一区二区三区三上|欧美在线视频五区|国产午夜无码在线观看视频|亚洲国产裸体网站|无码成年人影视|亚洲AV亚洲AV|成人开心激情五月|欧美性爱内射视频|超碰人人干人人上|一区二区无码三区亚洲人区久久精品

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

新品|LLM Module,離線大語言模型模塊

明??萍?/a> ? 2024-11-02 08:08 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

LLM,全稱大語言模型(Large Language Model)。是一種基于深度學(xué)習(xí)人工智能模型。它通過大量文本數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,從而能夠進行對話、回答問題、撰寫文本等其他任務(wù)。


New
Module LLM

LLM Module是一款集成化的離線大語言模型(LLM)推理模塊,無需云端,即可提供流暢自然的 AI 體驗。產(chǎn)品搭載愛芯元智 AX630C SoC 先進處理器,集成 3.2TOPs@Int8 高能效 NPU,原生支持 Transformer 模型,輕松應(yīng)對復(fù)雜 AI 任務(wù)。且配備 4GB LPDDR4 內(nèi)存和32GB eMMC存儲,支持多模型并行加載與串聯(lián)推理,確保多任務(wù)處理流暢無阻。運行功耗僅約 1.5W,遠低于同類產(chǎn)品,節(jié)能高效,適合長時間運行。

879e19f6-98ae-11ef-8084-92fbcf53809c.png

無需云端支持

模塊無需依賴云端,確保用戶隱私安全和系統(tǒng)穩(wěn)定性,適合各種對數(shù)據(jù)安全有高要求的應(yīng)用場景。集成 StackFlow 框架,配合 Arduino/UiFlow 庫,幾行代碼就可輕松實現(xiàn)端側(cè)智能。

高算力,低能耗

搭載愛芯元智AX630C SoC 處理器,集成 3.2TOPs@Int8 高效 NPU,提供強大的計算能力,原生支持 Transformer 模型,運行功耗僅約 1.5W,確保節(jié)能高效。

AI Benchmark 對比

87c49be4-98ae-11ef-8084-92fbcf53809c.png

支持多模型并行

配備 4GB LPDDR4 內(nèi)存(其中1GB供用戶使用,3GB專用于硬件加速)和32GB eMMC存儲,支持多模型并行加載與串聯(lián)推理,確保多任務(wù)處理流暢無阻。

內(nèi)置外設(shè)

集成麥克風(fēng),揚聲器,TF存儲卡,USB OTG 及 RGB狀態(tài)燈,滿足多樣化應(yīng)用需求,輕松實現(xiàn)語音交互與數(shù)據(jù)傳輸。

靈活拓展

板載 SD 卡槽支持固件冷/熱升級,UART 通信接口簡化連接與調(diào)試,確保模塊功能持續(xù)優(yōu)化與擴展。USB 口支持主從自動切換,既可以做調(diào)試口,也可以外接更多 USB 設(shè)備如攝像頭。

視覺識別能力

支持 CLIP,YoloWorld 等 Open world 模型,未來將持續(xù)更新 DepthAnything,SegmentAnything 等先進模型,賦能智能識別與分析。

即插即用

出廠預(yù)裝 Qwen2.5-0.5B 大語言模型,內(nèi)置KWS(喚醒詞),ASR語音識別),LLM(大語言模型)及TTS(文本轉(zhuǎn)語音)功能,且支持分開調(diào)用或 pipeline 自動流轉(zhuǎn),方便開發(fā)。后續(xù)將支持Qwen2.5-1.5B、Llama3.2-1B及InternVL2-1B等多種端側(cè)LLM/VLM模型,支持熱更新模型,緊跟社區(qū)潮流,適應(yīng)不同復(fù)雜度的AI任務(wù)。搭配M5主機即可實現(xiàn)即插即用的AI交互體驗。


LLM Module可作為離線語音助手,無需聯(lián)網(wǎng)即可進行精準語音識別與響應(yīng),提升設(shè)備使用的智能和便捷性。或者是通過語音指令輕松控制家中智能設(shè)備,實現(xiàn)智能化生活。產(chǎn)品推薦搭配M5系列主機進行使用,無需繁瑣設(shè)置,即插即用。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • Module
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    72

    瀏覽量

    13255
  • 語言模型
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    561

    瀏覽量

    10796
  • LLM
    LLM
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1

    文章

    325

    瀏覽量

    844
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    從FA模型切換到Stage模型時:module的切換說明

    。abilities具體差異見表5。 js標識基于ArkUI框架開發(fā)的JS模塊集合,其中的每個元素代表一個JS模塊的信息。pagesStage模型module標簽下保留該對象中的pa
    發(fā)表于 06-05 08:16

    瑞薩RZ/V2H平臺支持部署離線版DeepSeek -R1大語言模型

    瑞薩RZ/V2H平臺支持部署離線版DeepSeek -R1大語言模型
    的頭像 發(fā)表于 05-13 17:07 ?837次閱讀
    瑞薩RZ/V2H平臺支持部署<b class='flag-5'>離線</b>版DeepSeek -R1大<b class='flag-5'>語言</b><b class='flag-5'>模型</b>

    小白學(xué)大模型:從零實現(xiàn) LLM語言模型

    在當今人工智能領(lǐng)域,大型語言模型LLM)的開發(fā)已經(jīng)成為一個熱門話題。這些模型通過學(xué)習(xí)大量的文本數(shù)據(jù),能夠生成自然語言文本,完成各種復(fù)雜的任
    的頭像 發(fā)表于 04-30 18:34 ?515次閱讀
    小白學(xué)大<b class='flag-5'>模型</b>:從零實現(xiàn) <b class='flag-5'>LLM</b><b class='flag-5'>語言</b><b class='flag-5'>模型</b>

