为什么选择 Ollama + OpenVINO 组合？双引擎驱动的技术优势Ollama 和 OpenVINO 的结合为大型语言模型（LLM）的管理和推理提供了强大的双引擎驱动。Ollama 提供了极简的模型管理工具链，而 OpenVINO 则通过 Intel 硬件（CPU/GPU/NPU）为模型推理提供了高效的加速能力。这种组合不仅简化了模型的部署和调用流程，还显著提升了推理性能，特别适合需要高性
使用OpenVINO™可以直接读入PP-OCRv4模型(无需转换)，并能方便快捷的将PP-OCRv4模型部署在英特尔® CPU、独立显卡、集成显卡、NPU等硬件上。
针对日益增多的各类恶意程序的网络攻击，火绒安全建立了多层次主动防御系统来有效应对，在病毒检测方面，基于传统模式匹配和行为分析技术已取得了一定的成效。然而，随着恶意软件技术的快速进步，传统方法面临着速度慢、误报率高和适应新威胁的能力不足的问题。为了应对这些挑战，火绒安全采用了基于深度学习的算法来增强其病毒检测能力以及检测效率。这种方法的优点在于其能够持续学习和适应新出现的恶意行为，大大提高了检测的精
通过利用英特尔的开源AI工具套件OpenVINO™，贝锐向日葵在远程控制领域实现了图像的实时识别和深度分析，显著提升了远程操作的精确度和响应速度，让远程过程可以智能回溯，提升工作效率、解放生产力，为用户提供了更加智能化和高效化的服务体验。
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者 | 杨亦诚排版 | 吴紫琴OpenVINO™背景RAG 系统的全称是 Retrieval-augmented Generation，本质上是 Prompt Engineering，通过在 Prompt 中注入检索得到的外部数据，可以有效地解决大语言模型在知识时效性和专业性上的不足。但同时传统的 RAG 系统也有它的缺陷，例如灵活性较差，由于 RAG 会过分依
本文将探讨如何利用OpenVINO™ GenAI的推测式解码技术使这一变革性创新成为现实。借助于简化开发和优化硬件利用率的工具，OpenVINO 使开发者能够在各种实时和资源受限的场景中部署高性能的 LLMs。无论您是在构建响应迅速的聊天机器人、高效的虚拟助手，还是具备可扩展性的创意应用，OpenVINO 正在重新定义 AI 推理的可能性。
使用OpenVINO™ GenAI库可以方便快捷的将生成式AI模型本地化部署到英特尔 Core Ultra CPU、GPU或NPU上。
这一属性，要求人类超越地缘政治干扰，超越地域与文化的差异，共同制定AI普世伦理准则，推动构建公平、公正的人工智能国际治理体系。当诈骗犯能利用AI精准模仿亲人声音，当求职者因算法偏见丧失工作机会，当网络信息被AI制作的海量虚假内容深度污染，技术风险就已渗透社会的毛细血管。从美国OpenAI公司发布ChatGPT掀起AI大模型浪潮，到中国DeepSeek风靡全球推动AI普惠，AI在创造新质生产力的同时
Qwen2.5-VL 系列模型的发布带来了更精准的视觉定位，文字理解以及Agent智能体能力。OpenVINOTM则可以以更低的资源占用，高效地在本地运行Qwen2.5-VL视觉多模态模型，激发AIPC异构处理器的潜能。相信构建面向桌面操作系统的本地智能体应用已不再遥远。
本文将详细介绍 KTransformer 的安装过程，包括环境准备、依赖安装、模型下载与测试运行。在当今 AI 时代，大规模语言模型（LLM）的推理优化已成为技术前沿的热门话题。2，将模型文件放置到指定目录，例如 `/data/path/DeepSeek-R1/`。是一个强大的工具，它不仅帮助你节省成本，还能让你快速进入 AI 推理优化的世界。👇 关注我们，获取更多 AI 部署和优化的干货内容！
本文将介绍如何利用OpenVINO和LlamaIndex工具构建应用于视频理解任务的RAG流水线。
OpenVINO™ 工具套件是一个用于优化和部署人工智能（AI）模型，提升AI推理性能的开源工具集合，不仅支持以卷积神经网络(CNN)为核心组件的预测式AI模型(Predictive AI)，还支持以Transformer为核心组件的生成式AI模型(Generative AI)。
生成式AI（GenAI）在模型质量与应用范围上持续爆发式增长，DeepSeek 等顶尖模型已引发行业热议，这种势头预计将在 2025年延续。本次更新聚焦性能提升、更多生成式AI 模型的支持，并针对英特尔®神经处理单元（NPU）推出关键优化。让我们来一探究竟吧！
