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使用Tensorflow訓(xùn)練模型并且部署到ESP32S3進(jìn)行推理
- 1? ?簡(jiǎn)介最近這一段時(shí)間在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，也嘗試將一個(gè)SkLearn的模型部署到了PocketBeagle 2 上（感謝論壇提供的試用機(jī)會(huì)），發(fā)現(xiàn)效果是真的不錯(cuò)。所以我就在想有沒(méi)有什么便捷的方式能夠?qū)⒁粋€(gè)簡(jiǎn)單的模型部署到單片機(jī)上來(lái)實(shí)現(xiàn)某種行為的邊緣計(jì)算。于是經(jīng)過(guò)我的搜索后找到了一個(gè)ESP32 的基于Tensorfl ow lite 的庫(kù)。如下圖所示。上述的這個(gè)庫(kù)是基于TF官方的TF-lite進(jìn)行ESP32-S3的適配。所以對(duì)應(yīng)TF官方的介紹如下圖所示。至此邏輯關(guān)系已經(jīng)被整理清楚了，TF
- 關(guān)鍵字： 202509 Tensorflow 推理 樂(lè)鑫
用 OpenVINO? GenAI解鎖 LLM 極速推理：推測(cè)式解碼讓 AI 爆發(fā)潛能
- 隨著 DeepSeek、 GPT 和 Llama 等大語(yǔ)言模型（LLMs）不斷推動(dòng)人工智能的邊界，它們?cè)诟咝Р渴鸱矫嬉矌?lái)了重大挑戰(zhàn)。這些模型在生成類似人類的文本方面具有革命性，但每生成一個(gè) token 都需要耗費(fèi)巨大的計(jì)算資源。這不僅導(dǎo)致成本上升、能耗增加，還使響應(yīng)速度變慢。在實(shí)時(shí)應(yīng)用場(chǎng)景，如聊天機(jī)器人、虛擬助手和創(chuàng)意內(nèi)容生成工具等場(chǎng)景中，這些挑戰(zhàn)尤為突出。本文將探討如何利用 OpenVINO? GenAI 的推測(cè)式解碼技術(shù)使這一變革性創(chuàng)新成為現(xiàn)實(shí)。借助于簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)和優(yōu)化硬件利用率的工具，Ope
- 關(guān)鍵字： OpenVINO GenAI 推理
Arm計(jì)算平臺(tái)加持，全新Llama 3.2 LLM實(shí)現(xiàn)AI 推理的全面加速和擴(kuò)展
- 新聞重點(diǎn)：●? ?在Arm CPU上運(yùn)行Meta最新Llama 3.2版本，其云端到邊緣側(cè)的性能均得到顯著提升，這為未來(lái)AI工作負(fù)載提供了強(qiáng)大支持●? ?Meta與Arm的合作加快了用例的創(chuàng)新速度，例如個(gè)性化的端側(cè)推薦以及日常任務(wù)自動(dòng)化等●? ?Arm十年來(lái)始終積極投資AI領(lǐng)域，并廣泛開(kāi)展開(kāi)源合作，為?1B?至?90B?的?LLM?實(shí)現(xiàn)在?Arm?計(jì)算平臺(tái)上無(wú)縫運(yùn)行人
- 關(guān)鍵字： Arm Llama 3.2 LLM AI 推理 Meta
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