政務(wù)熱線智能應(yīng)答上線：TensorRT確保724穩(wěn)定服務(wù) 在政務(wù)熱線系統(tǒng)中，市民撥打12345后最怕什么？漫長的等待、重復(fù)的轉(zhuǎn)接、答非所問的回復(fù)。這些看似“服務(wù)態(tài)度”問題的背后，其實(shí)是AI推理能力能否扛住高并發(fā)、低延遲和全年無休的技術(shù)…

RAG系統(tǒng)延遲太高？源頭可能是缺少TensorRT優(yōu)化 在構(gòu)建智能問答、客服機(jī)器人或企業(yè)知識(shí)庫系統(tǒng)時(shí)，越來越多團(tuán)隊(duì)選擇使用檢索增強(qiáng)生成（RAG）架構(gòu)來提升大語言模型的準(zhǔn)確性和可解釋性。然而，一個(gè)普遍存在的問題浮出水面&…

對(duì)比測(cè)試：原生PyTorch vs TensorRT鏡像推理性能差異 在當(dāng)今AI系統(tǒng)部署的實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)中，一個(gè)看似簡單的模型——比如ResNet50或BERT-base——一旦投入生產(chǎn)環(huán)境，其“跑得快不快”直接決定了服務(wù)的響應(yīng)體驗(yàn)和服務(wù)器的成本賬單。我們常看到這樣的場(chǎng)景…

博主介紹：? 專注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)，有18年開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，長年從事畢業(yè)指導(dǎo)，項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)?選取一個(gè)適合的畢業(yè)設(shè)計(jì)題目很重要。?關(guān)注?私信我?具體的問題，我會(huì)盡力幫助你。一、…

實(shí)時(shí)語音識(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)錄和車載語音交互這些對(duì)響應(yīng)速度極為敏感的場(chǎng)景中，“聽得清”和“反應(yīng)快”往往難以兼得。過去，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)論文寫作難題 對(duì)于大多數(shù)本科生來說，撰寫畢業(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(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。現(xiàn)在，是時(shí)候?qū)⑺羞@些“珍珠”串聯(lián)起來，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…