TensorRT對LongNet等超長序列模型的支持展望 在大模型時(shí)代，上下文長度的競賽早已悄然拉開帷幕。從GPT-3的2k到如今Claude支持200萬token，處理超長文本已不再是學(xué)術(shù)界的“玩具實(shí)驗(yàn)”，而是法律、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域落地的核心需求。然而&#xff…

1、HTML5 新特性有哪些？語義化標(biāo)簽：header、nav、main、article、section、aside、footer、figure、figcaption、mark、time 等，增強(qiáng)代碼可讀性和 SEO。表單新特性：新增輸入類型（email、tel、url、number、range、date…

Keil5添加文件實(shí)戰(zhàn)指南：從零開始搞懂工程結(jié)構(gòu)與編譯邏輯你有沒有遇到過這樣的情況？寫好了led_driver.c和led_driver.h，在main.c里#include "led_driver.h"，結(jié)果一編譯——Error: Cannot open source file ‘led_driver.…

Keil C51 與 MDK-ARM 共存實(shí)戰(zhàn)：一文搞定雙開發(fā)環(huán)境配置 你有沒有遇到過這樣的場景？ 手頭要維護(hù)一個(gè)老舊的 8051 單片機(jī)項(xiàng)目，同時(shí)又要開發(fā)基于 STM32 的新設(shè)備。想用 Keil，卻發(fā)現(xiàn)裝了 C51 后再裝 MDK 出現(xiàn)編譯器混亂、工程打不開、…

大模型推理服務(wù)灰度發(fā)布Checklist 在大模型應(yīng)用日益深入生產(chǎn)環(huán)境的今天，如何安全、高效地將新版本模型推上線，成為AI工程團(tuán)隊(duì)面臨的核心挑戰(zhàn)之一。一個(gè)微小的性能退化或穩(wěn)定性問題，可能在高并發(fā)場景下被迅速放大，導(dǎo)致用戶體驗(yàn)下降…

詳解TensorRT核心優(yōu)化技術(shù)：層融合與內(nèi)核調(diào)優(yōu)的極致性能實(shí)現(xiàn) 在現(xiàn)代AI系統(tǒng)中，模型訓(xùn)練完成只是第一步。真正決定用戶體驗(yàn)和部署成本的，是推理階段的表現(xiàn)——尤其是延遲、吞吐量和資源利用率。當(dāng)一個(gè)ResNet-50模型在PyTorch上跑出150 FPS&#…

如何用TensorRT鏡像提升LLM推理吞吐量？開發(fā)者必看指南 在大模型時(shí)代，部署一個(gè)能“秒回”的AI對話系統(tǒng)，早已不是簡單加載transformers.pipeline()就能搞定的事。當(dāng)你面對上百億參數(shù)的LLM在生產(chǎn)環(huán)境中卡頓、延遲飆升、GPU利用率卻只有30%時(shí)&…

大模型推理服務(wù)灰度回滾機(jī)制設(shè)計(jì) 在當(dāng)前大模型（LLM）廣泛應(yīng)用于智能客服、內(nèi)容生成和代碼輔助的背景下，推理服務(wù)的穩(wěn)定性已不再僅僅是性能問題，而是直接關(guān)系到用戶體驗(yàn)與業(yè)務(wù)連續(xù)性的核心命脈。一個(gè)看似微小的模型更新，…