Despliegue y Actualización Continua del Modelo SenseVoice-small-onnx para Servicios de Reconocimiento de Voz
Introducción y Beneficios del Sistema
Este artículo aborda la implementación de un servicio de reconocimiento de voz basado en el modelo SenseVoice-small-onnx, optimizado mediante ONNX, con un enfoque principal en la actualización de modelos en tiempo real sin interrupciones del servicio. El modelo, al estar cuantizado, posee un tamaño reduc ...
Publicado el 8-4 17:52
Desarrollo completo de PyTorch-NPU/t5_small: desde el código fuente hasta la implementación
Configuración del entorno y preparación del proyecto
Para comenzar, clona el repositorio localmente utilizando el siguiente comando:
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/PyTorch-NPU/t5_small
cd t5_small
A continuación, instala las dependencias necesarias a partir del archivo examples/requirements.txt:
pip install -r examples/requirements. ...
Publicado el 7-31 17:03
Guía técnica para resolver problemas de carga de modelos ONNX en CosyVoice
Diagnóstico y solución de fallos en el despliegue de modelos ONNX para CosyVoice
El proyecto CosyVoice, un modelo de generación de voz multilingüe, a menudo encuentra obstáculos al cargar modelos en formato ONNX durante el despliegue. Este documento aborda las causas comunes de estos fallos y ofrece soluciones prácticas basadas en la experienci ...
Publicado el 7-31 01:03
Guía Completa para el Entrenamiento y Despliegue de YOLOv8 con TensorRT
Arquitectura y Características de YOLOv8
YOLOv8 represenat un avance significativo en la serie de modelos SOTA (State-of-the-Art) para detección de objetos, optimizando el rendimiento respecto a su predecesor, YOLOv5. Su arquitectura se organiza fundamentalemnte en tres componentes:
Backbone: Basado en los principios de CSP, sustituye los módu ...
Publicado el 7-22 20:35
Implementación de un Pequeño Proyecto de Clasificación de Imágenes con el Framework CANN
Introducción al Proyecto y Selección de Componentes
Este proyecto desarrolla un sistema de clasificación de imágenes para frutas comunes (manzana, plátano, naranja) aprovechando la aceleración de cómputo heterogéneo que ofrece la arquitectura CANN (Compute Architecture for Neural Networks) de Huawei. El objetivo principal es guiar al desarrolla ...
Publicado el 7-16 10:56
Optimización de LLM locales: Estrategias de compresión y cuantización de modelos en qmd
La implementación de Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) en dispositivos locales se enfrenta constantemente a dos obstáculos principales: el consumo excesivo de memoria de almacenamiento y la elevada latencia durante la inferencia. qmd, un motor de búsqueda semántica local, aborda estos problemas mediante técnicas avanzadas de compresión que per ...
Publicado el 7-7 19:51
Tutorial de implementación de SenseVoice-small-onnx: Verificación rápida del modelo cuantificado ONNX en Windows con WSL2
Tutorial de implementación de SenseVoice-small-onnx: Verificación rápida del modelo cuantificado ONNX en Windows con WSL2
1. Introducción
¿Alguna vez has querido ejecutar en tu computadora con Windows un servicio de reconocimiento de voz que pueda entender chino, cantonés, inglés, japonés y coreano, además de identificar las emociones del habla ...
Publicado el 7-4 22:00
Seguridad en ComfyUI-WD14-Tagger: Despliegue Local y Gestión de Modelos
Seguridad en ComfyUI-WD14-Tagger: Despliegue Local y Gestión de Modelos
ComfyUI-WD14-Tagger es una extensión para ComfyUI que extrae etiquetas de tipo booru de imágenes. Esta guía cubre aspectos de seguridad durante su implementación local, protección de datos y estrategias de caché de modelos.
Implemnetación en Entorno Local
El despliegue loca ...
Publicado el 6-30 03:14
Despliegue y Optimización de Modelos Faster R-CNN con ONNX Runtime
Introducción al Despliegue de Modelos de Detección de Objetos
La detección de objetos es una capacidad fundamental en la visión por computadora, actuando como los "ojos" de los sistemas inteligentes al localizar e identificar elementos clave en una imagen. Sin embargo, llevar modelos avanzados de detección a entornos de producción pre ...
Publicado el 6-27 01:10
XAI en Producción: Haz que tus Modelos Black-Box Expliquen sus Decisiones con Menos de 200 Líneas de Código
La Inteligencia Artificial Explicable (XAI) se ha vuelto omnipresente en conferencias tecnológicas, descripciones de puestos y propuestas de proyectos. Sin embargo, para muchos, XAI evoca imágenes de mapas de calor, curvas de ajuste local de LIME o gráficos de cascada de valores SHAP, que, aunque profetionales, resultan inútiles cuando un líder ...
Publicado el 6-8 16:12