需求人群:
"ZETIC.MLange Beta 0.2适用于担心AI成本高、数据泄露风险以及考虑转型到设备端AI的AI公司。它特别适合那些寻求成本效益、快速部署和数据安全的企业。"
使用场景示例:
某移动应用公司使用ZETIC.MLange将AI模型部署到智能手机上,减少了对云服务的依赖。
一家医疗设备制造商利用ZETIC.MLange在设备端实现AI诊断功能,提高了数据处理速度和安全性。
一个物联网设备公司通过ZETIC.MLange在本地设备上运行AI,降低了运营成本并增强了用户体验。
产品特色:
模型准备:确保AI模型和数据的保密性。
性能分析:针对所有目标设备优化模型,提高效率,降低延迟。
目标库实现:将模型转换为可部署的移动库。
设备端应用实施:直接在设备上部署,消除服务器依赖和成本。
自动化流水线:简化设备端AI模型的实现过程。
硬件特定优化:确保在不同设备上实现最佳性能。
设备端AI运行库:提供必要的库支持设备端AI的运行。
使用教程:
1. 准备AI模型和数据,确保数据的保密性。
2. 使用ZETIC.MLange的性能分析工具对模型进行优化。
3. 将优化后的模型转换为目标设备上的移动库。
4. 在目标设备上部署AI应用,实现设备端AI。
5. 利用ZETIC.MLange提供的自动化流水线简化部署过程。
6. 根据目标设备的硬件特性进行特定优化。
7. 集成设备端AI运行库,确保AI模型的稳定运行。
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构建零成本的设备端AI。
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