實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別也能用大模型？靠的就是TensorRT鏡像加速 在智能客服、會(huì)議轉(zhuǎn)錄和車(chē)載語(yǔ)音交互這些對(duì)響應(yīng)速度極為敏感的場(chǎng)景中，“聽(tīng)得清”和“反應(yīng)快”往往難以兼得。過(guò)去，我們只能在小模型上做取舍：要么犧牲準(zhǔn)確率換取低延遲&#x…

學(xué)長(zhǎng)親薦9個(gè)AI論文工具，助本科生搞定畢業(yè)論文！ AI 工具如何幫你輕松應(yīng)對(duì)論文寫(xiě)作難題 對(duì)于大多數(shù)本科生來(lái)說(shuō)，撰寫(xiě)畢業(yè)論文是一項(xiàng)既重要又充滿挑戰(zhàn)的任務(wù)。從選題到開(kāi)題，從初稿到降重，每一個(gè)環(huán)節(jié)都可能讓人感到壓力山大…

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(shí)踐中，一個(gè)令人困惑的現(xiàn)象屢見(jiàn)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(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(kāi)發(fā)者：如何讓大語(yǔ)言模型既“聰明”又“快”？ 用戶(hù)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(kāi)TensorRT鏡像？ 在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，感知模塊如同車(chē)輛的“眼睛”，必須在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成對(duì)周?chē)h(huán)境的精準(zhǔn)識(shí)別——從車(chē)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(chē)安全。隨著…

與開(kāi)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(chēng)要指定的，不然導(dǎo)入會(huì)還是默認(rèn)皮膚