【科普向】模型蒸馏和模型量化到底是什么？？？
在数字化快速发展的时代，人工智能（AI）技术已广泛应用，但大型深度学习模型对计算资源的需求日益增长，增加了部署成本并限制了其在资源有限环境下的应用。为此，研究人员提出了模型蒸馏和模型量化两种关键技术。
模型蒸馏通过将大型教师模型的知识传递给小型学生模型，利用软标签指导训练，使学生模型在保持较高准确性的同时显著减少计算需求，特别适用于移动设备和嵌入式系统。
模型量化则是通过降低模型权重的精度（如从32位浮点数到8位整数），大幅减少模型大小和计算量，提高运行速度，并能更好地适应低配置设备。量化分为后训练量化和量化感知训练等多种方法，各有优劣。
node-red介绍
Node-RED最初是IBM在2013年末开发的一个开源项目——基于数据流（dataflow）的可视化编程工具。
深入解析CDN技术：加速互联网内容分发的幕后英雄
内容分发网络（CDN）是现代互联网架构的重要组成部分，通过全球分布的服务器节点，加速网站、应用和多媒体内容的传递。它不仅提升了访问速度和用户体验，还减轻了源站服务器的负担。CDN的核心技术包括缓存机制、动态加速、流媒体加速和安全防护，广泛应用于静态资源、动态内容、视频直播及大文件下载等场景，具有低延迟、高带宽、稳定性强等优势，有效降低成本并保障安全。
79_边缘设备环境：Raspberry Pi搭建
在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型（LLM）已经成为自然语言处理领域的核心技术。然而，传统的LLM部署通常需要强大的服务器资源，这限制了其在资源受限环境中的应用。随着边缘计算的兴起，在轻量级设备上部署和运行LLM成为了新的技术趋势。树莓派（Raspberry Pi）作为一款广泛使用的单板计算机，凭借其小巧的体积、低功耗特性和不断提升的计算能力，成为了边缘部署LLM的理想选择。