LangChain TensorRT 鏡像：構(gòu)建超高速大模型應(yīng)用前端 在當(dāng)前 AI 應(yīng)用快速落地的浪潮中，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題始終困擾著開發(fā)者：如何讓大語言模型既“聰明”又“快”？ 用戶不會(huì)關(guān)心你用了多大的模型、多少參數(shù)，他們只在意——“…

自動(dòng)駕駛感知模型部署：為何離不開TensorRT鏡像？ 在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，感知模塊如同車輛的“眼睛”，必須在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成對(duì)周圍環(huán)境的精準(zhǔn)識(shí)別——從車道線、行人到遠(yuǎn)處的交通標(biāo)志，每一個(gè)判斷都直接關(guān)系到行車安全。隨著…

與開發(fā)工程師相比，軟件測試工程師前期可能不會(huì)太深，但涉及面還是很廣的。 在一年左右的實(shí)習(xí)生或崗位的早期面試中，主要是問一些基本的問題。 涉及到的知識(shí)主要包括MySQL數(shù)據(jù)庫的使用、Linux操作系統(tǒng)的使用、軟件測試框架問題、測試環(huán)境搭建問…

不加貼圖，直接渲染，人物導(dǎo)入會(huì)還是默認(rèn)皮膚名稱要指定的，不然導(dǎo)入會(huì)還是默認(rèn)皮膚

一鍵部署大模型！NVIDIA TensorRT鏡像使用全攻略 在AI模型日益“膨脹”的今天，一個(gè)70億參數(shù)的大語言模型跑一次推理要800毫秒——這顯然無法支撐實(shí)時(shí)對(duì)話場景。更頭疼的是，不同項(xiàng)目依賴的CUDA版本還互相打架，開發(fā)環(huán)境能跑通&#x…

大模型推理服務(wù)按Token計(jì)費(fèi)？先用TensorRT壓降成本 在今天的大模型時(shí)代，企業(yè)部署一個(gè)LLM應(yīng)用可能并不難——從HuggingFace拉下Llama、Qwen或ChatGLM的開源權(quán)重，搭個(gè)FastAPI接口，幾分鐘就能跑通。但真正上線后才發(fā)現(xiàn)：每次…

3💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞歡迎來到海神之光博客之家💞💞💞&#x1f4…

1、測試流程 分解需求→制定測試計(jì)劃→設(shè)計(jì)測試用例→執(zhí)行測試用例→提交bug→驗(yàn)證bug→測試報(bào)告→測試總結(jié) 2、編寫測試用例都是用到哪些測試用例方法？ 等價(jià)類、邊界值、流程分析法、場景法、錯(cuò)誤推測法、正向、反向 3、測試計(jì)劃都是包含哪些內(nèi)容？ …