從PyTorch到TensorRT：如何將開源大模型轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)級服務(wù) 在大模型落地的浪潮中，一個普遍的尷尬局面正在上演：研究團隊用 PyTorch 訓(xùn)出的 SOTA 模型，在測試集上表現(xiàn)驚艷，可一旦接入線上服務(wù)，立刻暴露出高延…

NVIDIA TensorRT在基因組學(xué)中的應(yīng)用潛力 在新生兒重癥監(jiān)護室，醫(yī)生面對一個突發(fā)多系統(tǒng)異常的嬰兒，急需判斷是否由罕見遺傳病引起。傳統(tǒng)基因檢測流程動輒數(shù)天，而此刻每一分鐘都關(guān)乎生命。如果能在幾小時內(nèi)完成從樣本測序到致病突變識別的全過程…

使用TensorRT鏡像加速大模型推理：低延遲高吞吐的終極方案 在當(dāng)前AI應(yīng)用全面落地的浪潮中，一個現(xiàn)實問題正不斷挑戰(zhàn)著工程團隊的極限：如何讓越來越龐大的深度學(xué)習(xí)模型，在真實業(yè)務(wù)場景下依然保持毫秒級響應(yīng)？ 想象一下&…

快餐播客: 播客地址 具生哲學(xué)思考：基于大型語言模型的個人哲學(xué)實踐方法論 摘要 本文提出并系統(tǒng)闡述了一種新型的個人哲學(xué)實踐方法——“具生哲學(xué)思考”。該方法的核心主張是：大型語言模型（LLM）可作為外部認(rèn)知伙伴，賦…

原文：towardsdatascience.com/how-to-setup-a-multi-gpu-linux-machine-for-deep-learning-in-2024-df561a2d3328?sourcecollection_archive---------0-----------------------#2024-05-19 使用多個 GPU 進行深度學(xué)習(xí) 在幾分鐘內(nèi)快速設(shè)置 CUDA 和 PyTorch&#xf…

NVIDIA官方技術(shù)咨詢預(yù)約：TensorRT專家坐診 在當(dāng)今AI應(yīng)用爆發(fā)式增長的時代，一個訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)模型從實驗室走向生產(chǎn)環(huán)境，往往面臨“落地難”的困境——明明在開發(fā)階段表現(xiàn)優(yōu)異，部署后卻出現(xiàn)延遲高、吞吐低、資源消耗大的問題?！?

Transformer模型推理優(yōu)化實戰(zhàn)：基于TensorRT鏡像的全流程教程 在大模型落地越來越普遍的今天，一個常見的尷尬場景是：訓(xùn)練好的Transformer模型放進生產(chǎn)環(huán)境，一跑起來延遲高、吞吐低，GPU顯存爆滿，QPS上不去——…

實測TensorRT鏡像性能：在A100上推理速度提升3.5倍的秘密 你有沒有遇到過這樣的場景？模型訓(xùn)練得漂漂亮亮，準(zhǔn)確率也達標(biāo)了，可一上線就“卡成PPT”——響應(yīng)延遲高、吞吐上不去，GPU利用率卻只有30%。明明用的是A100這種頂…