基于TensorRT的A/B測試平臺構(gòu)建方法 在推薦系統(tǒng)、廣告排序和語音交互等實時性要求極高的AI服務中，模型上線前的決策不能再僅依賴離線指標。一個新版本模型即便在測試集上準確率提升了0.5%，如果導致線上P99延遲翻倍，也可能被直接否決。這種“…

圖像生成模型加速利器：NVIDIA TensorRT深度評測 在當今AI內(nèi)容創(chuàng)作爆發(fā)的時代，用戶已經(jīng)不再滿足于“能生成圖像”，而是期待“秒級出圖”——無論是設(shè)計師快速迭代創(chuàng)意，還是電商平臺實時生成商品圖，延遲直接決定了產(chǎn)品的…

如何構(gòu)建可持續(xù)演進的TensorRT推理體系？ 在AI模型從實驗室走向產(chǎn)線的過程中，一個反復出現(xiàn)的問題是：為什么訓練時表現(xiàn)優(yōu)異的模型，部署后卻“跑不動”？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、提升隱私與可復用性的實戰(zhàn)方案(用執(zhí)行環(huán)境和技能庫擴展 MCP 代理能力) 導讀：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)場上，一個常被提及的問題是：為什么訓練完的模型“跑不快”？ 明明在PyTorch里測試效果不錯，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 在自動駕駛的感知系統(tǒng)中，每毫秒都至關(guān)重要——一個 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，慢一幀就可能導致漏檢。然而現(xiàn)實是&#xf…

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