大模型点亮AI新业态

        在深度学习的推动下，人工智能的第三次浪潮方兴未艾，ChatGPT的横空出世给AI再添一把火，以大模型为基础的生成式AI正在成为人工智能下一个黄金十年的风口，推动人类生产力的又一次大变革。

        大模型一般拥有数亿甚至数十亿级别的参数量，为了满足如此大规模的参数计算，往往需要采用先进的分布式训练技术，将模型训练任务分配到多个GPU或服务器上进行并行计算来提高训练速度和效率，耗费大量资金和成本。将大模型移植到以低成本和小体积见长的嵌入式AI平台Jetson Orin，是一项突破性的最新成果，由瑞泰新时代自主研发设计的飞云智盒RTSS-X102开创性的完成了大模型LLM和Stable Diffussion适配。大模型在边缘计算平台的落地应用，将点亮万物皆智能的AI新业态，加速人工智能赋能千行百业。

        LLM模型拥有能够理解和生成人类语言的能力，它们可以从大量的文本数据中学习语言模式，并能够生成新的、合理的文本。这种能力使得LLM模型在许多领域中都有应用，比如自然语言处理、机器翻译、对话系统等。此外，LLM模型还可以用于代码生成，这可以帮助开发人员快速生成代码，提高开发效率。

        此外，LLM模型还可以用于图像生成，这可以帮助人们快速生成逼真的图片或视频。例如，使用DALL·E2或Stable Diffusion等模型，可以根据用户的文字描述自动生成符合要求的图片或视频。

        text-generation-webui是一个基于Gradio开发的Web UI，它主要用于运行几乎所有可用的LLM（大语言模型）。这个工具支持不同格式的LLM，例如GGML或GPTQ。在RTSS-X102的运行效果如下：

        Stable Diffusion是一个用于生成图像的深度学习模型，它属于Diffusion模型的一种改进版本。通过引入隐向量空间，解决了Diffusion速度瓶颈的问题。除了可以专门用于文生图任务，还可以用于图生图、特定角色刻画，甚至是超分或者上色任务。

        一般情况下要在Stable Diffusion上运行模型，需要先确保已经安装了python和pip，然后需要安装一些依赖库，包括numpy、PyTorch、torchvision等。然后可以下载并导入stable diffusion模型，并进行训练和推理。生成式 AI 实验室的 jetson-container已经做完了这些工作，我们需要做的也是拉取镜像，打开浏览器并访问http://0.0.0.0:7860

        图像生成模型Stable Diffusion通过文本输入来生成对应的图像输出，使得用户可以通过文字描述来生成符合自己需求的图像。结果/输出示例如下：

        飞云智盒X102是一款基于NVIDIA Jetson AGX Orin面向特定目标客户设计开发的一款具备强大环境感知能力的视觉处理平台，其拥有强大算力、视频引擎和丰富的接口资源。核心处理器由Ampere架构 GPU和DLA提供高达275 INT8 TOPS的AI算力，带来了强劲的性能和AI表现，在边缘端提供服务器级的性能。Jetson Orin模块具有异常强大的性能和领先的能效比，可以运行NVIDIA AI软件堆栈并驱动新一代高要求边缘AI应用。

        根据NVIDIA公布的数据显示，生成式AI在边缘端展示出了良好的性能表现，如下图所示：

图 1.领先的生成式 AI 模型在Jetson AGX Orin 上的推理性能

        飞云智盒X102是一款领先的边缘计算设备，其最大的亮点就是开创性的完成了生成式AI模型的适配。通过高度优化的硬件和软件架构，X102能够高效地处理海量数据，实现复杂任务。这使得各种AI应用能够在边缘端以极高的速度和效率进行开发和部署。后续我们还会测试运行其他的一些模型，如MiniGPT4、EfficientViT、NanoSAM、Audiocraft等等，期待大家的关注与交流；