llama-mtmd-cli -m Qwen2.5-VL-3B-Instruct-q8_0.gguf --mmproj Qwen2.5-VL-3B-Instruct-mmproj-f16.gguf -p "Describe this image." --image ./car-1.jpg **模型主gguf文件要和mmporj文件从一个库里下载，否则会有兼容问题，建议从ggml的官方库里下载
Multimodal GGUFs官方库
看官方文档
要使用LlamaChatHandler类，官方已经写好了不少多模态模型的加载类，比如qwen2.5vl的写法：
from llama_cpp import Llama 
Amazon SageMaker 部署 AIGC 应用：训练 - 优化 - 部署 - Web 前端集成应用实践 背景 Amazon SageMaker 汇集广泛采用的亚马逊云科技机器学习和分析功能，统一访问所有数据，为分析和人工智能提供一体式体验，使用亚马逊云科技机工具进行模型开发、生成式人工智能、数据处理和 SQL 分析，在融通式合作开发工作室中加快协作和构建，借助强大的生成式人工智能软件开发助手 Amazon Q 开发者版提升效率，无论数据存储在数据湖、数据仓库，还是第三方或联合数据来源中，均可访问所有数据，同时内置治理功能可满足企业安全需求。 前言 本文将通过 Amazon SageMaker Notebook 实例完成 AIGC 模型的测试与验证，再将模型部署至 Amazon SageMaker Inference Endpoint 实现服务化，最后利用 Amazon
快速体验 在开始今天关于 Android端Whisper中文语音识别实战：从模型部署到性能优化 的探讨之前，我想先分享一个最近让我觉得很有意思的全栈技术挑战。 我们常说 AI 是未来，但作为开发者，如何将大模型（LLM）真正落地为一个低延迟、可交互的实时系统，而不仅仅是调个 API？ 这里有一个非常硬核的动手实验：基于火山引擎豆包大模型，从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答，而是需要你亲手打通 ASR（语音识别）→ LLM（大脑思考）→ TTS（语音合成）的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说，这是个绝佳的练手项目。 从0到1构建生产级别应用，脱离Demo，点击打开 从0打造个人豆包实时通话AI动手实验 在Android设备上实现高效的语音识别一直是个挑战，尤其是处理中文这种复杂的语言。最近我尝试将OpenAI的Whisper模型集成到Android应用中，过程中遇到了不少坑，也总结了一些优化经验，分享给大家。 移动端语音识别的特殊挑战 1. 算力限制：相比服务器，手机CPU和GPU性能有限，特别是低端设备。
告别复杂操作：灵感画廊极简AI绘画体验 "见微知著，凝光成影。将梦境的碎片，凝结为永恒的视觉诗篇。" 你是否曾经被复杂的AI绘画工具劝退？参数太多、界面太乱、学习成本太高...现在，这一切都将成为过去。灵感画廊（Atelier of Light and Shadow）基于Stable Diffusion XL 1.0打造，却彻底摒弃了工业化的复杂界面，为你提供一个如艺术沙龙般恬静的创作空间。 1. 为什么选择灵感画廊？ 传统的AI绘画工具往往让人望而生畏。密密麻麻的参数滑块、晦涩难懂的技术术语、需要反复调试的复杂设置...这些都不是创作者想要的。 灵感画廊完全不同。它相信：真正的创作应该专注于灵感本身，而不是技术细节。 这里没有"提示词"，只有"梦境描述"；没有"反向词"
ClawdBot效果展示：语音消息→Whisper转写→英译日→Telegram推送全链路 你有没有试过在 Telegram 群里听一段英语语音，想立刻知道它在说什么，又不想手动点开翻译软件、复制粘贴、再切回群聊？或者收到朋友发来的日语语音，却只能干瞪眼？ ClawdBot 不是概念演示，也不是半成品 Demo。它是一套真正跑在你本地设备上的「端到端多模态翻译流水线」——从 Telegram 收到一条语音，到你在手机上看到准确的日语文字回复，全程无需上传云端、不依赖境外服务、不经过第三方服务器，耗时不到 3 秒。 这不是科幻设定，而是今天就能搭起来的真实体验。 1. 全链路效果实测：一条语音，三秒落地 我们不做抽象描述，直接看真实操作流。以下所有步骤均在一台普通笔记本（i5-1135G7 + 16GB 内存 + RTX3050）上完成，模型全部本地运行，无网络请求穿透防火墙。 1.1 场景还原：群聊中的一条英语语音