PyTorch模型转TensorFlow全流程实操记录 在深度学习项目从实验走向落地的过程中，一个常见的现实挑战悄然浮现：研究团队用 PyTorch 快速验证了某个高精度模型，而工程团队却被告知——“请把它部署到生产环境”。问题来了：我们的服务…

Groq LPU能否兼容TensorFlow？技术可行性初探 在大模型推理需求激增的今天，企业对低延迟、高吞吐的AI服务提出了前所未有的要求。传统GPU架构虽然通用性强，但在处理像Llama、ChatGLM这类固定结构的大语言模型时，常常受限于内存带宽…

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 …