经过前面十二篇文章的知识铺垫，我们已经掌握了MindSpore中数据处理、模型构建、训练与优化的各个独立模块。现在，是时候将所有这些“珍珠”串联起来，完成一个真正意义上的端到端深度学习项目了！ 在本文中，我们将挑战一…

LangChain TensorRT 镜像：构建超高速大模型应用前端 在当前 AI 应用快速落地的浪潮中，一个现实问题始终困扰着开发者：如何让大语言模型既“聪明”又“快”？ 用户不会关心你用了多大的模型、多少参数，他们只在意——“…

自动驾驶感知模型部署：为何离不开TensorRT镜像？ 在自动驾驶系统中，感知模块如同车辆的“眼睛”，必须在毫秒级时间内完成对周围环境的精准识别——从车道线、行人到远处的交通标志，每一个判断都直接关系到行车安全。随着…

与开发工程师相比，软件测试工程师前期可能不会太深，但涉及面还是很广的。 在一年左右的实习生或岗位的早期面试中，主要是问一些基本的问题。 涉及到的知识主要包括MySQL数据库的使用、Linux操作系统的使用、软件测试框架问题、测试环境搭建问…

不加贴图，直接渲染，人物导入会还是默认皮肤名称要指定的，不然导入会还是默认皮肤

一键部署大模型！NVIDIA TensorRT镜像使用全攻略 在AI模型日益“膨胀”的今天，一个70亿参数的大语言模型跑一次推理要800毫秒——这显然无法支撑实时对话场景。更头疼的是，不同项目依赖的CUDA版本还互相打架，开发环境能跑通&#x…

大模型推理服务按Token计费？先用TensorRT压降成本 在今天的大模型时代，企业部署一个LLM应用可能并不难——从HuggingFace拉下Llama、Qwen或ChatGLM的开源权重，搭个FastAPI接口，几分钟就能跑通。但真正上线后才发现：每次…

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