探索垂直領(lǐng)域：醫(yī)療、金融、制造等行業(yè)專屬方案 在現(xiàn)代AI系統(tǒng)走向落地的深水區(qū)，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題日益凸顯：實(shí)驗(yàn)室里訓(xùn)練出的高精度模型，一旦進(jìn)入醫(yī)院影像科、證券交易大廳或智能工廠產(chǎn)線，往往“水土不服”——響應(yīng)太慢、資源…

文章目錄即興創(chuàng)作小劇場的功能定位核心定位核心功能實(shí)現(xiàn)流程創(chuàng)建智能體應(yīng)用第一步:進(jìn)入 AIDO 應(yīng)用開發(fā)第二步:基礎(chǔ)配置配置開場白設(shè)置首次推薦問題創(chuàng)建創(chuàng)意靈感第一步:進(jìn)入創(chuàng)意靈感配置第二步:填寫基礎(chǔ)信息第三步:編寫完整提示詞編排工作流與系統(tǒng)提示詞第一步:進(jìn)入工作流編排第…

CI/CD流程整合：自動(dòng)化構(gòu)建與發(fā)布TensorRT鏡像 在AI模型從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)環(huán)境的過程中，一個(gè)常被忽視但至關(guān)重要的環(huán)節(jié)是——如何讓訓(xùn)練好的模型真正“跑得快、穩(wěn)得住、發(fā)得準(zhǔn)”。 我們見過太多這樣的場景：數(shù)據(jù)科學(xué)家在本地用PyTorch跑通了一…

為什么頂尖團(tuán)隊(duì)都在用TensorRT做模型推理優(yōu)化？ 在AI系統(tǒng)真正落地的戰(zhàn)場上，訓(xùn)練只是起點(diǎn)，推理才是決定用戶體驗(yàn)和商業(yè)成本的關(guān)鍵一役。你有沒有遇到過這樣的場景：一個(gè)在實(shí)驗(yàn)室里準(zhǔn)確率高達(dá)98%的圖像分類模型，部署上線后…

持續(xù)迭代改進(jìn)：每月發(fā)布新版TensorRT鏡像功能 在AI模型從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)線的過程中，一個(gè)反復(fù)出現(xiàn)的難題是：訓(xùn)練完成的模型明明在測試集上表現(xiàn)優(yōu)異，部署后卻“水土不服”——延遲高、吞吐低、顯存爆滿。尤其是在視頻分析、自動(dòng)駕駛感…

1/* project1_add. 增加數(shù)據(jù) */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct {int id; // 產(chǎn)地IDchar name[50]; // 產(chǎn)地名稱int yield; // 產(chǎn)量&#xff08;噸&#xff09; } OrangeFarm; int main() {OrangeFarm new_farm; // 本次只需定義?個(gè)結(jié)構(gòu)體…

合情、合理、合規(guī)&#xff1a;用 TensorRT 構(gòu)建可審計(jì)的高性能 AI 推理系統(tǒng) 在金融反欺詐模型實(shí)時(shí)攔截交易、醫(yī)療影像系統(tǒng)輔助診斷病灶、智能客服解析用戶意圖的背后&#xff0c;AI 正以前所未有的深度介入人類關(guān)鍵決策。這些場景共通的一點(diǎn)是&#xff1a;處理的數(shù)據(jù)高度敏感&a…

大模型推理延遲高&#xff1f;可能是你沒用上TensorRT的INT8量化 在當(dāng)前AI服務(wù)普遍追求“秒級(jí)響應(yīng)”甚至“毫秒級(jí)決策”的背景下&#xff0c;一個(gè)看似訓(xùn)練完成的大模型&#xff0c;一旦部署到生產(chǎn)環(huán)境就變得卡頓、延遲飆升——這種體驗(yàn)上的落差&#xff0c;幾乎成了每個(gè)深度學(xué)習(xí)…