模型部署

星野云联AIoT技术洞察

2025年语音识别（ASR）与语音合成（TTS）技术趋势分析对比面向开发者的实用指南：探索最新的ASR和TTS技术，助力构建高效的语音应用。随着人工智能的快速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术在多个领域得到了广泛应用。从智能助手到自动字幕生成，从有声读物到虚拟主播，语音技术正逐步改变人机交互的方式。

基于pth模型文件，使用flask库将服务端部署到开发者电脑目录一.服务端构建1. 依赖导入：搭建开发基础2. Flask 应用初始化：启动 Web 服务的第一步

【AI算力系统设计分析】1000PetaOps 算力云计算系统设计方案（大模型训练推理专项版）随着 GPT-4、Grok 等超大规模语言模型的爆发式发展，训练与推理场景对算力密度、网络带宽、存储性能的需求呈指数级增长。本方案聚焦大模型全生命周期需求，以 NVIDIA H100 GPU 为核心算力载体，深度参考阿里云神龙架构、腾讯云 HCC 高性能集群、xAI Colossus 超算的技术精髓，构建一套具备低延迟互联、高算力持续供给、弹性调度适配的云计算系统，可支撑千亿参数模型训练（如 GPT-4 级）与高并发推理服务，实现训练周期缩短 60%、推理吞吐量提升 3 倍的核心目标。

机器学习（MLOps）系统在线部署的基本指南本篇文章Navigating Key Decisions in Machine Learning (ML) System Deployment为机器学习系统的部署提供了实用的决策指导。技术亮点在于详细阐述了推理类型、服务平台和可扩展性策略，强调了如何根据不同需求选择合适的架构。适用场景包括实时预测和批量推理，适合需要高可用性和低延迟的应用，如推荐系统和用户画像

【AGI使用教程】GPT-OSS 本地部署（2）欢迎关注【AGI使用教程】专栏【AGI使用教程】GPT-OSS 本地部署（1）【AGI使用教程】GPT-OSS 本地部署（2）

深度学习模型在C++平台的部署深度学习模型能够在各种生产场景中发挥重要的作用，而深度学习模型往往在Python环境下完成训练，因而训练好的模型如何在生产环境下实现稳定可靠的部署，便是一个重要内容。C++开发平台广泛存在于各种复杂的生产环境，随着业务效能需求的不断提高，充分运用深度学习技术的优势显得尤为重要。本文介绍如何实现将深度学习模型部署在C++平台上。

救救孩子把

使用 uv 工具快速部署并管理 vLLM 推理环境uv：现代 Python 项目管理的高效助手uv：Rust 驱动的 Python 包管理新时代在部署大语言模型（LLM）推理服务时，vLLM 是一个备受关注的方案，具备高吞吐、低延迟和对 OpenAI API 的良好兼容性。为了提高部署效率，依赖安装工具的选择同样重要。

深入探索 RKNN 模型转换之旅在人工智能蓬勃发展的当下，边缘计算领域的应用愈发广泛。瑞芯微的 RKNN 技术在这一领域大放异彩，它能让深度学习模型在其芯片平台上高效运行。而在整个应用流程中，模型转换是极为关键的一环，今天就让我们一同深入这个神奇的 RKNN 模型转换世界。

【大模型实战篇】华为信创环境采用vllm部署QwQ-32B模型本文分享在华为昇腾机器上部署QwQ-32B模型的实践。首先华为自己是提供了一套在信创机器（NPU）上部署模型的方案【1】，但是部署之后，测试发现会有输出截断的现象。QwQ-32B本身是支持128k的最大上下文长度，定位可能是max-model-len的设置没有生效，但是华为的启动参数中只有maxSeqLen以及maxInputTokenLen参数，修改后也不奏效。

LatentSync本地部署教程：基于音频精准生成唇形高度同步视频LatentSync 是字节跳动联合北京交通大学推出的一个端到端的唇形同步框架，以下是对其的详细介绍：

TensorRT-YOLO：灵活易用的 YOLO 部署工具项目地址：TensorRT-YOLO GitHub:https://github.com/laugh12321/TensorRT-YOLO

利用 TensorFlow 与 Docker 构建深度学习模型训练与部署流水线在深度学习领域，构建、训练和部署模型是一个复杂且耗时的过程。本文将介绍如何利用 TensorFlow 构建深度学习模型，并通过 Docker 容器化技术实现模型的训练与部署，从而简化整个流水线，提高开发效率。我们将通过实战代码，展示从模型构建到部署的全过程。

计算机视觉实战项目4（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目

Vitis AI 综合实践（DPU example: dpu_resnet50.ipynb）目录1. 简介2. 代码解析2.1 导入库2.2 图像预处理2.3 读取标签2.4 读取图像2.5 获取IO形状

我是陈扣题

使用RKNN在Orange Pi 5 (RK3588s) 上部署推理PPO深度学习模型本博客皆在展示如何在Orange Pi 5 上使用 RKNN C API 使用C语言来进行模型的部署，不设计以及讨论PPO网络的实现以及细节

机器学习社区

用 LMDeploy 高效部署 Llama-3-8B，1.8倍vLLM推理效率节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

【OpenBayes 官方教程】在模型训练中使用子域名访问服务本教程主要为大家讲解 OpenBayes 上如何在模型训练中使用子域名访问服务，新朋友点击下方链接注册后，即可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费使用时长哦！

万里鹏程转瞬至

FastDeploy项目简介，使用其进行（图像分类、目标检测、语义分割、文本检测|orc部署）FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具，支持云边端部署。提供超过 🔥160+ Text，Vision， Speech和跨模态模型📦开箱即用的部署体验，并实现🔚端到端的推理性能优化。包括物体检测、字符识别（OCR）、人脸、人像扣图、多目标跟踪系统、NLP、Stable Diffusion文图生成、TTS 等几十种任务场景，满足开发者多场景、多硬件、多平台的产业部署需求。

Python算法实战

用通俗易懂的方式讲解：使用 LangChain 和 LlamaIndex 从零构建PDF聊天机器人随着大型语言模型（LLM）（如ChatGPT和GPT-4）的兴起，现在比以往任何时候都更容易搭建智能聊天机器人，并且可以堆积如山的文档，为你的输入提供更准确的响应。