simulink 風(fēng)儲(電容)調(diào)頻，電池儲能調(diào)頻，雙饋風(fēng)機(jī)VSG虛擬同步機(jī)虛擬慣性下垂調(diào)頻，電容儲能調(diào)頻，三機(jī)九節(jié)點(diǎn)IEEE9時(shí)域模型，雙饋風(fēng)機(jī)DFIG調(diào)頻有虛擬慣性和下垂控制，直流電容儲能附加了下垂控制，頻…

PyTorch模型轉(zhuǎn)TensorFlow全流程實(shí)操記錄 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目從實(shí)驗(yàn)走向落地的過程中，一個(gè)常見的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)悄然浮現(xiàn)：研究團(tuán)隊(duì)用 PyTorch 快速驗(yàn)證了某個(gè)高精度模型，而工程團(tuán)隊(duì)卻被告知——“請把它部署到生產(chǎn)環(huán)境”。問題來了：我們的服務(wù)…

Groq LPU能否兼容TensorFlow？技術(shù)可行性初探 在大模型推理需求激增的今天，企業(yè)對低延遲、高吞吐的AI服務(wù)提出了前所未有的要求。傳統(tǒng)GPU架構(gòu)雖然通用性強(qiáng)，但在處理像Llama、ChatGLM這類固定結(jié)構(gòu)的大語言模型時(shí)，常常受限于內(nèi)存帶寬…

TensorRT加速TensorFlow推理：INT8量化實(shí)戰(zhàn) 在當(dāng)今AI系統(tǒng)向高并發(fā)、低延遲演進(jìn)的背景下，一個(gè)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(cuò)誤 在構(gòu)建深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)時(shí)，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(xiàng)目進(jìn)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(shí)，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(gè)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(shí)不可忽視的風(fēng)險(xiǎn)。如何讓模型不僅“聰明”&…

本文深入探討AI智能體的設(shè)計(jì)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(xiàng)目的技術(shù)實(shí)踐洞察 在大語言模型（LLM）從研究走向落地的今天，一個(gè)核心問題擺在工程團(tuán)隊(duì)面前：如何將像LLaMA這樣的先進(jìn)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…