原文：towardsdatascience.com/how-to-set-up-longitudinal-experiments-a-data-scientists-guide-59b7aa729d20?sourcecollection_archive---------5-----------------------#2024-03-10 https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master…

從原理圖到PCB：在Altium Designer中實(shí)現(xiàn)高效布線的實(shí)戰(zhàn)心法你有沒有遇到過這樣的場景？花了幾小時(shí)畫好一張?jiān)韴D，信心滿滿地點(diǎn)擊“更新PCB”，結(jié)果跳出來一堆“Unknown Footprint”警告；或者飛線亂成一團(tuán)，關(guān)…

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(gè)普遍的尷尬局面正在上演：研究團(tuán)隊(duì)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(hù)室，醫(yī)生面對一個(gè)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(dòng)輒數(shù)天，而此刻每一分鐘都關(guān)乎生命。如果能在幾小時(shí)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(gè)現(xiàn)實(shí)問題正不斷挑戰(zhàn)著工程團(tuán)隊(duì)的極限：如何讓越來越龐大的深度學(xué)習(xí)模型，在真實(shí)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(gè)人哲學(xué)實(shí)踐方法論 摘要 本文提出并系統(tǒng)闡述了一種新型的個(gè)人哲學(xué)實(shí)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(gè) GPU 進(jìn)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(shí)代，一個(gè)訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)模型從實(shí)驗(yàn)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。…