eepseek 的最新突破让 AI 技术迈向新高度，而 OpenVINO™ 2025.0 正是助力开发者高效部署和优化这些前沿模型的关键工具。无论你是从事 大语言模型优化、生成式 AI 应用开发，还是希望在本地或云端环境中加速 AI 推理，OpenVINO™ 2025.0 都将是你的理想选择。
本文从零开始详细介绍如何在C#中部署飞桨PP-OCRv4模型的整个过程。
英特尔OpenVINO™ 2025.0版本震撼发布，本次升级堪称近三年最⼤规模技术⾰新！从⽣成式AI性能跃升到全栈硬件⽀持，从开发者⼯具链优化到边缘计算突破，六⼤核⼼升级重新定义AI部署效率。
线上会议系统是当前企业或是个人最常用的办公软件之一，通过视频会议，更可以拉近与会者之间的距离。此时处于个人隐私保护的考虑，同时不妨碍面对面的交流，会议系统中往往会集成背景虚化或是背景替换等功能，隐藏与会者身处的环境，这些功能需要依赖于视觉分割模型来区分人物与背景，给电脑设备带来不小的负载挑战。
以下操作均基于Pytorch框架作为实例且以Yolov8作为实例展示。Latency :检测单个物体时的最小及最大延迟 （单位：ms）。mAP@:50 ：可以理解为在iou阈值为50时的平均准度。3)Open_Vino Python环境安装流程。Pytorch模型转换为Onnx模型。onnx模型转vino模型（xml）Window & Liunx 相同。3)Val模型基准评估。4)量化后模型推理办
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣以下文章来源英特尔物联网文章作者：颜国进 飞桨开发者技术专家(PPDE)，OpenVINOSharp 工具包作者，中国矿业大学硕士研究生文章指导：杨雪锋 英特尔边缘计算创新大使，中国矿业大学副教授1基于 C# 和 OpenVINO™2023.0部署YOLOv8 全系列模型1.1项目简介1.1.1OpenVINO™英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 ..
（1）YOLO模块 （2） openvino模块下面分别介绍两个模块的安装流程。
【深度学习】【OpenVINO】【C++】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程
OpenVINO, CPU AI, DevCloud, AI算力评估工具
OpenVINO是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，本文以图像分类的案例手把手叫你如何使用OPENVINO
1. 为什么使用openvinoopenvino是intel开发的深度学习模型推理加速引擎，总体使用感觉就是方便，压缩后的模型再cpu上跑的速度可以媲美gpu（据称精度损失都小于5%）。另外，intel还在不断出配套的硬件，下半年要出货的keem bay性价比已经超越了现在的海康nnie（p.s. 这家的sdk极不友好）；使用openvino还有一个优点，就是openvino内置优化过的openc
链接: https://pan.baidu.com/s/15KpcRN2w5v7xQtaFm7JlMw?pwd=axs6 提取码: axs6。根据win7 版本安装对应的（64位安装Windows6.1-KB2533623-x64.msu）工控机安装 openvino2021.4 需要安装python就安装了python3.8.8。在网上找了各种方法，最后安装了KB2533623 之后可以安装py
openvino作为一个优秀的cpu推理引擎这里使用一下python版api使用之前需要编译安装openvinohttps://docs.openvinotoolkit.org/latest/openvino_docs_get_started_get_started_windows.html安装好以后，直接pip installopenvino安装python版的openvino实际上，pytho
vs 配置openvino 和 vs配置opencv如出一撤！detail：按着情况替换呗~
YOLO 是一种基于图像全局信息进行预测的目标检测系统。自 2015 年 Joseph Redmon、Ali Farhadi 等人提出初代模型以来，领域内的研究者们已经对 YOLO 进行了多次更新迭代，模型性能越来越强大。现在，YOLOv8 已正式发布。YOLOv8 是由小型初创公司 Ultralytics 创建并维护的，值得注意的是 YOLOv5 也是由该公司创建的。YOLOv8 抛弃了前几代模
