如何將 HuggingFace 模型導(dǎo)出為 ONNX 格式并在 GPU 上推理？ 在構(gòu)建高并發(fā) NLP 服務(wù)時(shí)，你是否遇到過這樣的問題：模型在本地測(cè)試表現(xiàn)良好，但一上線就出現(xiàn)延遲飆升、GPU 利用率低、資源占用居高不下？尤其是在使用 Huggin…

Spark的多維分析是一種基于分布式計(jì)算框架的在線分析處理（OLAP）技術(shù)，主要用于高效處理海量數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢與聚合操作。其核心是通過分布式內(nèi)存計(jì)算和彈性數(shù)據(jù)集（RDD/DataFrame） 實(shí)現(xiàn)高性能分析。以下是關(guān)鍵特性與技術(shù)要…

Docker version檢查引擎版本兼容性 在人工智能項(xiàng)目開發(fā)中，最令人頭疼的場(chǎng)景之一莫過于：同事發(fā)來一條消息，“這個(gè)模型在我機(jī)器上跑得好好的，怎么你那邊報(bào)錯(cuò)？”——背后往往是CUDA版本不匹配、cuDNN缺失、PyTorch編譯方式…

PyTorch與TensorFlow對(duì)比：哪個(gè)更適合你的GPU環(huán)境？ 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)的過程中，一個(gè)反復(fù)出現(xiàn)的痛點(diǎn)是：為什么我的代碼在同事的機(jī)器上跑不起來？GPU 明明裝了驅(qū)動(dòng)，可 PyTorch 就是識(shí)別不了&#…

注冊(cè)即送1000 Token：體驗(yàn)大模型推理無需配置環(huán)境 在AI技術(shù)飛速發(fā)展的今天，越來越多的研究者、開發(fā)者甚至普通用戶都希望快速上手大模型推理任務(wù)——無論是讓一個(gè)LLM生成一段文本，還是用Stable Diffusion畫出一幅圖像。但現(xiàn)實(shí)往往令人沮喪&am…

如何讓 Vivado 安裝不再“卡成幻燈片”？實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化指南 你有沒有經(jīng)歷過這樣的場(chǎng)景：滿懷期待地準(zhǔn)備開始 FPGA 設(shè)計(jì)，點(diǎn)開 Xilinx（現(xiàn) AMD）官網(wǎng)下載 Vivado，結(jié)果安裝進(jìn)度條一動(dòng)不動(dòng)，一看日志還在“正…

使用LabelImg標(biāo)注數(shù)據(jù)制作YOLOv11訓(xùn)練集 在智能設(shè)備與視覺系統(tǒng)日益普及的今天，目標(biāo)檢測(cè)已成為連接物理世界與數(shù)字決策的關(guān)鍵橋梁。無論是工業(yè)質(zhì)檢、安防監(jiān)控，還是自動(dòng)駕駛中的障礙物識(shí)別，背后都離不開一個(gè)共同的前提——高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。而…

如何在SMD2835燈珠選型中避開“低價(jià)陷阱”？從成本、性能到壽命的真實(shí)博弈 照明行業(yè)早已告別“能亮就行”的粗放時(shí)代。如今，哪怕是一顆小小的LED燈珠，背后也藏著材料科學(xué)、熱管理、光學(xué)設(shè)計(jì)和供應(yīng)鏈策略的深度較量。 在眾多封裝形式中&#x…