專家領航 輕鬆掌握生成式AI應用落地訣竅
聚焦相關技術趨勢，Intel代理商夥伴Sertek與捷波資訊聯合主辦了一場「AIGC to AIPC：掌握AI落地解決方法」論壇，分享了最新的Intel架構AI PC特色，還有如何利用Intel的OpenVINO平台結合AI PC輕鬆部署創新邊緣AI應用。
輕薄型筆電OK！利用OpenVINO部署Phi-3.5「全家餐」
近期微軟發佈了最新的Phi-3.5系列SLM模型，是非常適合在AI PC上運作的模型任務。本文將分享如何利用OpenVINO在你的AI PC上部署最新Phi-3.5-mini及Phi-3.5-vision模型。
LLM性能再強化 OpenVINO 2024.3隆重發佈！
OpenVINO 2024.3版本現在已經正式推出！這次更新帶來了新的功能，並對現有功能進行了強化，特別是大型語言模型(LLM)的性能；本文將介紹此新版本的關鍵進展。
OpenVINO全新GenAI API：幾行程式碼就能快速建立GenAI App！
全新的OpenVINO GenAI API為開發者提供了更簡單與清晰的程式碼；這意味著除了提供電腦視覺、AI加速與最佳化程式庫，OpenVINO現在也是開發者實現GenAI應用的助力。
輕鬆實現邊緣裝置即時異常檢測與LLM對話機器人
將 AI 模型部署在資源受限的邊緣裝置上，是許多開發者面臨的挑戰。在 2024 年 7 月 31 日舉辦的第五場OpenVINO DevCon 線上講座，來自Intel的專家楊亦誠與武卓以電腦視覺與異常檢測應用為例，讓聽眾了解如何使用開源Anomalib函式庫，透過不平衡資料集進行無監督學習，即時處理罕見異常，改善製造、醫療、農業等領域的品質控制；此外詳細介紹了OpenVINO 2024.2 版本新增加的 GenAI API 功能以及檢索增強生成(RAG)技術，如何以更簡化的流程在邊緣裝置部署能提供精準答案的 LLM 對話機器人(Chatbot)。
OpenVINO 2024.2姿態模型效能評估：以OpenPose、YOLOv8與3D-Pose為例
本文主要於ASRock NUC BOX-155H平台進行，使用Intel Core Ultra運作的NUC (下一代計算單元)。我們將姿態辨識模型OpenPose、3D Pose、MoveNet 與 YOLOv8 模型轉換為OpenVINO IR模型格式，分別在CPU、iGPU及NPU上進行部署。觀察這些模型在CPU、iGPU及NPU的硬體效能差異，透過實際執行影片推論的過程，觀察NPU的性能表現。