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你是否曾经遇到过这样的情况:辛苦训练好的OCR模型,在部署到移动端后效果大打折扣,甚至出现识别错误?这往往是模型转换过程中的关键配置被忽略所致。本文将深入解析PaddleOCR模型部署的核心陷阱,提供一套经过验证的高效…
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Miniconda环境下PyTorch模型剪枝与蒸馏优化 在边缘计算和移动AI应用日益普及的今天,一个训练精度高达95%的ResNet-50模型,却因3.8亿参数量和2.5GB内存占用被拒之门外——这正是无数开发者面临的现实困境。如何在不牺牲性能的前提下,让庞然大物…
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LobeChat 能否集成 OCR 功能?图像文字提取的实践路径 在智能助手日益普及的今天,用户早已不再满足于“你问我答”式的纯文本交互。越来越多的人希望 AI 不仅能听懂问题,还能“看见”内容——比如上传一张截图,直接问:“…
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第一章:还在手动调试GLM推理?是时候告别低效时代在大模型应用日益普及的今天,GLM系列模型因其强大的自然语言理解与生成能力被广泛应用于各类场景。然而,许多开发者仍停留在手动调试推理参数的阶段,不仅效率低下&#…