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OpenVINO Notebooks是一套以 Jupyter Notebook 为载体的交互式编程教程和示例代码合集,由英特尔公司开发和维护。这套资源专为使用 OpenVINO 工具套件的开发者设计,旨在帮助他们更快地理解和掌握如何利用 OpenVINO 进行深度学习模型的优化与推理。
利用OpenVINOTM工具套件简单易用,仅需三步即可在算力魔方完成开发环境搭建及模型的INT4量化且在英特尔集成显卡上的部署实现RAG企业本地知识库部署.
相比起可以直接使用驱动安装包的Windows系统,Linux系统在dGPU的驱动安装上会稍微复杂一些。用户在插入dGPU之后,可以根据本文在Ubuntu系统下安装所需要的驱动。驱动安装完成之后,按照文内方法,检查驱动是否已经正确安装并启用了。驱动完成安装之后,dGPU方可进行高分辨率的图像渲染输出,同时你也可以使用dGPU进行编解码,AI模型的训练与推理,OpenVINO™ 的应用部署等等一系列操
OpenVINO™ 2022.2版开始支持英特尔独立显卡,还能通过“累计吞吐量”同时启动集成显卡 + 独立显卡助力全速AI推理。本文基于C#和OpenVINO,将PP-TinyPose模型部署在英特尔独立显卡上。
利用开源的一类“扩散(diffusion)”模型,你可以随时用AI进行绘画创作。这么火爆的扩散模型,我们的OpenVINO™当然也是可以对它进行优化,并在英特尔® GPU上进行画作生成的加速的。具体怎么操作呢?
本文将介绍在英特尔独立显卡上训练AI智能收银机分类模型的全流程,在下一篇中将介绍基于OpenVINOTM在AIxBoard上部署训练好的模型,快速实现AI智能收银机解决方案基于英特尔平台从模型训练到部署的端到端的关键技术验证。
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