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以AI進行無人機巡檢河川地貌分析

由於工業科技快速發展,環境議題一直備受討論與重視;近幾年,由於邊緣運算、AI、硬體加速與無人機等技術趨於成熟,公民營機構--尤以公部門為首--開始思考是否能借助科技的力量來進行環境工程,本文即以AI物件分割技術作為技術基礎,配合台中市環保局河川揚塵防治計畫進行河床地貌影像分割。

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利用OpenVINO以BLIP實現視覺語言邊緣AI部署

隨著電腦視覺和自然語言處理領域的快速發展,視覺與語言的融合越來越受到研究人員的重視。在這個背景下,BLIP引起了廣泛關注--該模型在大規模的影像文字資料集上預訓練深度神經網路模型,以提高下游視覺語言任務的性能,如影像文字檢索、影像描述和視覺問答。本文作者將帶領讀者一步步了解如何在研揚科技(AAEON)的新產品UP Squared Pro 7000 Edg上,利用OpenVINO來最佳化BLIP的推論加速。

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免「仲介」 OpenVINO能直接支援PyTorch模型物件!

隨著OpenVINO 2023.0版本的發佈,OpenVINO工具庫中預置了全新的PyTorch前端,為開發者們提供了一條全新的PyTorch模型支援路徑,帶來更友好的用戶體驗—— OpenVINO的mo工具可以直接將PyTorch模型物件轉化為OpenVINO的模型物件,開發者可以不需要將ONNX模型作為中間過渡。

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【開箱評測】OpenVINO讓你不上網也能和Dolly聊聊天

以往在AI模型部署優化及推論部份,通常都會想到使用 Intel OpenVINO,不過大家多半只注意到它在「電腦視覺」相關的應用,殊不知自從2022.1版後就已開始加入許多「自然語言」的範例。而最近2023.0版又更加強GPU處理記憶體動態外形(Dynamic Shape)的能力,使得如生成型預訓練變換模型(GPT)這類基於轉換器(Transfomer)技術的大型語言模型能得到更好的實現。

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利用OpenVINO部署HuggingFace預訓練模型的方法與技巧

透過HuggingFace開源的Transformers、Diffusers程式庫,只需要要調用少量介面函數,入門開發者也可以非常便捷地微調和部署自己的大模型任務,你甚至不需要知道什麼是GPT、BERT就可以用它們的模型,開發者不需要從頭開始構建模型任務,大幅簡化了工作流程。

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