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OpenVINO™ 2026.1 持续扩展模型支持版图,并针对 GenAI 模型带来进一步的性能优化。
EAGLE-3作为新一代投机解码(speculative decoding)技术的重要突破,其核心价值在于突破了传统投机解码依赖完全独立草稿模型的技术局限。
OpenVINO™ 2026.0 以更丰富的模型支持、GenAI 能力增强以及更出色的压缩优化,为新一年强势开局。
OpenVINO C# API是英特尔OpenVINO工具的.NET封装库,支持C#开发者在Windows、Linux、macOS上高效运行深度学习模型推理。最新3.2版本优化了AI大模型支持,修复了已知问题,并完善了测试代码。该库具有高性能(零拷贝内存)、跨平台、异步推理和多设备支持(CPU/iGPU/GPU/NPU)等优势,适用于目标检测、图像分类、OCR等多种场景。开发者可通过NuGet快速
OpenVINO™ C# API 3.2 全新发布,基于AI大模型深度重构,带来革命性升级: 🔹 AI驱动重构 - 基于Kimi/GPT-4等大模型全面优化代码架构,提升健壮性 🔹 性能飞跃 - 采用Span<T>零拷贝和推理请求池,推理速度提升20-40% 🔹 全栈支持 - 兼容.NET 4.6至10.0框架,覆盖Windows/Linux/macOS全平台 🔹 企业级特性
废品率降了35%:预测性维护提前换砂轮,AI检测实时挑废品。产能提升了20%:通过大数据分析找到了瓶颈工位,优化了生产流程。运维成本降了50%:Grafana报表实时监控,不用人工巡检。云边协同要“分层”:实时的事边缘干,非实时的事云端干,不要把所有事都推给云端。选成熟的云平台/组件:EMQX、InfluxDB、Grafana都是经过千锤百炼的,直接用,不要自己造轮子。断网缓存是必须的:工业现场网
本文介绍了一个基于OpenVINO框架的实时人脸检测与情感识别系统。该系统利用OpenModelZoo中的预训练模型实现人脸检测、关键点定位和情感分类功能。项目完整展示了AI开发周期,包括需求界定、模型获取、数据处理、系统构建、效果评估和部署应用。通过OpenVINO的硬件加速优化,系统能够实现实时推理(>20FPS),支持摄像头和视频文件输入。关键技术包括OpenVINO模型优化、非极大值
虽然你也可以用 LangChain(https://www.langchain.com/ )、LangGraph (https://github.com/langchain-ai/langgraph )或 LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/ )来做编排,但这个示例使用的是。当智能体需要真实数据时,就会调用这些工具。最常见的扩展方式是:新增一个专家智能体(比
本文分享一个真实跑通的案例:在AI PC上,使用 Unsloth 进行 LoRA 微调,对 meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct 进行训练,让模型具备 Function Calling(工具调用) 能力,并完成推理与评测。
本文会通过实时语音翻译示例,带你一步步了解如何通过 Intel® OpenVINO™ 工具,把这两个模型优化成更轻量、推理更快、部署更灵活的版本,从而在 AIPC 上获得理想的性能。
OpenVINO™ Java API,旨在推动 OpenVINO™在Java领域的应用。
未来,随着OpenVINO与医疗数据标准(如DICOM)的深度整合,稳定加速将从“技术优势”进化为“行业标配”。而真正的创新,将始于对“稳定性”这一医疗本质的敬畏:在速度与精准之间,我们选择永远不妥协的稳定。:在肺部CT分割任务中,OpenVINO优化后推理速度提升3.2倍(0.9s→0.28s),同时F1-score波动从±3.1%降至±0.8%(2024年医疗AI基准测试)。OpenVINO通
如果用一句话概括这一年的 DevCon:我们不只聊模型有多强,而是把“从模型到应用、从 Demo 到可部署服务”的坑与路,都铺给你了——让你在 CPU / GPU / NPU 上都能更快、更稳地把 AI 跑起来。
本文介绍了基于OpenVINO的本地AI模型部署方案,包含前端交互界面和后端服务器实现。前端采用HTML/CSS/JavaScript构建聊天界面,支持状态检测和消息交互;后端使用Flask框架提供REST API,通过OpenVINO GenAI实现模型推理优化。系统在CPU上运行DeepSeek-R1-8B量化模型,内存占用约10GB,推理耗时40秒左右。文章详细展示了前后端代码实现,包括模型
本文介绍了利用OpenVINO框架在英特尔AI-PC上开发的端侧AI开放文字游戏“赫奇帕奇的回响”。该游戏基于《哈利波特》世界观,通过通义千问8B量化模型作为游戏引擎,实现开放式情节生成。系统采用Gradio构建界面,并整合Z-Image-Turbo模型实现情节插图生成。实践表明,在Intel Ultra 9285H处理器上,OpenVINO能有效加速8B模型的推理,提供流畅的游戏体验。文章详细介
这篇文章,我们就用一台 搭载 Intel® Ultra9 275HX处理器(代号Arrow Lake)的 AI PC,配合 Intel® RealSense™ D455 深度相机和 OpenVINO™ 工具套件,搭建一个简单但实用的 demo。
从全新的生成式 AI 能力、不断扩展的 NPU 支持,到持续增强的模型性能,每一次发布都在前一版本的基础上迭代升级,逐步构建出一个完整的工具包,赋能像您这样的开发者。现在,让我们一起看看本次版本如何继续推动我们的使命——让 AI 模型在 Intel 硬件上的部署变得更快、更高效、更易用。需要注意的是,加密后的 blob 在运行时是只读的——若需要更新模型权重,则必须基于解密后的模型重新导出。的支持
