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AI 推理软件基础：光学字符识别入门
作者：Raymond_Lo
在这篇文章中，我将向您展示如何使用机器学习平台 TensorFlow 和 Intel® OpenVINO™ 工具包的 Intel 发行版开始 OCR。
使用 OpenVINO™ 工具包，携带您自己的数据集并重新训练 TensorFlow 模型
作者：Ragesh_Hajela
在本文中，我们研究了如何修改 GitHub 上的 OpenVINO™ Notebooks 仓库，重新训练相同的模型，但使用不同的数据集。
使用 OpenVINO™ 和 Kubernetes 部署 AI 推理
作者：Dariusz Trawinski
在本文中，您将学习如何使用 Kubernetes 的 OpenVINO™ Operator 的关键功能。
开发者指南：使用 OpenVINO™ 工具包进行模型优化
作者：Ragesh_Hajela
OpenVINO 提供了多种工具来提高模型运行速度并减少内存使用。在本文中，我们探讨：每个工具的作用、何时应使用 Model Optimizer、POT 和 NNCF，以及常见问题解答。

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在本文中，您将学习如何使用 Kubernetes 的 OpenVINO™ Operator 的关键功能。
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AI 推理软件基础：光学字符识别入门
作者：Raymond_Lo
在这篇文章中，我将向您展示如何使用机器学习平台 TensorFlow 和 Intel® OpenVINO™ 工具包的 Intel 发行版开始 OCR。
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作者：Ragesh_Hajela
在本文中，我们研究了如何修改 GitHub 上的 OpenVINO™ Notebooks 仓库，重新训练相同的模型，但使用不同的数据集。
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如何从 OpenVINO™ 的主分支构建 Python wheel 包？
作者：Adrian Boguszewski
从源代码编译 OpenVINO 的分步演练。
如何转换 PyTorch 模型并使用 OpenVINO™ 工具包运行它
作者：Adrian Boguszewski
一个非常简单的指南，适用于所有希望提高推理性能的 PyTorch 开发人员。
使用 OpenVINO™ 工具包进行人类动作识别
作者：Paula_Ramos
在本文中，您将学习如何在同步计划中使用 OpenVINO™ AI 工具包进行实时人类动作识别。
通过自动设备插件改进 AI 应用程序的性能和可移植性
作者：Ragesh_Hajela
Intel® OpenVINO™ 工具包中的新功能使您可以轻松地针对吞吐量或延迟进行优化，并帮助您“一次编写，随处部署”。
使用 OpenVINO™ 工具包进行命名实体识别
作者：Ragesh_Hajela
NER 系统可以从称为知识库的非结构化自然语言文档集合中提取实体。在本文中，我们将展示如何使用 OpenVINO™ 工具包从简单文本中进行实体识别，您将看到如何创建以下管道来执行实体提取。
OpenVINO™ 与 TensorFlow 集成，现已支持 Docker
作者：Intel
在这篇文章中，我们将首先使用 DockerHub 上提供的预构建镜像。 然后我们将详细介绍通过 Docker 访问对象检测笔记本所需的精确命令。
OpenVINO™ 工具包 ONNX Runtime 执行提供商 — 安装现已简化
作者：Devang Aggarwal
在本文中，我们将解释在 Linux 或 Windows 计算机上安装 OpenVINO 执行提供商 for ONNX Runtime 的便捷性，并为您的 ONNX 深度学习模型获得更快的推理速度。
使用 OpenVINO™ 执行语音到文本识别
作者：Adrian Boguszewski
在本文中，我将向您展示如何轻松运行语音到文本识别模型的推理，以便您可以开始在自己的应用程序中应用此功能。
通过 Torch-ORT 与 Intel OpenVINO™ 集成来优化 PyTorch
作者：Intel
OpenVINO 与 Torch-ORT 的集成使 PyTorch 开发人员能够在他们选择的框架内工作，同时通过内联优化获得 OpenVINO™ 工具包的速度和推理能力，这些优化用于加速您的 PyTorch 应用程序。



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最后更新：2025 年 8 月 11 日
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