低成本运营大模型API？TensorRT 批量推理最佳实践 在今天的大模型时代，企业部署一个LLM API看似简单：训练或微调模型、导出权重、用 FastAPI 封装接口、扔到 GPU 服务器上跑起来。但真正上线后才发现——每秒只能处理几个请求，GPU…

一. 核心认知：unordered 系列容器是什么？ unordered_map 和 unordered_set 是 C11 引入的关联式容器，底层基于 哈希表（哈希桶） 实现，核心特点如下： 存储特性：unordered_set 存储单…

一. 架构与实现：总览设计框架，深入源码细节 SGI-STL30版本源代码，map和set的源代码在map/set/stl_map.h/stl_set.h/stl_tree.h等几个头文件中。map和set的实现框架核心部分截取下来如下： // set #ifndef __SGI_STL_INTERNAL_TRE…

打造样板工程：树立标杆客户形成示范效应 在AI模型从实验室走向产线的过程中，一个普遍存在的困境是：明明在测试环境中表现优异的模型，一旦部署到真实业务场景，就暴露出延迟高、吞吐低、资源占用大等问题。某智能安防企…

漏洞响应机制建立：及时修复公开披露的安全问题 在AI系统日益深入生产环境的今天，推理服务不仅要“跑得快”，更要“守得住”。一个毫秒级延迟优化带来的性能提升，可能因一次未及时修复的安全漏洞而化为乌有——攻击者利用公开CVE即…

一、引言：人工智能的范式融合之路人工智能技术的发展始终围绕着对人类智能的模拟与超越，而在其演进历程中，形成了两大核心范式——符号主义与连接主义。符号主义以逻辑规则和显式知识表示为核心，构建了可解释、可推理的智能系统&a…

如何在生产环境实现毫秒级大模型响应？TensorRT来帮你 在今天的AI服务战场上，一个50ms的延迟可能就意味着用户的流失。金融交易系统要求风控模型在10毫秒内完成上千个请求的欺诈识别；智能客服必须在用户话音刚落时就给出精准回复；自…

使用NVIDIA TensorRT镜像部署开源大模型：从原理到实战 在当前生成式AI迅猛发展的背景下，越来越多的企业和开发者希望将开源大模型（如Llama-2、ChatGLM、Baichuan等）快速部署到生产环境。然而，一个绕不开的现实问题是&…