加速推理第8页

【图像去噪】论文复现：TPAMI 2025！全面提升单图像去噪泛化性！像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！

本文亮点：跑通Pixel2Pixel全部源码，包含数据集准备、制作像素库(PixelBank)、训练和推理等，

十小大·2025-03-13 14:11

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

加载完成后，模型被设置为评估模式，并移动到GPU上以加速推理过程。在生成文本时，用户可以输入提示文本，模型会根据这些提示生成相应的文本输出。

码农三叔·2025-03-13 13:37

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

TensorRTTensorRT（TensorRuntime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计

天机️灵韵·2025-03-13 13:36

模型训练和推理

训练时需要梯度，推理时不需要怎么理解“梯度”？

一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

【YOLOv11[基础]】目标检测OD | 导出ONNX模型 | ONN模型推理以及检测结果可视化 | python

本文将导出YOLO11.pt模型对应的ONNX模型，并且使用ONNX模型推理以及结果的可视化。话不多说，先看看效果图吧！！！目录一导出ONNX模型二推理及检测结果可视化1代码2效果图

Jackilina_Stone·2025-03-13 12:02

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系：硬件兼容性：GPU型号（NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch版本→CUDA驱动→cuDNN加速库环境隔离需求

WHCIS·2025-03-13 12:02

onnx处理和TensorRT量化推理相关代码工具

一.说明在模型量化过程中，经常要使用一些工具对onnx或者量化后的模型（这里以TensorRT为例）进行推理，往往需要一些处理工具，比如：拆分或者合并onnx；修改onnx中的量算子QuantizeLinear

天亮换季·2025-03-13 12:26

图像识别技术与应用课后总结（18）

·YOLO-V3RetinaNet系列，YOLO-V3在不同变体（如YOLOV3-320、YOLOV3-416等）下，在推理时间和精度上有不同的表现，展示了其在速度和准确性上的平衡。

一元钱面包·2025-03-13 11:20

深度学习基础-onnxruntime推理模型

以下是一个完整的示例，展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理：importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/

yuweififi·2025-03-13 11:49

【后端开发核心技术全景解读：从云原生到分布式架构的深度实践】

后端开发核心技术全景解读：从云原生到分布式架构的深度实践引言：后疫情时代的技术演进趋势在后疫情时代，全球数字化转型加速推进，Gartner最新报告显示：到2025年，70%的新应用将部署在云原生架构上。

蝉叫醒了夏天·2025-03-13 11:18

《领导力21法则》第十六章「动能法则」笔记

《领导力21法则》第十六章为**“动能法则”（TheLawoftheBigMo，即“动量法则”）**，核心观点是：领导者必须创造并维持团队的“动量”（势能），它是突破障碍、实现目标的加速器。

放羊大亨·2025-03-13 07:16

深入解析CSS动画：从基础到实战的完整指南

相比传统的JavaScript动画实现方式，CSS动画具有以下显著优势：硬件加速优化：浏览器可自动使用GPU加速，实现更流畅的动画效果声明式语法：通过简洁的代码描述复杂动画序列性能优势：浏览器原生支持，

斯~内克·2025-03-13 06:10

前端 CDN 深度解析：从加速优化到工程化实践

一、前端CDN的核心价值与挑战1.1现代前端资源的分发困境资源体积爆炸：主流框架生产包平均大小突破2MB全球化访问需求：跨国访问延迟差异可达500ms以上版本管理复杂度：多环境部署导致的缓存污染问题安全防护压力：XSS、资源劫持等攻击频发1.2前端CDN的技术指标指标传统方案CDN优化后提升幅度首屏加载时间3.8s1.2s68%资源下载速度12MB/s85MB/s608%缓存命中率65%98%51

斯~内克·2025-03-13 05:39

书生大模型全链路开源体系，学习

浦语大模型全链路开源开放体系_哔哩哔哩_bilibili实战营地址书生·浦语(intern-ai.org.cn)https://internlm.intern-ai.org.cn/developers/activity领先的推理能力性能

小方abc·2025-03-13 01:37

CUDA12.1 cudnn9.0.1 python3.10.12配置TensorRT8.6.1，完成yolov12tensorRT推理完整过程

一、配置TensorRT8.6.11.下载TensorRT8.6.1包TensorRT完全依赖CUDA，因此下载其版本时一定要考虑CUDA的版本。具体应该下载哪一版本的TensorRT呢，这里我问的秘塔AI，你们也可以问问它。官网地址-tensorRT8.6.1安装包下载2.解压安装包这里要注意，如果你和我一样是给win下的但是要在Linux服务器上使用。千万不要在win的环境下进行安装包的解压操

