要部署这样的一个语言大模型还是需要极高的算力和资本投入,并不是一般的企业所能承受的!可能大家觉得大模型的端侧部署距离我们还很遥远,不巧的是曾经开源过XGBoost和TVM的陈天奇大佬已经完成了这件事情,推出了一个叫MLC-LLM的工具,可以让你在一些低算力的平台上面运行一些语言大模型!只要你的GPU的显存大于6GB,你都...
2 月 25 日消息，联想集团在今晚的 YOGA AIPC 新品品鉴活动上宣布，通过深度融合 DeepSeek 端侧大模型，联想天禧个人智能体系统（天禧 AS）迎来升级，并宣布成为“全球首家在 AI PC 端侧本地部署和运行 DeepSeek 大模型的 AI 终端品牌”。联想一同推出了部署 DeepSeek 端侧大模型的 AI PC—— 联想 YOGA AIPC...
端侧化是指将人工智能模型部署到终端设备上,直接在数据产生和处理的源头进行智能计算。随着人工智能技术的飞速发展,大型模型(大模型)在诸多领域取得了显著的成果,例如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。然而,大模型的部署和应用面临着诸多挑战,如计算资源消耗大、数据传输延迟、隐私保护等问题。因此,端侧化成为大模...
坐井观天!万物互联,大模型可以直接部署到端侧,不用云端,岂不是更方便?还有些垂直领域的模型参数量更小,更方便部署,有很多应用场景。 全部讨论 梦想很好,问题是如果小模型很好用的话,大模型怎么办?
金十数据2月26日讯,从第四范式了解到,第四范式推出大模型推理端侧解决方案ModelHub AIoT,用户在端侧可轻松部署包括DeepSeek R1、Qwen 2.5、Llama 2/3系列等小尺寸蒸馏模型,并实现离线运行。用户可灵活在多个模型之间切换,兼顾了模型压缩、推理性能,解决了部署与优化的复杂性。公司表示,该方案不仅能够满足用户对隐...
瑞芯微董秘:尊敬的投资者,您好!公司能够为下游客户及生态伙伴提供从0.2TOPs到6TOPs的不同算力水平的AIoT芯片,其中RK3588、RK3576带有6TOPsNPU处理单元,能够支持端侧高达3B参数级别的模型部署。感谢您对公司的关注! 投资者:NVIDIA已推出数据中心GraceCPU,贵公司有打算进入服务器芯片领域吗?
今天这篇小作文主要介绍LLM端侧部署系列 | 如何将阿里千问大模型Qwen部署到手机上?实战演示(下篇)的前置工作,即Qwen部署到手机上的环境配置细节。 如需与小编进一步交流,可以在公众号上添加小编微信好友。 2.下载待部署模型 将https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat下载到本地: ...
现在大多数的AI模型,尤其是计算视觉领域的AI模型,都是通过深度神经网络来进行构建的,从2015年开始,学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧,为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。
小米雷军表示,小米做大模型的思路和很多公司不太一样,选择主力突破的是轻量化和本地部署。目前小米自研的13亿参数的端侧模型已经在手机端跑通,部分场景效果媲美60亿模型在云端的运算结果。与早些时候市场上放出的手机端大模型的方案相比,小米会调整模型结构和参数大小,适配各种芯片在内存和算力上的特点,致力于达到功...