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(rèn)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 | Module LLM Kit,離線大語言模型推理模塊套裝

明??萍?/a> ? 2025-03-28 18:49 ? 次閱讀

5c1a27ac-0bc2-11f0-9434-92fbcf53809c.jpg

●●●

PART. 01

產(chǎn)品簡介

Module LLM Kit 是一款專注于離線 AI 推理與數(shù)據(jù)通信接口應(yīng)用的智能模塊套件,整合了 Module LLM 與 Module13.2 LLM Mate 模塊,滿足多場景下的離線 AI 推理與數(shù)據(jù)交互需求。Module LLM 是一款集成化的離線大語言模型 (LLM) 推理模塊,專為需要高效、智能交互的終端設(shè)備設(shè)計。Module13.2 LLM Mate 模塊通過 M5BUS 接口與 Module LLM 實(shí)現(xiàn)堆疊供電,并提供Type-C,RJ45,FPC-8P 等多種接口功能,便于系統(tǒng)集成和擴(kuò)展。

5c333292-0bc2-11f0-9434-92fbcf53809c.jpg

PART. 02

產(chǎn)品特性

◎ 高算力,低能耗

Module LLM Kit 采用 愛芯AX630C SoC 先進(jìn)處理器,內(nèi)置 3.2 TOPs 高能效 NPU,支持 Transformer 模型推理,輕松應(yīng)對復(fù)雜 AI 任務(wù)。模塊搭載 4GB LPDDR4 內(nèi)存(其中 1GB 供用戶使用,3GB 專用于硬件加速)及 32GB eMMC 存儲,支持多模型并行加載與串聯(lián)推理,滿足多任務(wù)處理需求。模塊運(yùn)行功耗僅 1.5W,遠(yuǎn)低于同類產(chǎn)品,節(jié)能高效,適合長期穩(wěn)定運(yùn)行。

◎便捷語音與數(shù)據(jù)交互

集成麥克風(fēng)、揚(yáng)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(shí)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(kuò)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。

◎多模型兼容

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(文本生成語音)功能,且支持 apt 快速更新軟件和模型包。安裝 openai-api 插件后,即可兼容 OpenAI 標(biāo)準(zhǔn) API,支持聊天、對話補(bǔ)全、語音轉(zhuǎn)文字和文字轉(zhuǎn)語音等多種應(yīng)用模式。官方 apt 倉庫提供豐富的大模型資源,包括 deepseek-r1-distill-qwen-1.5b、InternVL2_5-1B-MPO、Llama-3.2-1B、Qwen2.5-0.5B 以及 Qwen2.5-1.5B,同時還涵蓋文本轉(zhuǎn)語音模型(whisper-tiny、whisper-base、melotts)和視覺模型(如 yolo11 等 SOTA 模型)。倉庫將持續(xù)更新,以支持最前沿的模型應(yīng)用,滿足各種復(fù)雜 AI 任務(wù)。

◎ 即插即用,快速集成

搭配 M5 主機(jī),無需繁瑣設(shè)置,即可將其集成到現(xiàn)有智能設(shè)備中,快速實(shí)現(xiàn) AI 交互體驗。

PART. 03

應(yīng)用場景

◎ 離線語音助手

◎ 文本語音轉(zhuǎn)換

智能家居控制

◎ 互動機(jī)器人

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(diǎn)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

    13122
  • 語言模型
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    557

    瀏覽量

    10596
  • LLM
    LLM
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1

    文章

    316

    瀏覽量

    641
收藏 人收藏

    評論

    相關(guān)推薦

    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(kuò)展
    的頭像 發(fā)表于 04-03 12:09 ?176次閱讀
    詳解 <b class='flag-5'>LLM</b> <b class='flag-5'>推理模型</b>的現(xiàn)狀

    無法在OVMS上運(yùn)行來自Meta的大型語言模型LLM),為什么?

