TensorRT推理加速第3页

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano

niuTaylor·2025-03-22 02:49

DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析：架构、方法与应用全解析

DeepSeek-R1大模型架构设计与技术特性1.1架构设计DeepSeek-R1作为超大规模语言模型，其核心架构设计包含以下创新：专家混合架构（MoE）采用6710亿参数的混合专家架构（MoE），每个推理过程仅激活

大势下的牛马·2025-03-22 00:58

大数据学习（75）-大数据组件总结

CDH是一个大数据平台，简化和加速了大数据处理分析的部署和管理。CDH提供Hadoop的

viperrrrrrr·2025-03-21 22:42

合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”

训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素，近期，上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线，基于领先的智能文档处理技术，对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理

·2025-03-21 21:56

“大国品牌”建设全面启动，工业电商生态加速成型

为落实品牌强国战略，加速优质品牌的培

·2025-03-21 20:22

Docker 镜像优化：如何避免重复安装软件，加速服务的构建与部署

在日常开发中，我们经常遇到这样的问题：由于服务需要额外安装大量软件（如JDK、vim、curl、git等），导致Docker镜像构建时间过长，并且每次构建都需要重复安装这些依赖。今天，我们将探讨几种优化方案，通过构建中间层镜像和使用多阶段构建，从而显著提高构建和部署效率。问题分析当你在Dockerfile中直接使用aptinstall安装依赖时，通常会面临以下问题：重复安装导致构建缓慢每次构建镜像

花千树-010·2025-03-21 20:25

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。

Nerous_·2025-03-21 19:15

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度，特别适用于需要在资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）上运行深度学习模型的场景。

kanhao100·2025-03-21 18:07

【nnUnetv2】Code复现

相反的，把重心放在：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations

是Winky啊·2025-03-21 18:35

如何提升 API 性能：来自 Java 和测试开发者的优化建议

让我们深入了解一些加速方法，让你的API跟你最喜欢的吉他独奏一样快。为什么API响应时间很重要想想看：API响应时间就是你的应用程序与服务器之间的对话速度。它响应得越快，用户就会越开心。

·2025-03-21 16:17

密码策略合规性检查仪表盘

目录一、前言二、密码策略合规性背景与意义2.1密码策略的重要性2.2密码策略合规性检查的需求三、系统设计思路与架构3.1数据采集与加解密模块3.2异步任务调度与GPU加速模块3.3密码策略检查算法模块3.4GUI

闲人编程·2025-03-21 16:49

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。

kanhao100·2025-03-21 16:48

目标检测中归一化的目的？

这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像，而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的，而不是绝对像素值。这种相对性使得

林语微光·2025-03-21 14:37

2025年中央预算内投资专项（第二批）节能降碳申报指南：方向解析、条件详解与实操攻略

一、政策背景与申报时效2025年中央预算内投资专项（第二批）节能降碳是国家"双碳"战略落地的关键举措，旨在通过财政支持加速重点领域低碳转型。

卧涛西安17391873147·2025-03-21 13:59

AI界劳斯莱斯o1 -Pro来了！百万token收费600刀，OpenAI在AI普惠反方向狂奔？

刚刚，OpenAI宣布推出其最新的高性能推理模型o1-pro。

算家计算·2025-03-21 13:23

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

摘要本文聚焦知识图谱，深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。

@王威&·2025-03-21 13:50

ollama 基本使用教程

)2.基础命令启动与停止更新Ollama3.模型管理下载预训练模型运行模型查看已安装模型删除模型从Modelfile创建自定义模型4.高级功能服务器模式与API多会话管理环境变量配置5.常见问题与技巧加速模型下载查看日志模型参数调整模型导出与分享

海上彼尚·2025-03-21 12:17

小科普《DNS服务器》

缓存加速：存储近期查询结果，减少重复解析

Hum8le·2025-03-21 12:13

【新品发售】NVIDIA 发布全球最小个人 AI 超级计算机 DGX Spark

DGXSpark(前身为ProjectDIGITS)支持AI开发者、研究人员、数据科学家和学生，在台式电脑上对大模型进行原型设计、微调和推理。

·2025-03-21 12:09

2025年远程办公必备：挑选高性能控制软件的7个关键指标

以游戏加速技术起家的RayLink，凭借自研的Sakura网络协议，实现了10ms级超低延

2501_90729959·2025-03-21 11:07

DeepSeek带来服务器与显卡需求激增的核心逻辑

随着DeepSeek等开源AI模型的普及，个人开发者和小型企业正加速构建私有化AI服务器，以处理敏感数据和定制化任务。这种趋势不仅重构了算力需求的结构，更推动服务器和显卡市场进入新一轮增长周期。

DeepSeek+NAS·2025-03-21 11:02

高性能计算:GPU加速与分布式训练

传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。

AI天才研究院·2025-03-21 06:17

FlinkCDC实战：将 MySQL 数据同步至 ES

小DuDu·2025-03-21 04:08

大模型微调

文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三，使用算子分析数据并进行数据处理四，划分训练集和测试集五，编写训练脚本开始训练六，进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调

