TensorRT加速TensorFlow推理：INT8量化實戰(zhàn) 在當(dāng)今AI系統(tǒng)向高并發(fā)、低延遲演進的背景下，一個訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)模型能否高效部署，往往決定了其在生產(chǎn)環(huán)境中的成敗。尤其在視頻分析、智能客服、推薦系統(tǒng)等對響應(yīng)速度極為敏感的場景中&#xf…

Custom Training Loop編寫規(guī)范：避免常見錯誤 在構(gòu)建深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)時，許多開發(fā)者最初依賴 model.fit() 這類高級API快速啟動訓(xùn)練。然而，當(dāng)項目進入工業(yè)級部署階段——面對多GPU集群、復(fù)雜優(yōu)化策略或需要精細(xì)調(diào)試梯度流的場景時，這種…

MiniMax與TensorFlow結(jié)合應(yīng)用場景暢想 在當(dāng)今AI系統(tǒng)日益深入關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景的背景下，一個分類模型被輕微擾動就導(dǎo)致誤判、推薦系統(tǒng)因數(shù)據(jù)偏差引發(fā)歧視爭議、生成內(nèi)容缺乏多樣性等問題，正成為企業(yè)落地智能技術(shù)時不可忽視的風(fēng)險。如何讓模型不僅“聰明”&…

本文深入探討AI智能體的設(shè)計模式，區(qū)分工作流（遵循預(yù)定義路徑）與智能體（具有更高自主權(quán)）。系統(tǒng)介紹3種工作流模式（提示鏈、路由、并行化）和4種智能體模式（反思、工具使用、規(guī)劃、多智…

LLaMA TensorFlow版本開源項目的技術(shù)實踐洞察 在大語言模型（LLM）從研究走向落地的今天，一個核心問題擺在工程團隊面前：如何將像LLaMA這樣的先進架構(gòu)，穩(wěn)定、高效地部署到生產(chǎn)環(huán)境中？盡管PyTorch憑借其動態(tài)圖…

企業(yè)權(quán)限管控難，用戶 / 組織 / 崗位權(quán)限交叉？ 新增角色怕沖突、批量授權(quán)易遺漏、互斥權(quán)限難管控？ JNPF 角色管理功能直接破解難題 —— 支持用戶、組織、崗位三類角色創(chuàng)建，可設(shè)置互斥、基數(shù)、先決約束規(guī)則，靈活添加 …

Hugging Face Transformers集成TensorFlow實戰(zhàn) 在企業(yè)級AI系統(tǒng)中，我們常常面臨這樣一個現(xiàn)實：研究領(lǐng)域最先進的模型往往誕生于PyTorch生態(tài)，而生產(chǎn)環(huán)境卻牢牢建立在TensorFlow之上。這種“研發(fā)-落地”的割裂，曾讓無數(shù)團隊陷入兩難—…

STM32嵌入TensorFlow Lite模型實戰(zhàn)：從零部署邊緣AI 在智能制造車間的一臺老舊電機旁，工程師正調(diào)試一個指甲蓋大小的傳感器節(jié)點。它每5秒采集一次振動數(shù)據(jù)，無需聯(lián)網(wǎng)，卻能準(zhǔn)確判斷軸承是否即將失效——這背后并非依賴云端算力&#…