新闻中心 
-
08-17VeOmni— 字节跳动开源的全模态PyTorch原生训练框架VeOmni是什么VeOmni是由字节跳动Seed团队推出的开源全模态分布式训练框架，基于PyTorch构建。该框架以模型为核心，将分布式并行逻辑与模型计算过程...
-
08-01豆包AI安装后如何优化内存占用 豆包AI资源消耗调优方案要降低豆包AI的内存占用，可按需启用功能模块、调整上下文长度与批处理大小、启用混合精度或量化模式。1.通过注释掉配置文件中不必要的模块或使用轻量级API来减少初...
-
07-31多模态AI如何优化图像识别速度 多模态AI推理性能调优技巧多模态AI提升图像识别速度的关键在于融合策略与性能调优。1.多模态融合策略通过引入文本、音频等额外信息，帮助模型快速排除干扰、提高决策置信度，其中早期融合整合原...
-
07-14DeepSeek如何实现私有化部署 DeepSeek内网安装指南DeepSeek私有化部署的核心步骤包括模型获取、环境准备、推理服务搭建和API接口暴露。首先，从官方或HuggingFace等平台下载模型文件，选择合适版本如...
-
07-07豆包AI如何优化内存使用？Python资源管理技巧豆包AI等大模型运行时内存需求高，优化需从代码结构和资源管理入手。1.合理使用数据类型，如用NumPy数组代替列表、使用__slots__减少类实例开销、扁平化...
-
07-04DeepSeek如何优化大模型推理延迟 DeepSeek实时响应加速技术本文将探讨DeepSeek如何通过一系列技术手段优化大模型推理延迟，实现实时的响应加速。我们将深入分析导致大模型推理延迟的主要原因，并详细介绍DeepSeek在...
