低成本運營大模型API？TensorRT 批量推理最佳實踐 在今天的大模型時代，企業(yè)部署一個LLM API看似簡單：訓練或微調(diào)模型、導出權重、用 FastAPI 封裝接口、扔到 GPU 服務器上跑起來。但真正上線后才發(fā)現(xiàn)——每秒只能處理幾個請求，GPU…

一. 核心認知：unordered 系列容器是什么？ unordered_map 和 unordered_set 是 C11 引入的關聯(lián)式容器，底層基于 哈希表（哈希桶） 實現(xiàn)，核心特點如下： 存儲特性：unordered_set 存儲單…

一. 架構與實現(xiàn)：總覽設計框架，深入源碼細節(jié) SGI-STL30版本源代碼，map和set的源代碼在map/set/stl_map.h/stl_set.h/stl_tree.h等幾個頭文件中。map和set的實現(xiàn)框架核心部分截取下來如下： // set #ifndef __SGI_STL_INTERNAL_TRE…

打造樣板工程：樹立標桿客戶形成示范效應 在AI模型從實驗室走向產(chǎn)線的過程中，一個普遍存在的困境是：明明在測試環(huán)境中表現(xiàn)優(yōu)異的模型，一旦部署到真實業(yè)務場景，就暴露出延遲高、吞吐低、資源占用大等問題。某智能安防企…

漏洞響應機制建立：及時修復公開披露的安全問題 在AI系統(tǒng)日益深入生產(chǎn)環(huán)境的今天，推理服務不僅要“跑得快”，更要“守得住”。一個毫秒級延遲優(yōu)化帶來的性能提升，可能因一次未及時修復的安全漏洞而化為烏有——攻擊者利用公開CVE即…

一、引言：人工智能的范式融合之路人工智能技術的發(fā)展始終圍繞著對人類智能的模擬與超越，而在其演進歷程中，形成了兩大核心范式——符號主義與連接主義。符號主義以邏輯規(guī)則和顯式知識表示為核心，構建了可解釋、可推理的智能系統(tǒng)&a…

如何在生產(chǎn)環(huán)境實現(xiàn)毫秒級大模型響應？TensorRT來幫你 在今天的AI服務戰(zhàn)場上，一個50ms的延遲可能就意味著用戶的流失。金融交易系統(tǒng)要求風控模型在10毫秒內(nèi)完成上千個請求的欺詐識別；智能客服必須在用戶話音剛落時就給出精準回復；自…

使用NVIDIA TensorRT鏡像部署開源大模型：從原理到實戰(zhàn) 在當前生成式AI迅猛發(fā)展的背景下，越來越多的企業(yè)和開發(fā)者希望將開源大模型（如Llama-2、ChatGLM、Baichuan等）快速部署到生產(chǎn)環(huán)境。然而，一個繞不開的現(xiàn)實問題是&…