Qwen2-VL-3B模型在米爾瑞芯微RK3576開(kāi)發(fā)板NPU多模態(tài)部署指導(dǎo)與評(píng)測(cè)

• 隨著大語(yǔ)言模型（LLM）技術(shù)的快速迭代，從云端集中式部署到端側(cè)分布式運(yùn)行的趨勢(shì)日益明顯。端側(cè)小型語(yǔ)言模型（SLM）憑借低延遲、高隱私性和離線可用的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，正在智能設(shè)備、邊緣計(jì)算等場(chǎng)景中展現(xiàn)出巨大潛力。瑞芯微 RK3576 開(kāi)發(fā)板作為一款聚焦邊緣 AI 的硬件平臺(tái)，其集成的 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）能否高效支撐多模態(tài) LLM 的本地運(yùn)行？性能表現(xiàn)如何？?RK3576 多模態(tài)純文字：愛(ài)因斯坦有什么貢獻(xiàn)RK3576 多模態(tài)純文字：自我介紹本文將圍繞這一核心問(wèn)題展開(kāi) —— 從端側(cè) SLM 與云端 LL
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