    無法在 OVMS 上運(yùn)行來自 Meta 的大型語言模型LLM),例如 LLaMa2。 從 OVMS GitHub* 存儲庫運(yùn)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(kuò)展···LLM630ComputeKit是一款A(yù)I大語言模型
    的頭像 發(fā)表于 01-17 18:48 ?503次閱讀
    <b class='flag-5'>新品</b>| <b class='flag-5'>LLM</b>630 Compute <b class='flag-5'>Kit</b>,AI 大<b class='flag-5'>語言</b><b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>推理</b>開發(fā)平臺

    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(jìn)步。其中,大型語言模型LLM)的出現(xiàn),標(biāo)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 ?3124次閱讀

    使用vLLM+OpenVINO加速大語言模型推理

    隨著大語言模型的廣泛應(yīng)用,模型的計算需求大幅提升,帶來推理時延高、資源消耗大等挑戰(zhàn)。
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:20 ?1073次閱讀
    使用vLLM+OpenVINO加速大<b class='flag-5'>語言</b><b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>推理</b>

    新品LLM Module離線語言模型模塊

    。NewModuleLLMLLMModule是一款集成化的離線語言模型LLM推理模塊,無需
    的頭像 發(fā)表于 11-02 08:08 ?825次閱讀
    <b class='flag-5'>新品</b>|<b class='flag-5'>LLM</b> <b class='flag-5'>Module</b>,<b class='flag-5'>離線</b>大<b class='flag-5'>語言</b><b class='flag-5'>模型模塊</b>

    魔搭社區(qū)借助NVIDIA TensorRT-LLM提升LLM推理效率

    “魔搭社區(qū)是中國最具影響力的模型開源社區(qū),致力給開發(fā)者提供模型即服務(wù)的體驗。魔搭社區(qū)利用NVIDIA TensorRT-LLM,大大提高了大語言模型
    的頭像 發(fā)表于 08-23 15:48 ?784次閱讀

    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(dāng)前人工智能領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn),旨在提高模型在處理復(fù)雜任務(wù)
    的頭像 發(fā)表于 07-24 11:38 ?1500次閱讀

    基于CPU的大型語言模型推理實(shí)驗

    隨著計算和數(shù)據(jù)處理變得越來越分散和復(fù)雜,AI 的重點(diǎn)正在從初始訓(xùn)練轉(zhuǎn)向更高效的AI 推理。Meta 的 Llama3 是功能強(qiáng)大的公開可用的大型語言模型LLM)。本次測試采用開源
    的頭像 發(fā)表于 07-18 14:28 ?869次閱讀
    基于CPU的大型<b class='flag-5'>語言</b><b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>推理</b>實(shí)驗

    llm模型有哪些格式

    LLM(Large Language Model,大型語言模型)是一種深度學(xué)習(xí)模型,主要用于處理自然語言處理(NLP)任務(wù)。
    的頭像 發(fā)表于 07-09 09:59 ?1167次閱讀

    llm模型和chatGPT的區(qū)別

    LLM(Large Language Model)是指大型語言模型,它們是一類使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建的自然語言處理(NLP)模型
    的頭像 發(fā)表于 07-09 09:55 ?1724次閱讀

    如何加速大語言模型推理

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,大語言模型LLM)已成為自然語言處理領(lǐng)域的核心工具,廣泛應(yīng)用于智能客服、文本生成、機(jī)器翻譯等多個場景。然而,大語言
    的頭像 發(fā)表于 07-04 17:32 ?864次閱讀

    語言模型(LLM)快速理解

    自2022年,ChatGPT發(fā)布之后,大語言模型(LargeLanguageModel),簡稱LLM掀起了一波狂潮。作為學(xué)習(xí)理解LLM的開始,先來整體理解一下大
    的頭像 發(fā)表于 06-04 08:27 ?1550次閱讀
    大<b class='flag-5'>語言</b><b class='flag-5'>模型</b>(<b class='flag-5'>LLM</b>)快速理解

    LLM之外的性價比之選,小語言模型

    。然而在一些對實(shí)時性要求較高的應(yīng)用中,比如AI客服、實(shí)時數(shù)據(jù)分析等,大語言模型并沒有太大的優(yōu)勢。 ? 在動輒萬億參數(shù)的LLM下,硬件需求已經(jīng)遭受了不小的挑戰(zhàn)。所以面對一些相對簡單的任務(wù),規(guī)模較小的小
    的頭像 發(fā)表于 06-03 05:15 ?2566次閱讀
    <b class='flag-5'>LLM</b>之外的性價比之選,小<b class='flag-5'>語言</b><b class='flag-5'>模型</b>

    【大語言模型:原理與工程實(shí)踐】揭開大語言模型的面紗

    語言模型LLM)是人工智能領(lǐng)域的尖端技術(shù),憑借龐大的參數(shù)量和卓越的語言理解能力贏得了廣泛關(guān)注。它基于深度學(xué)習(xí),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架來理解和生成自然
    發(fā)表于 05-04 23:55