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。
最新版OpenVINO 2023.0問世：更輕鬆部署、加速AI應用！
OpenVINO 五週年紀念日即將來臨的此刻，我們很興奮地宣佈OpenVINO最新版本──OpenVINO 2023.0問世！新版本的重點是透過最大限度減少離線轉換、擴大模型支援和推進硬體最佳化來改善開發者之旅，以下讓我們對一些新功能進行深入研究…
不用買顯卡 OpenVINO 也能玩 Stable Diffusion V2！
近期掀起的一陣AIGC浪潮讓ChatGPT大型語言模型、Midjourney與DALL-E等圖像生成模型備受關注，其中又以Stable Diffusion最受到社群熱烈討論，主要原因就是可以自行佈署與修改模型，可玩性與彈性相當大！本篇就要來介紹如何使用OpenVINO Notebooks來玩Stable Diffusion V2！
用OpenVINO C++ API編寫YOLOv8-Seg實例分割模型推論程式
本文章將介紹使用OpenVINO C++ API開發YOLOv8-Seg實例分割(Instance Segmentation)模型的AI推論程式。
在Windows平台以Visual Studio為基礎配置OpenVINO C++開發環境
本文主要介紹如何在Windows平台以Visual Studio為基礎配置OpenVINO C++開發環境，作者將帶領大家一步步從零開始，並提供完整的測試程式碼。
AI分割一切：用OpenVINO加速Meta SAM大模型
最近在電腦視覺領域就出現了專屬的物體分割大模型，由Meta開源的「萬物可分割」（SAM）物體分割模型。這個強大的通用分割模型，當然也能用OpenVINO進行最佳化以及推論的加速，使其能方便快速地在Intel的CPU上部署執行。來跟著我們提供的程式碼與步驟一起來動手試試吧！
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