從manjaro中轉(zhuǎn)來的，終于搞定迅雷，記錄如下： 1. 安裝flatpak： sudo apt install flatpak 2. 配置軟成倉庫：flatpak remote-add --if-not-exists flathub https://dl.flathub.org/repo/flathub.flatpakrepo 3. 安裝…

1. 實例 先看最頂層的代碼，輸入包含（提示詞，生成參數(shù)），傳入generate函數(shù)中：2. LLM 類中的 generate 函數(shù) 斷言： 首先會進行一系列的斷言。請求構(gòu)建： 如果我們有多個 Prompt&#xff…

博主介紹：??碼農(nóng)一枚 ，專注于大學(xué)生項目實戰(zhàn)開發(fā)、講解和畢業(yè)🚢文撰寫修改等。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等平臺優(yōu)質(zhì)作者、專注于Java、小程序技術(shù)領(lǐng)域和畢業(yè)項目實戰(zhàn) ??技術(shù)范圍：&am…

Docker容器化部署：輕松運行TensorRT鏡像環(huán)境 在智能攝像頭、語音助手和推薦系統(tǒng)這些實時性要求極高的AI應(yīng)用背后，一個共同的挑戰(zhàn)浮出水面——如何讓訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型在生產(chǎn)環(huán)境中跑得又快又穩(wěn)？尤其是在邊緣設(shè)備或云端服務(wù)器上處理高并發(fā)…

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，一個看似微小的性能提升，可能直接決定用戶體驗是否“絲滑”——比如推薦系統(tǒng)響應(yīng)慢了200毫秒，用戶點擊率就下滑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)品從實驗室走向生產(chǎn)部署的過程中，一個常見的困境是：模型在訓(xùn)練時表現(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)致用戶體驗下降甚至系統(tǒng)不可…

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

回滾策略制定：當(dāng)優(yōu)化失敗時快速恢復(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團隊的共同目標(biāo)。TensorRT這類工具讓我們能輕松實現(xiàn)數(shù)倍的加速——但代價是什么？一旦INT8量化引入了不可接受的精度損失，或者某個算子…