灰度發(fā)布策略：平穩(wěn)上線TensorRT優(yōu)化后的模型 在AI服務(wù)日益追求低延遲、高吞吐的今天，一個(gè)看似微小的性能提升，可能直接決定用戶體驗(yàn)是否“絲滑”——比如推薦系統(tǒng)響應(yīng)慢了200毫秒，用戶點(diǎn)擊率就下滑5%。而當(dāng)你的深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)訓(xùn)…

無(wú)需重訓(xùn)練！使用TensorRT鏡像直接優(yōu)化已有模型 在AI產(chǎn)品從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)部署的過(guò)程中，一個(gè)常見(jiàn)的困境是：模型在訓(xùn)練時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異，但一旦上線，推理延遲高、吞吐量低、資源占用大，導(dǎo)致用戶體驗(yàn)下降甚至系統(tǒng)不可…

面對(duì)空白的文檔光標(biāo)閃爍，你即將解鎖職場(chǎng)終極技能：用AI把一年的摸魚(yú)時(shí)光，編織成令老板動(dòng)容的奮斗史詩(shī)。深夜十一點(diǎn)，辦公室的燈光下，張偉對(duì)著電腦屏幕上只有“2025年度工作總結(jié)”幾個(gè)字的文檔發(fā)呆。過(guò)去一年的記憶如同碎…

回滾策略制定：當(dāng)優(yōu)化失敗時(shí)快速恢復(fù)原始模型 在現(xiàn)代AI系統(tǒng)部署中，追求極致推理性能幾乎成了每個(gè)團(tuán)隊(duì)的共同目標(biāo)。TensorRT這類工具讓我們能輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)倍的加速——但代價(jià)是什么？一旦INT8量化引入了不可接受的精度損失，或者某個(gè)算子…

動(dòng)作：窗口便利貼款為軟件界面量身定制的“虛擬貼紙”工具。它可以精準(zhǔn)捕捉任何軟件窗口內(nèi)的控件或區(qū)域，并為其添加個(gè)性化的文字標(biāo)簽或圖片標(biāo)記。標(biāo)記會(huì)智能隨窗口移動(dòng)、隱藏或顯示，幫助您快速識(shí)別功能區(qū)域、記錄操作…

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)第一章緒論筆記1.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基本概念 1.1.1 基本概念和術(shù)語(yǔ)數(shù)據(jù)（data）：是對(duì)客觀事物的符號(hào)化表示 指能被輸入計(jì)算機(jī)并被計(jì)算機(jī)處理的符號(hào)總稱（集合） 信息的載體 能被計(jì)算機(jī)識(shí)別、存儲(chǔ)和加工分類：數(shù)值型和…

告別高延遲！用TensorRT鏡像優(yōu)化你的LLM推理流程 在大模型落地的浪潮中，一個(gè)看似不起眼卻頻頻卡脖子的問(wèn)題正困擾著無(wú)數(shù)工程師：為什么訓(xùn)練好的LLM一到生產(chǎn)環(huán)境就“卡成PPT”？ 用戶提問(wèn)剛發(fā)出去，系統(tǒng)要等兩秒才開(kāi)始打字&…

博主介紹：??碼農(nóng)一枚 ，專注于大學(xué)生項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)、講解和畢業(yè)🚢文撰寫(xiě)修改等。全棧領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者，博客之星、掘金/華為云/阿里云/InfoQ等平臺(tái)優(yōu)質(zhì)作者、專注于Java、小程序技術(shù)領(lǐng)域和畢業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) ??技術(shù)范圍：&am…