AI Vision Toolkit for LabVIEW重磅升级：2.0版本支持本地部署DeepSeek R1

最新推荐文章于 2025-05-29 11:20:36 发布
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大家好，这里是仪酷智能VIRobotics，我们很高兴地宣布，我们的工具包：**AI Vision Toolkit for OpenVINO for labVIEW（AIVT-OV）**迎来了重大更新！
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此次更新基于英特尔最新发布的OpenVINO™ 2025.0版本，带来了多项令人兴奋的功能和改进。以下是详细的更新内容：

一、🚀性能优化

  • 增强稳定性与性能：我们修复了多个bug，优化了工具包的稳定性和性能，确保用户体验更加流畅。
  • 优化内存管理：新版本我们做了内存管理优化，更加减少了内存占用，提升了系统的稳定性。
  • 提高并发能力：通过改进多线程处理机制，提升了系统的并发处理能力。

二、📶新增功能模块

  • YOLO11集成：新增对YOLO11的支持，并为目标检测、分割、姿态估计以及OBB（定向边界框）提供了示例与文档，帮助开发者更方便地使用YOLO11进行多种计算机视觉任务。
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  • Track模块：引入了全新的Track模块，支持对象跟踪功能。该模块能够帮助用户实现更高效、准确的动态对象跟踪，适用于视频分析和监控等应用场景。
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  • SAM高级示例：增加了Segment Anything Model（SAM）的高级示例，展示了其在复杂场景中的强大能力，助力用户在更加复杂的分割任务中取得成功。
    原图（图片来自网络，如有侵权，请联系删除）
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    智能分割之后的图片
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  • 大型语言模型（LLM）本地部署推理：与DeepSeek深度集成，支持大型语言模型（LLM）的本地部署推理。这将帮助用户更高效地在本地进行推理，提升应用的响应速度与灵活性。
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    演示视频详见：LabVIEW本地部署DeepSeek R1

三、🧭驱动程序更新

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OpenVINO驱动更新至2025.0：本次更新中，我们将OpenVINO驱动升级至版本2025.0。新版本提升了推理效率，并增强了对更多硬件平台的支持。主要包括：

  • 新增支持多个大模型：新增支持Qwen 2.5、DeepSeek-R1系列等顶尖中文大模型
  • 图像生成新场景与模型支持：新增对FLUX.1图像生成模型的支持，扩展了生成式AI的应用场景。
  • 大型语言模型（LLM）支持与模型压缩技术：引入Prompt Lookup功能，提升LLM的第二个令牌延迟，并启用了INT8的KV缓存压缩，降低内存占用。
  • 全栈硬件支持：支持最新的Intel Core Ultra 200H系列处理器，并与Triton推理服务器深度集成，提升模型服务性能。
  • 开发者工具链优化：Keras 3.8版本引入OpenVINO后端，支持MobileNet和Bert模型的即插即用，提升云边端部署效率。

四、🌌兼容性说明

新版本与以下操作系统和硬件平台兼容：

  • 操作系统：Windows 10/11、Ubuntu 20/22
  • 硬件平台：支持Intel Core Ultra 200H系列处理器、Intel Xeon处理器、Intel集成GPU、独立GPU、NPU等。

五、🌟安装与升级指南

请按照以下步骤安装或升级到最新版本：

  1. 下载：访问仪酷智能官方网站：https://www.virobotics.net/download，在下载中心点击软件下载。
    在这里插入图片描述

  2. 安装：运行下载的安装包，按照提示完成安装，更多安装问题可以参考安装指南。

  3. 升级：如果您已安装旧版本，运行安装包时会自动更新为最新版本，但建议先卸载原来版本，再安装新版本。

  4. 验证：安装完成后，运行工具包自带的示例程序，确保一切正常。

🎯总结

通过这次更新，我们致力于为用户提供更强大的功能和更稳定的体验。基于OpenVINO™ 2025.0的最新特性，我们的工具包在性能和兼容性方面都有了显著提升。

如果您有任何问题或建议，欢迎随时联系我们，我们会继续努力，打造更加完美的工具包。

以上就是今天要给大家分享的内容，希望对大家有用。如有笔误，还请各位及时指正。后续我们将为大家更新更多关于AI模型在LabVIEW的部署案例，欢迎大家关注博主。我是virobotics（仪酷智能），我们下篇文章见~

如您想要探讨更多关于LabVIEW与人工智能技术，欢迎加入我们的技术交流群：705637299。进群请备注：仪酷智能

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### Windows本地环境部署DeepSeek R1 #### 环境准备 为了顺利在Windows系统上完成DeepSeek R1模型的部署，需先准备好必要的软件和硬件条件。确保计算机配置满足最低要求，并安装好Python以及虚拟环境工具如`venv`或`conda`。此外，还需下载并设置Git用于获取项目源码和其他依赖项[^1]。 ```bash git clone https://github.com/deepseek-model/repo.git cd repo ``` #### 安装依赖库 进入克隆下来的仓库目录后，创建一个新的虚拟环境来隔离项目的包管理： 对于使用`venv`的情况： ```bash python -m venv env source ./env/bin/activate # Linux/MacOS .\env\Scripts\activate # Windows pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt ``` 如果采用Anaconda，则可以执行如下命令代替上述操作： ```bash conda create --name deepseek python=3.9 conda activate deepseek conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch pip install -r requirements.txt ``` #### 配置模型参数文件 根据官方提供的模板修改配置文件中的路径及其他必要选项，使它们适应自己的工作区布局。这一步骤通常涉及编辑JSON/YAML格式的设定表单，具体位置可参阅README.md内的说明部分。 #### 启动服务端口监听 一切就绪之后，可以通过运行脚本来启动服务器进程，让其开始侦听指定IP地址上的HTTP请求。一般情况下，默认会绑定到localhost即127.0.0.1接口上，端口号可能是8080或者其他自定义值。 ```bash python app.py --host 127.0.0.1 --port 8080 ``` 此时应该能够在浏览器里访问http://127.0.0.1:8080看到由Open WebUI呈现出来的图形界面了。 #### 数据安全保障措施 值得注意的是，选择本地化方案的一大优势在于能够更好地保护敏感资料免受外部威胁的影响。因此建议定期备份重要数据；同时也要注意防火墙策略调整，防止未经授权的远程连接尝试破坏内部网络安全结构[^2]。
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