本文分类:news发布日期:2025/12/27 23:45:18
打赏

相关文章

基于TensorRT的A/B测试平台构建方法

基于TensorRT的A/B测试平台构建方法 在推荐系统、广告排序和语音交互等实时性要求极高的AI服务中,模型上线前的决策不能再仅依赖离线指标。一个新版本模型即便在测试集上准确率提升了0.5%,如果导致线上P99延迟翻倍,也可能被直接否决。这种“…

图像生成模型加速利器:NVIDIA TensorRT深度评测

图像生成模型加速利器:NVIDIA TensorRT深度评测 在当今AI内容创作爆发的时代,用户已经不再满足于“能生成图像”,而是期待“秒级出图”——无论是设计师快速迭代创意,还是电商平台实时生成商品图,延迟直接决定了产品的…

如何构建可持续演进的TensorRT推理体系?

如何构建可持续演进的TensorRT推理体系? 在AI模型从实验室走向产线的过程中,一个反复出现的问题是:为什么训练时表现优异的模型,部署后却“跑不动”?延迟高、吞吐低、显存爆满——这些问题在边缘设备或高并发服务中尤为…

LLMs之MCP:用代码调用 MCP(MCP + Code Execution)—用执行环境让 AI 代理更高效(用代码执行解决 MCP 的上下文成本问题)—减少 token、提升隐私与可复用性的实战

LLMs之MCP:用代码调用 MCP(MCP Code Execution)—用执行环境让 AI 代理更高效(用代码执行解决 MCP 的上下文成本问题)—减少 token、提升隐私与可复用性的实战方案(用执行环境和技能库扩展 MCP 代理能力) 导读:Anthropic 介绍了把 MCP(Model…

TensorRT支持哪些主流大模型架构?一文说清

TensorRT支持哪些主流大模型架构?一文说清 在AI推理部署的战场上,一个常被提及的问题是:为什么训练完的模型“跑不快”? 明明在PyTorch里测试效果不错,参数也冻结了,结果一上线就卡顿频发、延迟飙升——尤其…

视觉大模型推理瓶颈破解:TensorRT优化方案

视觉大模型推理瓶颈破解:TensorRT优化方案 在自动驾驶的感知系统中,每毫秒都至关重要——一个 80ms 的延迟可能意味着车辆多行驶了 2 米;在工业质检产线上,30FPS 是硬性要求,慢一帧就可能导致漏检。然而现实是&#xf…

亲测有效!8款AI论文工具助我知网维普一把过

引言:一场与论文死磕的真实逆袭 去年毕业季,我——某985高校社会学研三学生林然,正陷入人生最黑暗的写作漩涡。选题推翻三次,导师批注永远“云里雾里”,熬夜写到凌晨三点,咖啡杯堆成小山,头发一…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部