    詳解 LLM 推理模型的現(xiàn)狀

    2025年,如何提升大型語言模型LLM)的推理能力成了最熱門的話題之一,大量優(yōu)化推理能力的新策略開始出現(xiàn),包括擴展推理時間計算、運用強化學(xué)習(xí)、開展監(jiān)督微調(diào)和進行提煉等。本文將深入探討LLM
    的頭像 發(fā)表于 04-03 12:09 ?509次閱讀
    詳解 <b class='flag-5'>LLM</b> 推理<b class='flag-5'>模型</b>的現(xiàn)狀

    新品 | Module LLM Kit,離線語言模型推理模塊套裝

    推理與數(shù)據(jù)交互需求。ModuleLLM是一款集成化的離線語言模型(LLM)推理模塊,專為需要高效、智能交互的終端設(shè)備設(shè)計。
    的頭像 發(fā)表于 03-28 18:49 ?388次閱讀
    <b class='flag-5'>新品</b> | <b class='flag-5'>Module</b> <b class='flag-5'>LLM</b> Kit,<b class='flag-5'>離線</b>大<b class='flag-5'>語言</b><b class='flag-5'>模型</b>推理<b class='flag-5'>模塊</b>套裝

    無法在OVMS上運行來自Meta的大型語言模型LLM),為什么?

    無法在 OVMS 上運行來自 Meta 的大型語言模型LLM),例如 LLaMa2。 從 OVMS GitHub* 存儲庫運行 llama_chat Python* Demo 時遇到錯誤。
    發(fā)表于 03-05 08:07

    新品| LLM630 Compute Kit,AI 大語言模型推理開發(fā)平臺

    LLM630LLM推理,視覺識別,可開發(fā),靈活擴展···LLM630ComputeKit是一款A(yù)I大語言模型推理開發(fā)平臺,專為邊緣計算和智能交互應(yīng)用而設(shè)計。該套件的主板搭載愛芯AX63
    的頭像 發(fā)表于 01-17 18:48 ?700次閱讀
    <b class='flag-5'>新品</b>| <b class='flag-5'>LLM</b>630 Compute Kit,AI 大<b class='flag-5'>語言</b><b class='flag-5'>模型</b>推理開發(fā)平臺

    小白學(xué)大模型:構(gòu)建LLM的關(guān)鍵步驟

    隨著大規(guī)模語言模型LLM)在性能、成本和應(yīng)用前景上的快速發(fā)展,越來越多的團隊開始探索如何自主訓(xùn)練LLM模型。然而,是否從零開始訓(xùn)練一個
    的頭像 發(fā)表于 01-09 12:12 ?977次閱讀
    小白學(xué)大<b class='flag-5'>模型</b>:構(gòu)建<b class='flag-5'>LLM</b>的關(guān)鍵步驟

    什么是LLM?LLM在自然語言處理中的應(yīng)用

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,自然語言處理(NLP)領(lǐng)域迎來了革命性的進步。其中,大型語言模型LLM)的出現(xiàn),標志著我們對語言理解能力的一次
    的頭像 發(fā)表于 11-19 15:32 ?3665次閱讀

    如何訓(xùn)練自己的LLM模型

    訓(xùn)練自己的大型語言模型LLM)是一個復(fù)雜且資源密集的過程,涉及到大量的數(shù)據(jù)、計算資源和專業(yè)知識。以下是訓(xùn)練LLM模型的一般步驟,以及一些關(guān)
    的頭像 發(fā)表于 11-08 09:30 ?1528次閱讀

    LLM技術(shù)對人工智能發(fā)展的影響

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,大型語言模型LLM)技術(shù)已經(jīng)成為推動AI領(lǐng)域進步的關(guān)鍵力量。LLM技術(shù)通過深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù),使得機器
    的頭像 發(fā)表于 11-08 09:28 ?1859次閱讀

    使用LLM進行自然語言處理的優(yōu)缺點

    自然語言處理(NLP)是人工智能和語言學(xué)領(lǐng)域的一個分支,它致力于使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。大型語言模型
    的頭像 發(fā)表于 11-08 09:27 ?2461次閱讀

    LLM和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的區(qū)別

    在人工智能領(lǐng)域,LLM(Large Language Models,大型語言模型)和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)是兩種不同的技術(shù)路徑,它們在處理數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)、應(yīng)用場景等方面有著顯著的差異。 1.
    的頭像 發(fā)表于 11-08 09:25 ?1900次閱讀

    理解LLM中的模型量化

    在本文中,我們將探討一種廣泛采用的技術(shù),用于減小大型語言模型LLM)的大小和計算需求,以便將這些模型部署到邊緣設(shè)備上。這項技術(shù)稱為模型量化
    的頭像 發(fā)表于 10-25 11:26 ?707次閱讀
    理解<b class='flag-5'>LLM</b>中的<b class='flag-5'>模型</b>量化

    LLM模型推理加速的關(guān)鍵技術(shù)

    LLM(大型語言模型)大模型推理加速是當前人工智能領(lǐng)域的一個研究熱點,旨在提高模型在處理復(fù)雜任務(wù)時的效率和響應(yīng)速度。以下是對
    的頭像 發(fā)表于 07-24 11:38 ?1826次閱讀