基于TensorRT的跨框架模型統(tǒng)一部署方案 在現(xiàn)代AI系統(tǒng)中，一個令人熟悉的場景是：算法團隊用PyTorch訓練出高精度的視覺模型，NLP組則基于TensorFlow開發(fā)了強大的語義理解模塊，而工程團隊卻為如何將這些“各自為政”的模型高效上線焦頭…

1.session、cookie、token的區(qū)別 Cookie 存儲在瀏覽器的小段數(shù)據(jù)（通常4KB以內(nèi)） 每次請求自動攜帶在HTTP頭中 示例：Set-Cookie: user_id=123; expires=Wed, 21 Oct 2020 07:28:00 GMT Session 服務(wù)端存儲的用戶狀態(tài)信…

當AI PC、AI手機成為消費電子市場的主流選擇，當"服務(wù)找人"替代"人找服務(wù)"成為用戶體驗的新標尺，人工智能正經(jīng)歷從被動執(zhí)行工具到主動智能伙伴的深刻變革。聯(lián)想天禧個人超級智能體的推出與普及，正是這一變革的典型縮影&am…

NVIDIA TensorRT與競品技術(shù)全面對比 在當今AI系統(tǒng)從實驗室走向真實世界的進程中，一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)浮出水面：如何讓訓練好的深度學習模型在生產(chǎn)環(huán)境中高效運行？尤其是在自動駕駛、智能客服、工業(yè)質(zhì)檢等對延遲敏感的場景中，毫秒之差可能…

NVIDIA TensorRT在金融風控場景的應(yīng)用探索 在現(xiàn)代金融系統(tǒng)中，每一次支付、每一筆貸款審批、每一個交易行為的背后，都隱藏著一場與時間賽跑的“智能博弈”。尤其是在反欺詐、信用評估和實時交易監(jiān)控等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，模型推理的響應(yīng)速度直接決定了企…

深度學習模型如同一位技藝精湛卻沉默寡言的工匠，能精準完成圖像識別、文本生成、疾病診斷等復雜任務(wù)，卻始終對“思考過程”守口如瓶。這種“黑箱”特性，在醫(yī)療、金融、司法等高風險領(lǐng)域形成了信任與合規(guī)的雙重壁壘——當AI建議手術(shù)方案或拒絕…

基于TensorRT的時間序列預測系統(tǒng)優(yōu)化 在金融高頻交易、智能電網(wǎng)調(diào)度或工業(yè)設(shè)備狀態(tài)預測等場景中，一個常見的挑戰(zhàn)是：模型明明在離線評估時表現(xiàn)優(yōu)異，但一旦上線就“卡頓”——響應(yīng)延遲高、吞吐上不去，面對突發(fā)流量甚至直接崩潰。這背…

如何評估TensorRT對業(yè)務(wù)指標的影響？ 在現(xiàn)代AI服務(wù)的生產(chǎn)環(huán)境中，一個訓練完成的模型能否“跑得快、撐得住、省資源”，往往直接決定了產(chǎn)品的用戶體驗和運營成本。尤其是在視頻分析、推薦系統(tǒng)、語音交互這類高并發(fā)、低延遲場景中，推理…