端侧 AI · 部署

本地图片描述的证据边界

把图片描述与字面 OCR、安全敏感解释分开评估。

主查询:本地图片描述 · 核验:2026-09-16 · 事实卡:GEMMA-MOBILE-01, BENCHMARK-01

先给结论

这不是一篇替你猜性能或设备兼容的文章。它把「本地图片描述」拆成可执行步骤,并告诉你什么证据足以支持结论。没有真机记录时,只给方法和待验证项。

需要先收集的证据

至少把下面三项与同一个 artifact、运行时和任务绑定:

  • 版本化图片 fixture
  • 描述验收属性
  • 失败案例

若缺一项,就把它写成未知,不要用模型参数、芯片宣传或网上截图代替。

实施流程

  1. 先写任务和最大输入
  2. 确定运行时与 artifact 格式
  3. 固定 revision 与发布清单
  4. 做最小可复现工程
  5. 在目标设备跑代表任务
  6. 记录失败、回退与清理

每一步都要能失败并恢复。错误记录保留阶段、artifact、运行时与脱敏上下文,不记录用户原始照片、音频、文档或 prompt。

最容易写错的地方

  • 把描述称为 OCR
  • 做医疗或身份判断

另外要防止静默回退、未固定 revision、只留成功结果、把一次运行推广为所有设备支持。

最小复现记录

必须记录
设备型号、芯片、系统、RAM 档位
软件App 版本与 git commit
模型家族、变种、revision、格式、长度、hash、量化
运行时版本、请求后端、实际后端证据
任务fixture、输入 hash、prompt hash、输出规则
结果完成、失败、取消、回退与恢复

发布检查单

  • 目标查询已在开头直接回答。
  • 所有数字都能回到事实卡或原始记录。
  • artifact、runtime、设备与任务没有混淆。
  • 失败、取消、清理与回退都被测试。
  • 隐私和网络边界单独说明。
  • 结论只适用于记录中的配置。

事实来源与延伸

去 Cove 看对应英文证据页 →

同类页面

返回端侧 AI 专题 →

这个页面有问题?

提交时会附带当前页面地址和浏览器信息,帮助我们定位问题。不填联系方式即为匿名。