李卓璐·2025-03-13 01:33

当Mac遇到问题时：安全模式启动的详细步骤

在安全模式下，Mac会执行一系列的检查和限制，比如只加载必要的内核扩展、禁用某些图形加速功能、重建缓存等。

leleshengh520·2025-03-12 22:16

第二十七个问题-AI Agent 与 RAG 的核心区别

以下从多个维度对比分析：1.核心目标维度AIAgentRAG主要目标自主执行复杂任务（感知、决策、行动闭环）通过检索外部知识增强生成结果的准确性智能性强调自主推理、多步规划与动态调整能力依赖检索与生成的静态组合

释迦呼呼·2025-03-12 22:46

vLLM 部署大语言模型的系统选择策略

核心选型原则指标权重说明CUDA支持⭐⭐⭐⭐⭐直接影响GPU加速性能，需确保系统与NVIDIA驱动和CUDA工具链的兼容性软件源时效性⭐⭐⭐⭐系统需提供较新的Python、PyTorch等AI框架版本，

由数入道·2025-03-12 22:15

VLRMBench ：一个涵盖数学推理、幻觉理解、多图像理解等多种任务的视觉-语言奖励模型基准测试数据集

是一个专门用于评估视觉-语言奖励模型的综合性基准测试，包含12,634个问题，覆盖数学推理、幻觉理解和多图像理解三大领域。为视觉-语言奖励模型的全面评估提供了新的标准，推动了该领域的发展。

·2025-03-12 22:23

2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。

文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列，它结合了深度学习和自然语言处理的技术，旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。

BigSharkTech 必杀技·2025-03-12 22:14

【Vue】从零开始创建一个vue项目

验证安装：node-v#显示版本号npm-v#显示版本号配置国内镜像加速（解决下载慢问题）：npmconfigs

Pota-to成长日记·2025-03-12 21:41

LangChain教程 - Agent -之 ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION

LangChain提供了AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION，它结合了ReAct（Reasoning+Acting）策略，使得LLM可以基于工具的描述智能选择合适的工具进行推理和执行

花千树-010·2025-03-12 21:40

CUDA基础介绍

CUDA基础介绍2月前阅读(6)原文一、GPU简介1985年8月20日ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡，1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能

Hansen Feng·2025-03-12 21:38

android渲染是skia与egl,opengl和skia哪个快游戏电脑问题解决分享！

从Honeycomb[3.x]版本起，Andorid便支持GPU加速，但目前Android并没有使用SkiaGPU进行Webkit渲染。

赵阿萌·2025-03-12 21:36

Linux图形界面中客户端、服务器、窗口管理器之间的关系

很多LINUX初学者在学习linux图形方面的知识时会遇到一些概念，如：X、X11、Xfree86、WM、KDE、GNOME、QT、QT/E、Qtopia、DirectFB、Framebuffer、显卡加速驱动等等

谁不小心的·2025-03-12 21:05

【大模型篇】推理模型大作战（QwQ-32B vs DeepSeek-R1）

大家好，我是大F，深耕AI算法十余年，互联网大厂技术岗。分享AI算法干货、技术心得。欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》，一起探索技术的无限可能！写在前面当我让QwQ-32BvsDeepSeek-R1写一封未来自己的信大家更喜欢哪种风格？QwQ-32B模型介绍及使用指南一、模型简介（一&

大F的智能小课·2025-03-12 19:56

【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪，解锁大型语言模型的潜力

摘要：大型语言模型在各种自然语言处理任务中取得了显著成功，然而其在推理过程中的高计算成本仍然是一个主要瓶颈。

东临碣石82·2025-03-12 19:53

NHost：开箱即用的开源后端服务系统！

NHost是一个开箱即用的开源后端服务系统，其设计目的在于加速现代应用程序的开发进程。

开源项目精选·2025-03-12 18:20

安当KSP密钥管理系统：为无线局域网安全运行构建双重认证与密钥管理一体化解决方案

一、行业背景：无线局域网安全挑战与合规需求随着企业数字化转型加速，无线局域网（WLAN）成为企业核心业务的重要承载网络。

安当加密·2025-03-12 18:49

AI双轨革命：DeepSeek与Manus

一、技术架构与核心能力DeepSeek：知识型“最强大脑”技术架构：基于混合专家模型（MoE），参数规模达6710亿，专注于语言模型的极致优化，擅长知识推理、文本生成与专业问题解答。

·2025-03-12 18:44

AKI跨语言调用库让C/C++代码迁移至HarmonyOS NEXT更高效

AKI跨语言调用库神助攻C/C++代码迁移至HarmonyOSNEXT随着HarmonyOSNEXT的发布，越来越多的应用加速推进鸿蒙化。

·2025-03-12 17:42

vLLM框架：使用大模型推理框架

vLLM专为高效部署大规模语言模型设计，尤其适合高并发推理场景，关于对vLLM的介绍请看这篇博文。以下从安装配置、基础推理、高级功能、服务化部署到多模态扩展逐步讲解。

