私有本地化部署：AI硬件的未來

隨著當下AI的高速發展，今年將會迎來“大模型應用爆發元年”。市面上不少大模型產品應運而生，在大模型普惠應用井噴的時代，這類產品的使用存在許多門檻和風險，比如高昂的服務器部署成本、在運行過程中會過度依賴網絡狀態、以及難以保障數據的安全性等問題。

為了解決大模型產品使用期間所產生的算力成本高、網絡波動、數據隱私等問題，Firefly開源團隊推出可本地化部署的人工智能盒子：AIBOX-1684X

Firefly人工智能新品：AI算力小魔盒

AIBOX-1684X支持主流大模型私有化部署，僅掌心大小的體積就能把AI能力私有化，能夠滿足個性化的AI部署！其算力高達32Tops，擁有八核2.3GHz處理器，兼具穩定性、私密性、精致小巧等特性。

支持主流大模型

AIBOX-1684X幾乎支持目前主流大模型的本地化運行，包括LLaMa3，ChatGLM3，Qwen等語言大模型，SAM等視覺大模型，以及Stable Diffusion AI繪圖。

私有化部署：我的AI我做主

○ 本地化部署，無懼斷網

無需網絡即可使用AI的能力，不受網絡狀態影響，任務運行更穩定。

支持主流

○ 開源透明，安全無風險

使用全開源AI模型部署工具鏈，透明可信任，做到零安全隱患。

○ 精致小巧，隨處部署

僅掌心大小，10cm內的小方盒，表面柔潤精致的鋁合金切割工藝，在哪部署都合適。

極致性能：讓AI秒回，無需多等

千字文本生成僅需10.2秒

AIBOX在本地運行時，擁有極快的響應時間，能夠更好地提升用戶體驗。例如在Qwen1.5-1.8B模型中，推理性能可達到32.5 token/s，相當于其生成一篇1000字的文章僅需約10.2秒，可實現自然語言的快速問答。

標準圖像生成僅需7秒

支持 AIGC 領域的 Stable DiffusionV1.5 圖像生成模型，在Stable Diffusion V1.5模型中，生成512* 512尺寸的圖片僅需約7秒。

支持多種深度學習框架

AIBOX支持所有主流大模型深度學習框架，包括TensorFlow、PyTorch、MXNet、PaddlePaddle、ONNX和Darknet，并支持自定義算子開發。

高配硬件性能，AI運行暢通無阻

搭載SOPHON算能AI處理器BM1684X，擁有八核ARM Cortex-A53，最高主頻2.3GHz，最高支持32路1080P H.264/H.265的視頻解碼，32路1080P高清視頻全流程處理（解碼+AI分析）