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openPangu Embedded 7B推理引擎插件开发:扩展功能完整指南

openPangu Embedded 7B作为昇腾原生的开源语言模型,提供了强大的推理能力和灵活的插件扩展机制。本指南将详细介绍如何为openPangu Embedded 7B开发自定义推理引擎插件,实现功能扩展和性能优化。## 🔧 插件开发基础架构openPangu Embedded 7B的推理引擎基于vllm-ascend框架构建,提供了完整的插件开发接口。项目中的关键模块包括:

5分钟上手PEFT边缘微调:让大模型在树莓派上跑起来的实战指南

你还在为大模型部署到边缘设备发愁吗?本地算力不足、模型体积庞大、耗电严重——这些问题是否让你的AI应用止步于实验室?本文将带你用PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning,参数高效微调)技术,在普通笔记本甚至树莓派上完成大模型微调与部署,全程无需高端GPU,显存占用直降90%。读完本文你将获得:- 3步完成PEFT环境搭建的极简流程- 4种边缘友好型微调方法的...

Weaviate REST API:HTTP接口详细文档

Weaviate是一个开源的向量数据库(Vector Database),它通过RESTful API提供完整的CRUD操作、向量搜索和语义查询功能。本文档详细介绍了Weaviate的REST API接口,帮助开发者快速上手和使用。## 基础配置### API端点基础URL```http://localhost:8080/v1```### 请求头配置```httpConten...

F5-TTS项目中的Emilia数据集使用指南

F5-TTS是一个开源的文本转语音(TTS)项目,其中Emilia数据集是该项目的关键组成部分。本文将详细介绍Emilia数据集的相关信息和使用方法,帮助开发者更好地理解和使用这一资源。## Emilia数据集概述Emilia数据集是F5-TTS项目中使用的主要语音数据集,包含中文(ZH)和英文(EN)两种语言的语音样本。该数据集规模较大,中文和英文部分合计接近2TB的存储空间。## ...

obsidian-creases:快速折叠Markdown的强大工具

obsidian-creases:快速折叠Markdown的强大工具项目介绍Obsidian是一款功能强大的知识库应用,它使用Markdown格式来存储和整理信息。然而,在处理长文档时,频繁地展开和折叠文档的不同部分可能会变得繁琐。为了解决这个问题,obsidian-creases 提供了一套高效折叠Markdown章节的工具,让用户能够通过简单的命令和标记来折叠和展开文档内容。项目技术分析...

IndexTTS2语音合成:5分钟快速上手全攻略

IndexTTS2是一款突破性的情感表达与时长可控的自回归零样本文本转语音系统,在语音自然度、说话人相似度和情感保真度方面均超越现有零样本TTS模型。无论您是技术爱好者还是初学者,都能在短短几分钟内体验到专业级语音合成的魅力。## 系统准备:简单环境检查在开始之前,请确保您的系统满足以下基本要求:- **Python版本**:3.10.12- **CUDA版本**:12.8.0或更高

WhisperLiveKit实时字幕生成:从语音到视频字幕的同步技术

你是否遇到过视频会议中因网络延迟错过关键发言?或者观看外语视频时字幕不同步影响理解?WhisperLiveKit通过本地实时语音转文字技术,实现了从麦克风输入到字幕显示的毫秒级响应,无需云端依赖即可完成精准的语音识别与字幕生成。本文将详细介绍如何利用WhisperLiveKit构建本地化实时字幕系统,解决传统字幕生成中的延迟、隐私和网络依赖痛点。## 核心技术架构解析WhisperLive

RIOT OS下的机器学习:微型神经网络部署实例

你是否在为资源受限的物联网设备部署机器学习模型而烦恼?内存不足、算力有限、功耗敏感——这些问题是否让你望而却步?本文将带你探索在RIOT OS环境下,如何突破微型设备的硬件限制,实现轻量级神经网络的高效部署。读完本文,你将掌握从模型优化到固件烧录的完整流程,并获得一个可直接运行的手势识别实例。## 物联网设备的AI困境与RIOT的解决方案在物联网(IoT)领域,将人工智能(AI)能力部署到...

新手指南:快速上手shibing624/text2vec-base-chinese

本文介绍如何使用shibing624/text2vec-base-chinese模型,这是一个基于CoSENT(Cosine Sentence)方法训练的中文句子嵌入模型,可以将句子映射到768维的密集向量空间,用于句子嵌入、文本匹配或语义搜索等任务。## 基础知识准备在使用shibing624/text2vec-base-chinese模型之前,你需要了解自然语言处理(NLP)的基本概念

FunASR跨平台部署:Windows/Linux/Mac环境适配指南

你是否还在为Speech Recognition(语音识别)工具的跨平台兼容性问题头疼?Windows下编译失败、Linux依赖缺失、Mac M1芯片架构不兼容——这些问题是否让你耗费数天却收效甚微?本文将提供一套系统化的解决方案,通过Docker容器化部署与源码编译两种方式,实现FunASR在三大主流操作系统的无缝运行。读完本文,你将获得:- 3种操作系统的环境配置清单- Docker一键部..

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