c++部署yolov5使用openvino
YOLOv8是YOLO系列模型的较新版本，具有更高的检测精度和更快的推理速度，而OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是英特尔开发的一款用于优化和部署深度学习模型的工具套件，能够显著提升模型在英特尔硬件上的推理性能。此外，OpenVINO官方提供了丰富的示例代码和教程，涵盖了从模型优化到部署的各个环节，有助于开
万能的网友们，真诚发问，Openvino这玩意，安装之后咋就那么爱缺 dll 呢。求答案
python使用openvino进行推理。
openvino安装
为了满足多模态 AI 的需求，OpenVINO™2024.5 引入了新的流水线，使开发者能够轻松部署处理语音、图像和视频以及文本的解决方案。让我们探讨一下这些新功能是如何工作的，以及如何从今天开始使用它们。
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者 | Whitney Foster OpenVINO™产品专家Yury Gorbachev 英特尔院士 OpenVINO™ 产品架构师翻译| 武卓 博士 英特尔 OpenVINO™ 布道师排版| 吴紫琴OpenVINO™在过去的一年里，大语言模型（LLM）彻底改变了文本处理，为文本摘要、重写、文档分析等提供了解决方案。然而，我们每天与之交互...
Anolis OS 作为国内首个正式提供 OpenVINO 开发包和镜像的服务器端操作系统，推动国内 AI 推理生态和能力的升级。
这个演示展示了如何在 Node.js 环境中使用 OpenVINO™ 工具包实现背景虚化，并通过 Electron.js 创建的直观桌面界面进行呈现。启动应用程序后，您会看到一个带有黑色占位符的界面。要激活摄像头，只需从检测到的设备列表中选择您喜欢的视频源并点击“开始”。
自2022年面世以来，凭借其卓越的性能、友好的用户界面以及强大的功能集成，赢得了业界的广泛认可。经过不断的优化升级，【LabVIEW OpenVINO工具包】迎来了全新升级！新版本有一个全新的名字，AI Vision Toolkit for OpenVINO for LabVIEW（简称AIVT-OV）。同时经过一系列严格的筛选与评估流程，目前已经正式在NI（National Instrument
随着大语言模型的广泛应用，模型的计算需求大幅提升，带来推理时延高、资源消耗大等挑战。vLLM 作为高效的大模型推理框架，通过 OpenVINO™ 的优化，vLLM 用户不仅能够更高效地部署大模型，还能提升吞吐量和处理能力，从而在成本、性能和易用性上获得最佳平衡。
哪吒开发板是专为支持入门级边缘AI应用程序和设备而设计，能够满足人工智能学习、开发、实训等应用场景。为了测试该开发板的推理性能，同时测试所推出的[OpenVINO™ C# API](https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API)项目能否应用到该开发板上，我们使用该开发板，结合OpenVINO™ C# API的异步推理功能，加速深度学习推理速度。
本项目在哪吒开发板上使用OpenVINO(C++)推理模型，并通过OpenVINO™ Model Server进行模型部署的过程，可以看出OpenVINO的使用还是比较方便、简洁的，推理速度也很快。
OpenVINO™ 是一个深度学习模型的部署工具，可实现针对特定模型结构的优化与推理任务提升，目前 OpenVINO™ 已适配x86，ARM 在内的异构硬件终端，支持 CNN，Transformer 等多种网络结构，提供 C/C++/Python 等多类 API 接口语言，不管是传统的机器视觉 NLP 模型，或是最新的 LLM 多模态模型，都可以利用 OpenVINO™ 工具包中提供的丰富接口进行
准备工作1、有一台Ubuntu20.04的机器2、有python环境3、有root权限4、openvino的安装包Ubuntu20.04虚拟机安装首先下载windows版的vmware workstation下载链接：https://www.vmware.com/cn/products/workstation-pro/workstation-pro-evaluation.html觉得蛮的也可以到百
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