如何通過TensorRT實現(xiàn)推理服務(wù)的流量染色？ 在AI模型日益頻繁迭代的今天，一個看似不起眼的問題正在困擾著許多線上服務(wù)團隊：新模型上線就像“拆彈”——你永遠不知道它會不會炸。 即便本地測試、壓測報告一切正常，一旦全量發(fā)布&…

大模型推理服務(wù)多維度監(jiān)控看板設(shè)計 在當(dāng)前AI應(yīng)用加速落地的背景下，大模型推理服務(wù)正面臨前所未有的性能與穩(wěn)定性挑戰(zhàn)。一個在線對話系統(tǒng)可能每秒接收上千個請求，若平均延遲增加200毫秒，用戶流失率就可能上升15%以上。這種嚴苛的SLA要求下&…

從“點燈”開始：用STM32CubeMX玩轉(zhuǎn)第一個嵌入式項目你有沒有過這樣的經(jīng)歷？買了一塊STM32開發(fā)板，興沖沖地插上電腦，打開IDE卻不知道從哪下手?？粗苊苈槁榈募拇嫫魇謨?、復(fù)雜的啟動代碼，心里只有一個念頭：“…

如何實現(xiàn)TensorRT推理服務(wù)的分級告警機制？ 在當(dāng)前AI模型大規(guī)模部署的背景下，一個看似“跑得通”的推理服務(wù)和真正“穩(wěn)得住”的生產(chǎn)級系統(tǒng)之間，往往差了一套完善的可觀測性體系。尤其是在自動駕駛、實時推薦、工業(yè)質(zhì)檢等對延遲與穩(wěn)定性要求極高…

從零開始部署 Multisim 14.2：一位工程師的實戰(zhàn)手記最近實驗室新配了幾臺教學(xué)電腦，我又一次踏上了為學(xué)生裝Multisim 14.2的“老路”。說實話，這軟件我從本科用到工作，前前后后裝過不下二十遍——有成功也有翻車。但每次重裝&#x…

基于TensorRT的智能倉儲機器人控制系統(tǒng) 在現(xiàn)代智能倉庫中，成百上千臺自主移動機器人（AMR）正穿梭于密集貨架之間，執(zhí)行著高速分揀、精準搬運和自動盤點等任務(wù)。這些看似流暢的動作背后，是一套高度協(xié)同的“感知—決策—控…

技術(shù)演進全景圖 檢索增強生成技術(shù)自2020年提出以來，經(jīng)歷了明確的范式演進。以下時間軸概括了各核心范式出現(xiàn)的時間點與演進關(guān)系： timelinetitle RAG技術(shù)演進時間軸2020 : 樸素RAG奠基: 檢索-生成基礎(chǔ)架構(gòu)2022 : 語義…

NVIDIA官方技術(shù)問答合集：TensorRT高頻問題解答 在AI模型從實驗室走向生產(chǎn)部署的過程中，一個常見的痛點浮現(xiàn)出來：為什么訓(xùn)練時表現(xiàn)優(yōu)異的模型，到了線上卻“跑不動”？延遲高、吞吐低、資源占用大——這些問題往往不是算法…