本人從事畢業(yè)論文設(shè)計(jì)輔導(dǎo)10余載，撰寫(xiě)的畢業(yè)論文超2000余篇，為廣大的應(yīng)屆畢業(yè)生節(jié)省了大量的設(shè)計(jì)和撰寫(xiě)時(shí)間。在單片機(jī)領(lǐng)域，參與設(shè)計(jì)51系列、STM32系列、Proteus仿真、JAVA上位機(jī)、Android Studio、物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線通信等千余套項(xiàng)目，具…

AI運(yùn)維新挑戰(zhàn)：如何管理大規(guī)模TensorRT鏡像集群 在今天的AI生產(chǎn)環(huán)境中，一個(gè)常見(jiàn)的場(chǎng)景是：模型團(tuán)隊(duì)剛剛完成了一輪圖像分類(lèi)模型的迭代，準(zhǔn)確率提升了2%，興奮地提交了新的checkpoint。但在部署環(huán)節(jié)卻卡住了——推理服務(wù)的P…

圖像梯度 圖像梯度是用于描述圖像中像素值變化的方向和強(qiáng)度的概念。它類(lèi)似于數(shù)學(xué)中的一階導(dǎo)數(shù)，用于檢 測(cè)圖像中的顯著變化區(qū)域，這些區(qū)域通常對(duì)應(yīng)于圖像的邊緣。 圖像是離散的，無(wú)法直接應(yīng)用連續(xù)函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，而是通過(guò)差分來(lái)近似計(jì)算梯…

深度解析NVIDIA官方TensorRT：如何實(shí)現(xiàn)大模型推理性能翻倍 在AI模型日益龐大的今天，一個(gè)百億參數(shù)的Transformer模型跑一次推理要40多毫秒——這聽(tīng)起來(lái)或許不算什么，但在實(shí)時(shí)搜索、自動(dòng)駕駛或語(yǔ)音交互場(chǎng)景中，這樣的延遲已經(jīng)足以讓用…

深度學(xué)習(xí)工程師必備技能：掌握TensorRT鏡像部署全流程 在AI模型越來(lái)越大、推理請(qǐng)求越來(lái)越密集的今天，一個(gè)訓(xùn)練得再好的深度學(xué)習(xí)模型，如果無(wú)法高效地跑在生產(chǎn)環(huán)境中，它的價(jià)值就會(huì)大打折扣。我們常常遇到這樣的場(chǎng)景：實(shí)驗(yàn)室…

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為什么說(shuō)TensorRT是大模型時(shí)代不可或缺的推理工具？ 在大模型如GPT、LLaMA、ViT等席卷AI應(yīng)用的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題日益凸顯：訓(xùn)練好的模型，為何跑不快？ 我們可以在幾天內(nèi)用數(shù)千張GPU訓(xùn)出百億參數(shù)的模型，卻常常…

一鍵加速你的AI項(xiàng)目：TensorRT鏡像現(xiàn)已全面開(kāi)放獲取 在如今的AI部署現(xiàn)場(chǎng)，你是否也遇到過(guò)這樣的窘境？訓(xùn)練好的模型放進(jìn)生產(chǎn)環(huán)境，推理速度卻卡在每秒幾幀；想擴(kuò)容，服務(wù)器成本翻倍；換成邊緣設(shè)備跑&am…