自動(dòng)駕駛感知模型：如何通過(guò)TensorRT實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)響應(yīng) 在一輛高速行駛的自動(dòng)駕駛汽車中，從攝像頭捕捉到前方突然竄出的行人，到系統(tǒng)決定緊急制動(dòng)——整個(gè)過(guò)程必須在幾十毫秒內(nèi)完成。這背后，不只是算法夠不夠聰明的問(wèn)題，更是…

電商客服機(jī)器人提速秘訣：集成TensorRT推理引擎 在“雙十一”零點(diǎn)的鐘聲敲響那一刻，某頭部電商平臺(tái)的智能客服系統(tǒng)正面臨每秒數(shù)千次的咨詢洪峰。用戶的問(wèn)題如潮水般涌來(lái)：“我的訂單為什么沒(méi)發(fā)貨？”“優(yōu)惠券怎么沒(méi)生效？”…

批處理優(yōu)化技巧：最大化TensorRT的GPU利用率 在現(xiàn)代AI服務(wù)部署中，一個(gè)常見(jiàn)的尷尬場(chǎng)景是：服務(wù)器配備了A100這樣的頂級(jí)GPU，監(jiān)控面板上顯存占用卻始終徘徊在30%以下，計(jì)算單元頻繁空轉(zhuǎn)。明明算力充沛，吞吐量卻上…

從manjaro中轉(zhuǎn)來(lái)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(cāng)庫(kù)：flatpak remote-add --if-not-exists flathub https://dl.flathub.org/repo/flathub.flatpakrepo 3. 安裝…

1. 實(shí)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(huì)進(jìn)行一系列的斷言。請(qǐng)求構(gòu)建： 如果我們有多個(gè) Prompt&#xff…

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…

Docker容器化部署：輕松運(yùn)行TensorRT鏡像環(huán)境 在智能攝像頭、語(yǔ)音助手和推薦系統(tǒng)這些實(shí)時(shí)性要求極高的AI應(yīng)用背后，一個(gè)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(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)…