使用TensorRT镜像加速大模型推理：低延迟高吞吐的终极方案 在当前AI应用全面落地的浪潮中，一个现实问题正不断挑战着工程团队的极限：如何让越来越庞大的深度学习模型，在真实业务场景下依然保持毫秒级响应？ 想象一下&…

快餐播客: 播客地址 具生哲学思考：基于大型语言模型的个人哲学实践方法论 摘要 本文提出并系统阐述了一种新型的个人哲学实践方法——“具生哲学思考”。该方法的核心主张是：大型语言模型（LLM）可作为外部认知伙伴，赋…

原文：towardsdatascience.com/how-to-setup-a-multi-gpu-linux-machine-for-deep-learning-in-2024-df561a2d3328?sourcecollection_archive---------0-----------------------#2024-05-19 使用多个 GPU 进行深度学习 在几分钟内快速设置 CUDA 和 PyTorch&#xf…

NVIDIA官方技术咨询预约：TensorRT专家坐诊 在当今AI应用爆发式增长的时代，一个训练完成的深度学习模型从实验室走向生产环境，往往面临“落地难”的困境——明明在开发阶段表现优异，部署后却出现延迟高、吞吐低、资源消耗大的问题。…

Transformer模型推理优化实战：基于TensorRT镜像的全流程教程 在大模型落地越来越普遍的今天，一个常见的尴尬场景是：训练好的Transformer模型放进生产环境，一跑起来延迟高、吞吐低，GPU显存爆满，QPS上不去——…

实测TensorRT镜像性能：在A100上推理速度提升3.5倍的秘密 你有没有遇到过这样的场景？模型训练得漂漂亮亮，准确率也达标了，可一上线就“卡成PPT”——响应延迟高、吞吐上不去，GPU利用率却只有30%。明明用的是A100这种顶…

下一代智能客服系统：基于TensorRT加速的实时语义理解 在现代企业服务中，用户对响应速度的要求已经从“秒级”迈向“毫秒级”。尤其是在智能客服场景下，一句“正在为您查询”的等待，若超过300毫秒，就可能让用户产生“卡…

如何用 STM32 的 UART 中断“驯服”ModbusRTU 协议？在工业现场，你是否遇到过这样的问题：PLC 发来的 Modbus 命令偶尔收不全？数据跳变、CRC 校验失败频繁出现？主循环轮询串口像“守株待兔”，CPU 占用率居高不…