【Maker 玩 AI】Grove Vision AI 模組讓 Arduino 也能玩 YOLO 模型
日前 Seeed Studio 推出相同核心的 Grove Vision AI 智慧鏡頭模組，筆者便以行動支持國產晶片入手一片進行測試！本篇文章會介紹如何透過 Grove Vision AI 使Arduino也能玩轉YOLO 模型！
聚焦Edge AI Lattice挾龐大生態系資源拉攏開發社群
對所有相關解決方案供應商來說，正準備起飛的Edge AI市場究竟能不能成氣候，來自開發者們的回饋絕對是不可忽視的寶貴資訊──這或許也是低功耗可程式化設計元件供應商Lattice Semiconductor在2023年首度舉辦「萊迪思開發者大會」(Lattice Developers Conference)的主要原因之一。
AI PC市場大餅浮現，Intel、AMD為開發者做好準備了？
迎接2024的AI PC世代，Intel及AMD都已做好準備，分別提出自己的軟、硬體解決方案，希望拉攏更多開發者在其平台上做出能發揮AIGC、LLM模型的創新應用。
如何利用低位元量化技術進一步提升大模型推論性能
相比運算量的增加，大模型推論速度更容易受到記憶體頻寬的影響，導致算力資源無法得到充分發揮，進而影響性能；低位元量化技術是讓大語言模型(LLM)在部署過程中實現性能需求的最佳方案之一，本文將探討低位元量化技術如何幫助LLM提升性能，以及新版OpenVINO對於低位元量化技術的支援。
活用IPEX和Intel GPU加速大型語言模型訓練效率
以IPEX (Intel-Extension-for-PyTorch)搭配Intel硬體產品，可提供最佳化功能大幅提升運作效能。例如透過PyTorch的
利用Intel平台提升LLM微調與訓練效率：ResNet50+LoRA範例
本文將說明如何善用英特爾(Intel)所研發的新產品和相關技術，來提升AI模型的訓練效率，以便提供更優質的推論功能。為了循序漸進介紹上述的新產品及其相關的使用技術，本文先從大家熟悉ResNet50圖像分類模型做為起步範例，並搭配LoRA來進行外掛訓練，以便從這簡單範例中充分理解如何活用上述的創新產品及相關技術。