(fā)環(huán)境提出了更高要求。很多開(kāi)發(fā)者在初次接觸時(shí)，容易陷入幾個(gè)常見(jiàn)困境：依賴包…

ChatGLM3-6B在社交媒體分析中的應(yīng)用：輿情監(jiān)測(cè)與用戶洞察 1. 當(dāng)社交媒體數(shù)據(jù)變成可讀的“語(yǔ)言” 你有沒(méi)有試過(guò)打開(kāi)微博熱搜榜，看著幾十個(gè)話題標(biāo)簽快速滾動(dòng)，卻不知道哪些真正值得關(guān)注？或者運(yùn)營(yíng)一個(gè)企業(yè)賬號(hào)，每天收到上…