TensorRT加速TensorFlow推理：INT8量化实战 在当今AI系统向高并发、低延迟演进的背景下，一个训练完成的深度学习模型能否高效部署，往往决定了其在生产环境中的成败。尤其在视频分析、智能客服、推荐系统等对响应速度极为敏感的场景中&#xf…

Custom Training Loop编写规范：避免常见错误 在构建深度学习系统时，许多开发者最初依赖 model.fit() 这类高级API快速启动训练。然而，当项目进入工业级部署阶段——面对多GPU集群、复杂优化策略或需要精细调试梯度流的场景时，这种…

MiniMax与TensorFlow结合应用场景畅想 在当今AI系统日益深入关键业务场景的背景下，一个分类模型被轻微扰动就导致误判、推荐系统因数据偏差引发歧视争议、生成内容缺乏多样性等问题，正成为企业落地智能技术时不可忽视的风险。如何让模型不仅“聪明”&…

本文深入探讨AI智能体的设计模式，区分工作流（遵循预定义路径）与智能体（具有更高自主权）。系统介绍3种工作流模式（提示链、路由、并行化）和4种智能体模式（反思、工具使用、规划、多智…

LLaMA TensorFlow版本开源项目的技术实践洞察 在大语言模型（LLM）从研究走向落地的今天，一个核心问题摆在工程团队面前：如何将像LLaMA这样的先进架构，稳定、高效地部署到生产环境中？尽管PyTorch凭借其动态图…

企业权限管控难，用户 / 组织 / 岗位权限交叉？ 新增角色怕冲突、批量授权易遗漏、互斥权限难管控？ JNPF 角色管理功能直接破解难题 —— 支持用户、组织、岗位三类角色创建，可设置互斥、基数、先决约束规则，灵活添加 …

Hugging Face Transformers集成TensorFlow实战 在企业级AI系统中，我们常常面临这样一个现实：研究领域最先进的模型往往诞生于PyTorch生态，而生产环境却牢牢建立在TensorFlow之上。这种“研发-落地”的割裂，曾让无数团队陷入两难—…

STM32嵌入TensorFlow Lite模型实战：从零部署边缘AI 在智能制造车间的一台老旧电机旁，工程师正调试一个指甲盖大小的传感器节点。它每5秒采集一次振动数据，无需联网，却能准确判断轴承是否即将失效——这背后并非依赖云端算力&#…