让我们一起看看本次版本如何继续推动我们的使命——让 AI 模型在 Intel 硬件上的部署变得更快、更高效、更易用。
现在的我依然会在用AI写邮件时收到"您有新的表情包已下载"的通知,但正是这些笨拙的时刻,让我们记得科技终究是工具。就像我那个坚持用AI写日记的室友,结果日记本里全是"今天心情:43.7%开心,56.3%系统错误"。所以啊,与其担心AI取代人类,不如担心它会不会先把自己搞崩溃。毕竟连最聪明的算法,都学不会在咖啡里少放糖。
在 PC 上运行生成式 AI,从未如此简单与强大
本文详细介绍了使用OpenVINO工具套件在Intel设备上本地部署Microsoft SpeechT5语音合成模型的完整流程。主要内容包括:硬件与软件环境准备(Python 3.10+、OpenVINO GenAI 2025.3)、从ModelScope平台克隆SpeechT5 TTS主模型和HifiGAN声码器模型、创建Python虚拟环境、转换模型为IR格式,以及通过示例代码实现语音合成。文
借助 OpenVINO™ GenAI,你现在可以“开箱即用”地获得可靠的结构化解码能力。
以上只是通用的运行库dll处理方式,如果你遇到缺失文件是第三方的软件文件,那么就需要下载到属于这个程序所匹配的版本的文件,然后将这个文件复制到这个程序的安装目录下才能解决问题。如果我们遇到关于文件在系统使用过程中提示缺少找不到的情况,如果文件是属于运行库文件的可以单独下载文件解决,但还是建议安装完整的运行库,可以尝试采用手动下载替换的方法解决问题!文件下载完成后,下方列表会有很多个不同版本的文件,
该代码库采用分层架构进行组织,该架构将演示应用程序与核心基础设施组件分开,从而使工作负载的不同部分能够分布在各种部署目标上。
本文介绍了LangChain-OpenVINO GenAI示例存储库,该存储库通过OpenVINO实现英特尔硬件优化与LangChain编排的集成,为生成式AI应用提供一体化参考方案。存储库覆盖文本、视觉、语音多模态场景,包含医学转录、视频摘要等实操案例,支持多种部署环境。采用分层架构设计,集成了LangChain框架、OpenVINO工具包以及各类AI模型,包括文本生成(如Llama 3.2)、
该代码留了一个接口,可以灵活选择执行设备。我自己在先前的科研经历中,主要是做集感知、规划、执行、验证、持续学习为一体的具身智能体架构的一些工作,在这个过程中使用到了大量视觉或是基于transformer架构的网络,我其实都会使用OpenVINO做加速,所以这次参与完成GR00T部署的一些工作也让我有了更深入的理解和学习。现在,我们拿到了所有网络结构的xml格式文件,我们需要定义向前传播过程,把这些
C# WinForm 框架下搭建的AI视觉推理应用程序的安装过程说明
Neural Network Compression Neural Network 简称NNCF模块。NNCF可以通过集成常规的训练流程,来实现感知压缩。这种设计框架可以大幅降低代码修改量。
我们常常用鲁大师来测试电脑的CPU、GPU、内存、硬盘的性能,排排名次,看看自己的电脑性能怎么样。这两天安装了鲁大师 6.1 版,发现多了一项测试,AIMARK 性能评测,分别对 CPU 和 GPU 做了评测,可以根据评分,来比较电脑的 AI 性能。用于 AIMARK 测试的四个 AI 模型:具体的评分标准我们不必知道,分数可以作为一个参考,来评价自己的电脑做 AI 性能如何。...
对于 PyTorch 模型,Executorch 提供了在边缘设备上高效运行模型的能力,适用于计算资源与内存受限的场景。在此次 OpenVINO™ 新版本中,我们引入了 Executorch 的 OpenVINO™ 后端预览支持,可加速推理并提升模型在英特尔 CPU、GPU 与 NPU 上的执行效率。在此次版本中,我们重点增强了新模型的覆盖和实际应用场景的支持,同时在性能优化上也进行了深度打磨,帮
openvino中用于将训练的模型转换成IR文件,可以使用mo.py脚本该脚本位于:/opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/mo.py查看其帮助信息:里面命令行参数较多,其中比较重要的参数为:-input_model: 为输入的训练的模型,如果使用的是caffe训练的模型则应该为XXX.caffemodel...
这篇文章为大连理工大学Robomaster凌Bug战队的李乐恒同学成果!他在CPU上利用openvino这样的深度学习算法实现了Robomaster的自瞄,大大提高了robomaster自瞄的上界,且达到了良好的检测效果。所有代码全部开源,github主页如下:https://github.com/Len-Li/openvino-robomaster文章目录0.introduction1.1 使用
openvino yolov5yolov5 autoaimingopenvino 模型转换yolov5 模型转换openvino yolov5 部署
合集 - OpenVINO(2)1.【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型01-122.【OpenVINO™】YOLOv10在CPU上也能实现50+FPS推理—使用OpenVINO C++部署YOLOv1007-05收起英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发,可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用...
PyTorch开发者福音, OpenVINO整合PyTorch实现推理加速!
VS2019配置OpenVINO2022.3