TensorRT在短視頻內(nèi)容審核中的應用實例 如今，一條短視頻從上傳到上線，往往只需要幾秒鐘。在這短暫的時間里，平臺不僅要完成視頻轉(zhuǎn)碼、封面抽取，還要完成一輪或多輪內(nèi)容安全審核——判斷是否包含涉黃、暴恐、違禁信息。對于日均處理…

NVIDIA官方技術(shù)支持渠道：TensorRT問題求助指南 在構(gòu)建高性能AI推理系統(tǒng)時，你是否曾遇到這樣的困境？訓練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境后，延遲居高不下，吞吐量遠低于預期，GPU利用率卻始終徘徊在30%以下。尤其是在邊…

TensorRT對Attention機制的專項優(yōu)化方案 在大模型推理部署日益成為AI工程化瓶頸的今天，一個典型的問題擺在開發(fā)者面前：為什么訓練好的Transformer模型一旦進入生產(chǎn)環(huán)境，延遲就居高不下？尤其是當輸入序列變長時，響應時間…

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如何評估TensorRT對不同batch size的適應性？ 在現(xiàn)代AI推理系統(tǒng)中，一個看似簡單的問題卻常常決定整個服務的成敗：一次該處理多少個樣本？ 這個問題的答案——也就是我們常說的 batch size ——遠不只是個數(shù)字。它直接影響著GPU的利用…

如何利用TensorRT實現(xiàn)模型漂移檢測？ 在金融風控系統(tǒng)中，一個原本準確率高達98%的反欺詐模型，在上線三個月后突然開始頻繁漏判高風險交易。排查日志發(fā)現(xiàn)，輸入數(shù)據(jù)的分布已悄然改變——用戶行為模式隨季節(jié)促銷發(fā)生了偏移，…

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