GPU資源利用率低？用TensorRT鏡像釋放隱藏算力 在AI推理部署的日常實踐中，一個令人困惑的現(xiàn)象屢見不鮮：明明配備了高端GPU硬件，監(jiān)控面板上的SM（Streaming Multiprocessor）利用率卻常常徘徊在30%以下。更諷刺…

經(jīng)過前面十二篇文章的知識鋪墊，我們已經(jīng)掌握了MindSpore中數(shù)據(jù)處理、模型構建、訓練與優(yōu)化的各個獨立模塊?，F(xiàn)在，是時候將所有這些“珍珠”串聯(lián)起來，完成一個真正意義上的端到端深度學習項目了！ 在本文中，我們將挑戰(zhàn)一…

LangChain TensorRT 鏡像：構建超高速大模型應用前端 在當前 AI 應用快速落地的浪潮中，一個現(xiàn)實問題始終困擾著開發(fā)者：如何讓大語言模型既“聰明”又“快”？ 用戶不會關心你用了多大的模型、多少參數(shù)，他們只在意——“…

自動駕駛感知模型部署：為何離不開TensorRT鏡像？ 在自動駕駛系統(tǒng)中，感知模塊如同車輛的“眼睛”，必須在毫秒級時間內(nèi)完成對周圍環(huán)境的精準識別——從車道線、行人到遠處的交通標志，每一個判斷都直接關系到行車安全。隨著…

與開發(fā)工程師相比，軟件測試工程師前期可能不會太深，但涉及面還是很廣的。 在一年左右的實習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，人物導入會還是默認皮膚名稱要指定的，不然導入會還是默認皮膚

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——這顯然無法支撐實時對話場景。更頭疼的是，不同項目依賴的CUDA版本還互相打架，開發(fā)環(huán)境能跑通&#x…

大模型推理服務按Token計費？先用TensorRT壓降成本 在今天的大模型時代，企業(yè)部署一個LLM應用可能并不難——從HuggingFace拉下Llama、Qwen或ChatGLM的開源權重，搭個FastAPI接口，幾分鐘就能跑通。但真正上線后才發(fā)現(xiàn)：每次…