經(jīng)過(guò)前面十二篇文章的知識(shí)鋪墊，我們已經(jīng)掌握了MindSpore中數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、訓(xùn)練與優(yōu)化的各個(gè)獨(dú)立模塊?，F(xiàn)在，是時(shí)候?qū)⑺羞@些“珍珠”串聯(lián)起來(lái)，完成一個(gè)真正意義上的端到端深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目了！ 在本文中，我們將挑戰(zhàn)一…

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(wèn)題始終困擾著開發(fā)者：如何讓大語(yǔ)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(cè)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(wèn)一些基本的問(wèn)題。 涉及到的知識(shí)主要包括MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的使用、Linux操作系統(tǒng)的使用、軟件測(cè)試框架問(wèn)題、測(cè)試環(huán)境搭建問(wèn)…

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(yǔ)言模型跑一次推理要800毫秒——這顯然無(wú)法支撐實(shí)時(shí)對(duì)話場(chǎng)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…

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