在CICD工具的大家庭中，Travis CI以其輕量級的特點脫穎而出，成為很多開發(fā)者在輕量級項目中的首選。今天我們就一起來深入了解Travis CI，掌握它的使用方法，以便能在輕量級項目中靈活應(yīng)用。 Travis CI的核心特性 輕量級特點 Travi…

大模型Token計費(fèi)系統(tǒng)結(jié)合TensorRT實現(xiàn)精準(zhǔn)核算 在大模型服務(wù)日益普及的今天，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)早已從“能不能跑起來”轉(zhuǎn)向“能不能算得清”。一個千億參數(shù)的LLM每秒處理上千請求，背后是GPU集群持續(xù)飆升的能耗賬單。而客戶卻只關(guān)心：我這次提問花…

無論是 BERT、GPT 還是 ViT，幾乎都不用 Batch Normalization，而是清一色地用 Layer Normalization。 這不是巧合，而是 Transformer 架構(gòu)中一個非常深層的設(shè)計選擇。 一、BN 和 LN 到底在做什么？ BN 和 LN 的出發(fā)點其實一樣——穩(wěn)…

告別高延遲：使用TensorRT優(yōu)化大模型生成速度實戰(zhàn) 在如今的生成式AI浪潮中，用戶早已不再滿足于“能回答問題”的模型，而是期待秒級響應(yīng)、流暢對話、多輪交互如真人般自然。然而，當(dāng)我們將一個7B甚至更大的語言模型部署到生產(chǎn)環(huán)境時&…

前言 本課題聚焦基于 SpringBoot 的實驗室共享預(yù)約系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，旨在解決高校 / 科研機(jī)構(gòu)實驗室資源利用率低、預(yù)約流程繁瑣、設(shè)備管理混亂等問題，構(gòu)建一體化的實驗室共享管理解決方案。系統(tǒng)以 SpringBoot 2.7.x 為核心框架，整合 MySQL 8…

大模型推理延遲高？試試NVIDIA TensorRT的INT8量化黑科技 在今天，一個70億參數(shù)的語言模型如果在線上客服場景中響應(yīng)一次需要近一秒，用戶可能已經(jīng)決定關(guān)掉頁面。這不只是理論假設(shè)——很多團(tuán)隊都曾被大模型“跑不動”卡住手腳：明明訓(xùn)…

解決方案： 打開：C:\用戶\admin\AppData\Local\QtMsBuild\vs-debugtools目錄以及 C:\用戶\admin\AppData\Local\QtMsBuild\moc 把C:\用戶\admin\AppData\Local\QtMsBuild\moc中的所有文件，復(fù)制一份到C:\用戶\admin\AppData\Local\QtMsBuild\vs…

注意力機(jī)制atttention結(jié)合LSTM做多輸入單輸出預(yù)測模型，要求數(shù)據(jù)是多特征變量和因變量一一對應(yīng)，測試數(shù)據(jù)為風(fēng)功率數(shù)據(jù)集，inpit三個特征變量，output風(fēng)功率變量，直接替換同類型的多輸入單輸出數(shù)據(jù)就可以跑通 程序語言是ma…