实验目标 本实验旨在通过实际部署与运行，深入了解并掌握 AIGC（智算生成内容）在不同模态下的前向推理流程。实验涵盖了文本生成、图像理解与生成、语音合成与识别等多个核心模块，并重点锻炼了在复杂 Linux GPU 环境下的依赖隔离与代码调试能力。
实验内容与结果验证 本次实验基于 Conda 虚拟环境，依次完成了以下AI 模块的部署与验证：
1. Chat (文本生成)： 成功加载大语言模型（如 Qwen 系列）并完成对话推理。
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Text2Image (文本生图)： 借助 diffusers 库，验证了条件扩散模型根据 Prompt 提示词生成图像的完整渲染链路。
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Image2Text (图生文)： 配置特定版本的 transformers (v5.0.0)，成功运行 OCR 与视觉理解模型，实现对图像内容（如名片、个人主页截图）的精准信息抽取。
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Audio2Text (语音生文)： 调用声学识别模型（如 Whisper）与 librosa 库，实现了对音频文件的文字转录。
实验总结 本次实践不仅顺利跑通了多模态大模型的标准前向推理代码，更重要的是积累了处理复杂依赖树、解决框架版本打架以及调试代码的实战经验。这让我进一步意识到，在大模型的实际落地与应用中，除了关注模型架构本身，优秀的工程化部署能力和环境把控能力同样不可或缺。