如何構(gòu)建可持續(xù)演進(jìn)的TensorRT推理體系？ 在AI模型從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)線的過程中，一個(gè)反復(fù)出現(xiàn)的問題是：為什么訓(xùn)練時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異的模型，部署后卻“跑不動(dòng)”？延遲高、吞吐低、顯存爆滿——這些問題在邊緣設(shè)備或高并發(fā)服務(wù)中尤為…

LLMs之MCP：用代碼調(diào)用 MCP(MCP Code Execution)—用執(zhí)行環(huán)境讓 AI 代理更高效(用代碼執(zhí)行解決 MCP 的上下文成本問題)—減少 token、提升隱私與可復(fù)用性的實(shí)戰(zhàn)方案(用執(zhí)行環(huán)境和技能庫(kù)擴(kuò)展 MCP 代理能力) 導(dǎo)讀：Anthropic 介紹了把 MCP（Model…

TensorRT支持哪些主流大模型架構(gòu)？一文說清 在AI推理部署的戰(zhàn)場(chǎng)上，一個(gè)常被提及的問題是：為什么訓(xùn)練完的模型“跑不快”？ 明明在PyTorch里測(cè)試效果不錯(cuò)，參數(shù)也凍結(jié)了，結(jié)果一上線就卡頓頻發(fā)、延遲飆升——尤其…

視覺大模型推理瓶頸破解：TensorRT優(yōu)化方案 在自動(dòng)駕駛的感知系統(tǒng)中，每毫秒都至關(guān)重要——一個(gè) 80ms 的延遲可能意味著車輛多行駛了 2 米；在工業(yè)質(zhì)檢產(chǎn)線上，30FPS 是硬性要求，慢一幀就可能導(dǎo)致漏檢。然而現(xiàn)實(shí)是&#xf…

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引言：一場(chǎng)與論文死磕的真實(shí)逆襲 去年畢業(yè)季，我——某985高校社會(huì)學(xué)研三學(xué)生林然，正陷入人生最黑暗的寫作漩渦。選題推翻三次，導(dǎo)師批注永遠(yuǎn)“云里霧里”，熬夜寫到凌晨三點(diǎn)，咖啡杯堆成小山，頭發(fā)一…

如何在生產(chǎn)環(huán)境中部署TensorRT優(yōu)化模型？ 在當(dāng)今的AI系統(tǒng)中，一個(gè)訓(xùn)練得再完美的深度學(xué)習(xí)模型，如果無法在真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下快速響應(yīng)請(qǐng)求，那它的價(jià)值就會(huì)大打折扣。想象一下：一段實(shí)時(shí)視頻流每秒產(chǎn)生30幀圖像，而…

過去這些年語(yǔ)言模型的效率優(yōu)化基本圍繞著兩條主線展開：參數(shù)規(guī)模和注意力機(jī)制的復(fù)雜度。但有個(gè)更根本的問題一直被忽視，那就是自回歸生成本身的代價(jià)。這種逐token生成的模式讓模型具備了強(qiáng)大的通用性，同時(shí)也帶來了難…