实战精选|如何使用 OpenVINO™ 在 ElectronJS 中创建桌面应用程序

作者 | Mikołaj Roszczyk 华沙理工大学物联网工程师 翻译 | 武卓 英特尔 AI 软件布道师 最近,我完成了一个 demo 演示,展示了 OpenVINO™ 在 Node.js框架中的强大功能。得益于与 Electron.js 的集成,该演示不仅能够高效地执行神经网络推理,还提供了交互式的用户体验。 应用程序概览:一种简单的背景虚化方法 这个演示展示了如何在 Node.js 环

openlab_96bf3613 1月前
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用英特尔CPU及GPU运行OpenAI-whisper模型语音识别

作者 英特尔创新大使 黄明明 介绍 Whisper 作为一款卓越的自动语音识别(ASR)系统,依托海量且多元的监督数据完成训练,其数据规模高达 680,000 小时,涵盖多种语言及丰富多样的任务类型,广泛采撷自网络资源,以此铸就了坚实的性能根基。 从技术架构层面剖析,Whisper 构建于先进的 Transformer 框架之上,采用经典的编码器 - 解码器模型设计,也就是广为人知的序列到序列模型

openlab_96bf3613 1月前
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OpenVINO™ 2024.5 新发布 | 使用流水线简易部署多模态 AI

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 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,我们每天与之交互的数据不仅仅是文本,而是多模态的,包括视频、音频和图像。多模态的存在非常普遍

openlab_96bf3613 1月前
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使用Intel AI PC为YOLO模型训练加速

英特尔创新大使 黄明明 英特尔开发者技术推广经理 李翊玮 背景在以往的实践中,当我们针对 ultralytics 的 YOLO 模型开展训练工作时,可供选择的计算设备通常局限于 CPU、mps 以及 cuda 这几种。然而,自 PyTorch2.5 版本发布之后,情况有了新的变化,PyTorch2.5正式开始支持英特尔显卡,也就是说,此后我们能够借助 Intel Intel® Arc™ 显卡来进行

openlab_96bf3613 1月前
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最新端侧小钢炮!利用OpenVINO部署GLM-Edge全家桶

作者 | 杨亦诚 英特尔 AI 软件工程师 今天智谱发布其最新的GLM-Edge系列SLM模型, GLM-Edge 系列是智谱在面向端侧真实落地使用的场景下的一次尝试,由两种尺寸的大语言对话模型和多模态理解模型组成( GLM-Edge-1.5B-Chat,GLM-Edge-4B-Chat,GLM-Edge-V-2B,GLM-Edge-V-5B)。其中,1.5B / 2B模型主要面向手机、车机等平台

openlab_96bf3613 1月前
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