如何监控和调优TensorRT镜像运行时的GPU资源消耗 在现代AI推理系统中，部署一个“能跑通”的模型早已不是终点。真正的挑战在于：如何让这个模型在真实硬件上稳定、高效、可持续地运行？尤其是在边缘设备功耗受限、云端显存紧张、多实例并发调度…

大模型推理服务灰度策略管理系统中的 TensorRT 实践 在当前大语言模型（LLM）加速落地的背景下，推理服务的性能与稳定性直接决定了产品的用户体验和上线节奏。尤其是在需要频繁迭代、多版本并行验证的“灰度发布”场景中，如何在保证…

原文：towardsdatascience.com/how-to-set-up-longitudinal-experiments-a-data-scientists-guide-59b7aa729d20?sourcecollection_archive---------5-----------------------#2024-03-10 https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master…

从原理图到PCB：在Altium Designer中实现高效布线的实战心法你有没有遇到过这样的场景？花了几小时画好一张原理图，信心满满地点击“更新PCB”，结果跳出来一堆“Unknown Footprint”警告；或者飞线乱成一团，关…

从PyTorch到TensorRT：如何将开源大模型转化为生产级服务 在大模型落地的浪潮中，一个普遍的尴尬局面正在上演：研究团队用 PyTorch 训出的 SOTA 模型，在测试集上表现惊艳，可一旦接入线上服务，立刻暴露出高延…

NVIDIA TensorRT在基因组学中的应用潜力 在新生儿重症监护室，医生面对一个突发多系统异常的婴儿，急需判断是否由罕见遗传病引起。传统基因检测流程动辄数天，而此刻每一分钟都关乎生命。如果能在几小时内完成从样本测序到致病突变识别的全过程…

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…