大模型Token成本太高？用TensorRT降低推理資源消耗 在大模型落地越來(lái)越普遍的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題正困擾著許多AI團(tuán)隊(duì)：一次對(duì)話動(dòng)輒幾毛錢(qián)，每千Token的處理成本高得讓人望而卻步。尤其是當(dāng)你的LLM部署在云端GPU上，流量一上…

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

大模型Token計(jì)費(fèi)系統(tǒng)結(jié)合TensorRT實(shí)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(lái)”轉(zhuǎn)向“能不能算得清”。一個(gè)千億參數(shù)的LLM每秒處理上千請(qǐng)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(wèn)花…

無(wú)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(gè)非常深層的設(shè)計(jì)選擇。 一、BN 和 LN 到底在做什么？ BN 和 LN 的出發(fā)點(diǎn)其實(shí)一樣——穩(wěn)…

告別高延遲：使用TensorRT優(yōu)化大模型生成速度實(shí)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(wèn)題”的模型，而是期待秒級(jí)響應(yīng)、流暢對(duì)話、多輪交互如真人般自然。然而，當(dāng)我們將一個(gè)7B甚至更大的語(yǔ)言模型部署到生產(chǎn)環(huán)境時(shí)&…

前言 本課題聚焦基于 SpringBoot 的實(shí)驗(yàn)室共享預(yù)約系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，旨在解決高校 / 科研機(jī)構(gòu)實(shí)驗(yàn)室資源利用率低、預(yù)約流程繁瑣、設(shè)備管理混亂等問(wèn)題，構(gòu)建一體化的實(shí)驗(yàn)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(gè)70億參數(shù)的語(yǔ)言模型如果在線上客服場(chǎng)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(yè)面。這不只是理論假設(shè)——很多團(tuán)隊(duì)都曾被大模型“跑不動(dòng)”卡住手腳：明明訓(xùn)…

解決方案： 打開(kāi)：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…