從實(shí)驗(yàn)室到生產(chǎn)線：大模型必須經(jīng)歷的TensorRT改造 在AI系統(tǒng)真正上線之前，大多數(shù)工程師都經(jīng)歷過這樣的窘境：一個在論文或?qū)嶒?yàn)中表現(xiàn)驚艷的大模型，一旦部署到生產(chǎn)環(huán)境，立刻變得“笨重遲緩”——響應(yīng)慢、吞吐低、顯存爆、成…

制造業(yè)缺陷檢測升級：傳統(tǒng)CVTensorRT實(shí)現(xiàn)毫秒級響應(yīng) 在一條高速運(yùn)轉(zhuǎn)的電子產(chǎn)品裝配線上，每分鐘有超過200塊電路板流過質(zhì)檢工位。任何一塊存在焊點(diǎn)虛焊、元件偏移或劃痕的產(chǎn)品都必須被即時識別并剔除——延遲超過10毫秒，就可能讓缺陷品流入下一…

AI產(chǎn)品經(jīng)理也該懂的技術(shù)：TensorRT如何影響用戶體驗(yàn) 在一款智能客服應(yīng)用的測試中，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)用戶平均等待時間超過800毫秒——這個數(shù)字看似微小，卻讓轉(zhuǎn)化率下降了近15%。進(jìn)一步排查發(fā)現(xiàn)，問題并不出在模型本身，而是推理過程…

STM32開發(fā)踩坑實(shí)錄：一次IAR下載失敗引發(fā)的深度排查最近在調(diào)試一款基于STM32F407的工業(yè)控制器時，團(tuán)隊(duì)突然遇到了一個“經(jīng)典又棘手”的問題——IAR無法下載程序。點(diǎn)擊“Download and Debug”后，IDE顯示連接成功，但緊接著彈出錯誤提示…

開發(fā)者生態(tài)建設(shè)：圍繞TensorRT構(gòu)建技術(shù)社區(qū)的思考 在當(dāng)今AI應(yīng)用加速落地的時代，一個耐人尋味的現(xiàn)象是：許多團(tuán)隊(duì)能在幾天內(nèi)訓(xùn)練出高精度模型，卻要花上幾周甚至幾個月才能把它們穩(wěn)定部署到生產(chǎn)環(huán)境。這背后的核心瓶頸之一&#xff0c…

從研究到落地：如何用TensorRT打通大模型最后一公里？ 在AI系統(tǒng)日益走向規(guī)?；渴鸬慕裉?amp;#xff0c;一個令人尷尬的現(xiàn)象頻繁上演：模型在論文或?qū)嶒?yàn)環(huán)境中表現(xiàn)驚艷，準(zhǔn)確率高達(dá)98%，但在真實(shí)服務(wù)中卻“跑不動”——響應(yīng)延…

法律文書智能生成：基于TensorRT優(yōu)化的專用推理服務(wù) 在司法系統(tǒng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天，律師和法官每天要處理大量重復(fù)性文書工作——從起訴狀、答辯書到合同審查意見。傳統(tǒng)人工撰寫不僅耗時，還容易因格式或條款疏漏引發(fā)爭議。近年來&#xff0c…

以下圖表展示了 Hyperledger Fabric 與 Kubernetes 結(jié)合的云原生架構(gòu)： graph TB%% ========== 客戶端層 ==========subgraph "外部客戶端"App[客戶端應(yīng)用<br/>SDK/CLI]CLI[kubectl<br/>Helm]en…