CITY_OF_MO_GY·2025-03-12 17:12

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。

wanhengidc·2025-03-12 16:38

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，

杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）目录QwQ-32B核心优势与技术突破本地部署全攻略：从环境配置到模型运行六大企业级应用场景深度解析实战案例：数学推理/代码生成

emmm形成中·2025-03-12 15:59

2025最新QwQ-32B模型使用教程：从部署到实战，手把手教你玩转AI推理模型（附保姆级指南）

emmm形成中·2025-03-12 15:59

DeepSeek开源周：面向大模型训练的三个工具包

这些工具包括DualPipe、EPLB以及Profile-data，它们分别从不同的角度解决了万亿参数模型训练中的算力瓶颈问题，为行业带来了前所未有的加速和效率提升。

花生糖@·2025-03-12 15:28

云原生服务网格：微服务通信的智能中

GoogleAnthos实现跨云服务治理统一，Envoy代理处理Cilium的eBPF加速提升70%吞吐。

桂月二二·2025-03-12 15:58

C++位运算：数据底层的二进制魔法

空间优化通过位掩码技术，可用单个整型变量存储32个布尔状态（每位代表一个状态）constintFLAG_A=1<<0;//00000001constintFLAG_B=1<<1;//00000010算法加速快速幂

卫青~护驾！·2025-03-12 14:26

【QwQ-32B-Preview】阿里通义QwQ登场MATH测试超OpenAI o1,开源AI推理新王,为数不多可以与OpenAI o1媲美的模型之一

阿里通义千问今天（11月28日）发布《QwQ:思忖未知之界》博文，推出了QwQ-32B-Preview实验性研究模型，在数学和编程领域，尤其在需要深度推理的复杂问题上，具备卓越的AI推理能力。

Yukuii_0v0·2025-03-12 14:26

DeepSeek开源第一弹！突破H800性能上限，FlashMLA重磅开源

FlashMLA通过优化MLA解码和分页KV缓存，能够提高LLM（大语言模型）推理效率，尤其是在H100/H800这样的高端GPU上发挥出极致性能。

开源项目精选·2025-03-12 14:54

微软的OmniParser简介

介绍AI代理可以通过一系列思维过程分解高度模糊的问题，类似于人类的推理，从而处理这些问题。这些代理可以使用各种工具（包括程序、API、网络搜索等）来执行任务并寻找解决方案。

RA AI衍生者训练营·2025-03-12 14:54

使用 PyOpenGL 进行 2D 图形渲染总结

在开发需要硬件加速且需要在不同平台上运行的复杂2D或3D应用程序时，它是首选平台。

无水先生·2025-03-12 12:14

在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

环境：LoRA微调问题描述：在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:38

从0到1入门Docker（七）配置国内加速器

配置国内加速器上篇文章内容是Docker引擎的安装，今天这篇文章来说一下配置国内加速器从0到1入门Docker（六）Docker引擎的安装_buhytbji的博客-CSDN博客学习Docker推荐大家可以看动力哥的视频

农夫山泉有点甜ye·2025-03-12 11:31

P1784 数独(搜索与回溯)

数独是根据9×9盘面上的已知数字，推理出所有剩余空格的数字，并满足每一行、每一列、每一个粗线宫内的数字均含1−9，不重复。

I AM_SUN·2025-03-12 10:59

从需求文档到测试点：基于 OCR 和智能接口的高效图片信息提取与分析

为了帮助测试工程师高效、精准地提取图片信息，并结合智能分析技术实现测试点推理，本文将分享一套完整的技术解

Python测试之道·2025-03-12 10:55

Oracle数据库深度优化实战指南：从SQL到架构的全维度调优

全表扫描灾难案例2.3绑定变量陷阱解决方案索引优化策略3.1索引失效七大场景3.2函数索引实战应用实例参数优化4.1内存管理核心参数4.2连接风暴抑制方案架构设计优化5.1分区表设计陷阱5.2物化视图加速案例统计信息管理

AAEllisonPang·2025-03-12 09:22

pytest-xdist 进行多进程并发测试！

为了加速测试过程，特别是对于一些可以并行执行的测试用例，pytest-xdist提供了一种强大的工具，可以在多个进程中并发运行测试，从而显著提高测试效率。

小码哥说测试·2025-03-12 09:19

AI系统架构

关键组成计算硬件GPU（如NVIDIAA100、H100）TPU（GoogleTensorProcessingUnit）NPU（如华为昇腾、寒武纪等）CPU（用于轻量级推理任务）

flying robot·2025-03-12 07:32

推荐频道

加速推理