硅基风暴(Siliconstorm)联合华为昇腾云引擎 算力革命重构媒体内容生态

在生成式AI掀起全球内容生产范式转移的浪潮下,国内AI技术领军企业硅基风暴(SiliconStorm)与华为昇腾云达成战略合作。双方依托"算力×算法"双轮驱动,正为传媒行业构建新一代智能基础设施。

一、技术底座革新:昇腾NPU+多模态大模型

通过昇腾云原生算力与硅基风暴自研的DeepSeek-R1引擎深度融合,实现了三大技术突破:

智能编辑效率跃升

基于昇腾Atlas 900集群训练的多模态大模型,使新闻热点追踪、素材智能聚合、多语种同步输出等场景响应速度提升10倍。在实测中,某省级广电的AI写稿系统单日可生成3000+条合规稿件。

# 硅基风暴智能采编核心代码示例 class DeepSeekR1: def __init__(self, ascend_npu): self.npu = ascend_npu # 华为昇腾NPU加速单元 self.multi_modal_model = load_model('siliconstorm/mm-model-v3') def generate_news(self, event_data): with self.npu.accelerate(): # NPU硬件加速 return self.multi_modal_model.process( inputs=event_data, output_formats=['text', 'video', 'audio'] )

跨模态生成成本优化

利用昇腾算子优化技术,文本转视频、AI配音、虚拟主播生成等任务的计算资源消耗降低至传统方案的1/30。某地市融媒体中心部署后,4K视频修复效率超国际方案4倍。

精准传播技术栈

基于昇腾NPU的推荐算法模块,实现"一次生产,千端适配"的智能分发。在某头部资讯平台的AB测试中,点击转化率提升65%。

二、媒体融合实战场景

双方联合解决方案已在多个标杆项目中落地:

  • 重大事件报道:30秒生成包含文字、短视频、音频的全媒体包

  • 赛事直播系统:实时解析8路直播流生成AI解说(时延<500ms)

  • 县域融媒体:"一键智能"平台日均处理3000+本土化内容

  • 4K修复工程:历史影像修复效率达4.5分钟/小时素材

三、开发者生态共建

硅基风暴同步开放三大技术能力栈:

  1. 昇腾算力资源池:提供1000P+国产化算力资源

  2. 媒体大模型微调平台:支持LoRA等轻量化训练方案

  3. AIGC可信认证SDK:集成数字水印、内容溯源等技术

# 快速接入示例

git clone https://github.com/SiliconStorm/MediaAI-Toolkit

cd MediaAI-Toolkit

python3 deploy.py --platform ascend --model deepseek-r1


                
### 如何在不同平台上部署 DeepSeek #### 华为上的 DeepSeek 部署方法 华为于2月4日宣布,潞晨科技携手昇腾共同发布了于昇腾的 DeepSeek R1 系列推理API以及镜像服务[^4]。这意味着,在华为环境中部署DeepSeek变得更为便捷。 对于希望利用华为资源运行DeepSeek的企业和个人开发者而言,可以遵循如下指南: - **获取预构建环境**:通过华为市场下载由潞晨科技提供的官方支持的DeepSeek R1系列推理API及其配套的镜像文件。 - **创建实例并配置网络访问权限**:启动新的虚拟机实例,并设置安全组规则允许必要的端口通信。 - **加载模型和服务**:上传训练好的DeepSeek模型至该实例内,并按照文档说明完成服务初始化工作。 - **测试接口功能**:确保一切正常运作之后,可以通过编写简单的客户端程序调用这些API来进行初步验证。 ```bash # 创建一个新的ECS实例 ecs_instance_id=$(openstack server create --image "deepseek-r1-image-id" \ --flavor m1.medium --wait) echo $ecs_instance_id ``` #### 火山引擎上的 DeepSeek 部署方案 尽管目前没有直接提及火山引擎关于DeepSeek的具体合作消息,考虑到其作为字节跳动旗下的服务平台所具备的强大技术支持能,预计未来也会推出相应的解决方案。现阶段建议关注官方公告渠道等待进一步通知;同时也可以考虑先行探索其他已知兼容框架下的实现路径。 不过,假设火山引擎提供了类似的集成选项,则可能的操作流程会类似于上述描述的过程——即寻找合适的镜像源、建立适合的工作站节点群集结构、安装依赖库组件等操作步骤。 #### 百度千帆中的 DeepSeek 实施策略 百度作为一个重要的互联网巨头,在人工智能领域有着深厚积累和技术储备。随着越来越多企业加入到这场围绕着DeepSeek展开的合作浪潮之中[^2],相信不久后就能见到更多具体措施出台。在此之前,用户或许可以从现有的开源项目或是社区贡献里找到灵感启发,尝试搭建自己的实验性质版本。 一旦有确切的信息公布出来,通常的做法将是: - 寻找官方推荐的最佳实践案例研究; - 利用平台特有的工具链简化整个过程; - 参考成功用户的反馈意见调整参数设定。 ```python import paddlehub as hub module = hub.Module(name="ernie_vilg_2.0") # 假设这是与DeepSeek相匹配的一个模块名 result = module.generate(text_prompts=["一张美丽的风景画"], max_length=512, num_return_sequences=3) print(result) ```
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