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全部文档 / 作者: 柯基是只猫 / 标签: 开源模型

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在 A100 上实测蚂蚁开源 Ming-Image:电商主图拆成 6 层,一键换双 11 版

作者在 A100-80G 上部署并实测了蚂蚁百灵开源的 Ming-Image-0.1 系列,包括 Design 生图模型和 Layer 拆层模型。文章详细记录了部署过程与显存优化技巧(VAE 逐帧+分块解码可将峰值从 71.8GB 降至 55.4GB),并用 12 张电商图做了拆层评测:平面海报和白底商品图重组 PSNR 可达 29dB 以上,配合 VL 模型生成分层计划能显著提升图层顺序准确性。作者还搭建了电商主图工作台,实现大促换皮(商品层像素零变化)、文案 A/B、一键英文版和 PSD 导出,展示了 AI 生图从「生成」到「可编辑」的完整流水线。

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你为什么也需要一个本地模型?Ling3.0-tiny 本地部署实测

作者介绍了在 MacBook M4 Pro 上部署蚂蚁百灵开源的 Ling-3.0-tiny 稀疏 MoE 模型的完整过程,用于处理 48G 微信记录和 237 篇日记等隐私数据。文章详述了 FP8 权重选择、编译 MLX 后端 ollama、避坑指南等实操细节,实测生成速度约 78-99 tokens/s。在脱敏、命名实体识别、长文压缩、去重四个场景中表现优异,并总结分工原则:抽取任务交给本地模型,语义判断留给云端模型。

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