归一码字·2025-03-21 04:36

后“智驾平权”时代，谁为安全冗余和体验升级“买单”

尤其是进入2025年，比亚迪、长安等一线传统自主品牌率先开启高阶智驾的普及战，加上此前已经普及的智能座舱，舱驾智能的「科技平权」进一步加速行业启动「线控底盘」上车窗口期。

高工智能汽车·2025-03-21 04:35

AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构

这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理，因此数据中心作为AI应用的基础设施，显得尤为重要。然而，随着AI模型规模的不断扩大，数据中心面临着新的挑战：数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-21 03:34

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，可在不增加推理时间成本的情况下提升性能

AICurator·2025-03-21 03:01

StarRocks 主键（Primary Key）深度解析

作为新一代湖仓（Lakehouse）加速引擎，StarRocks融合了MPP架构和列式存储引擎的优势，能够支持亿级数据秒级查询响应。

·2025-03-21 03:21

H800核心性能优化技术

内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体，H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计，实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

Qwen2-Audio：通义千问音频大模型技术解读

引言：从llm到mlm（audio）大型语言模型（LLM）的发展日新月异，它们在文本理解、生成、推理等方面展现出惊人的能力。

kakaZhui·2025-03-21 01:41

DeepSeek混合专家架构赋能智能创作

内容概要在人工智能技术加速迭代的当下，DeepSeek混合专家架构（MixtureofExperts）通过670亿参数的动态路由机制，实现了多模态处理的范式突破。

智能计算研究中心·2025-03-21 00:38

【AI论文】RWKV-7“鹅”模型，具备富有表现力的动态状态演化能力

然而，RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则，该规则具有向量值门控和上

东临碣石82·2025-03-21 00:02

Dify 项目开源大模型应用开发平台

其核心功能包括：可视化工作流构建通过可视化画布（如ReactFlow）编排AI工作流，支持多步骤任务处理，例如文档解析、模型推理和

魔王阿卡纳兹·2025-03-20 23:30

MySQL 8.0 特性的高频面试题及核心知识点

1.索引原理与MySQL8.0新特性答案：自适应哈希索引：MySQL8.0自动在频繁查询的索引上构建哈希索引，加速等值查询（如WHEREid=1）。

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-20 22:43

开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-7B-Instruct-进阶篇（十二）

本文将介绍如何使用Transformers库进行模型推理（相较于qwen1系列，使用方式上有较大的调整），现在，我们赶紧跟上脚步，去体验一下新版本模型

开源技术探险家·2025-03-20 19:23

deepseek时代，快消行业AI搜索破局战：3步抢占3亿用户决策入口

——2025年滋补品牌必须掌握的AI搜索生存法则一、残酷现状：滋补行业正被AI搜索重构规则1.AI搜索用户规模爆发，高净值人群加速迁移3.31亿用户：2025年AI搜索用户规模（QuestMobile数据

白雪讲堂·2025-03-20 19:20

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用

AI天才研究院·2025-03-20 18:45

LangChain入门：使用Python和通义千问打造免费的Qwen大模型聊天机器人

它提供了一个灵活的框架，使得开发者可以构建具有上下文感知能力和推理能力的应用程序，这些应用程序可以利用公司的数据和APIs。这个框架由几个部分组成。

南七小僧·2025-03-20 18:44

已解决：python多线程使用TensorRT输出为零？附tensorrt推理代码

设备：cuda12.1,cudnn8.9.2,tensorrt8.6.11.问题tensorrt的推理没输出？？？

李卓璐·2025-03-20 18:11

Hugging Face 模型格式全解析：从 PyTorch 到 GGUF

HuggingFace模型格式全解析：从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式，以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。

mingo_敏·2025-03-20 17:37

CUDA编程基础

它允许开发者利用NVIDIAGPU的强大计算能力来加速通用计算任务，而不仅仅是图形渲染。

清澜·2025-03-20 17:35

互联网运营为何必须做好用户行为数据分析

随着互联网技术的不断发展和数字化转型的推进，越来越多的企业都在加速向互联网运营转型，而在这一过程当中，分析用户行为数据是至关重要的。接下来，我们就来探讨一下其中的原因。一、什么是用户行为数据？

·2025-03-20 14:54

Ubuntu 22.05编译OpenWrt 23.05实战

://www.bilibili.com/video/BV1rnsCe1ErV博主基本插件版本推荐编译配置:16核心20G内存150G硬盘用于存储数据包以及编译包等前情提要1.需要准备能访问到外网域名的加速器

诺依阁·2025-03-20 13:37

人形机器人报告：新一代GPU、具身智能与AI应用

GTC2024将于当地时间3月18-21日在美国加州圣何塞会议中心及线上举行，预计发布加速计算、生成式AI以及机器人领域突破性成果。建议关注三大方向：1）B100及后续芯片路线。

小报告达人·2025-03-20 13:05

用LangChain构建自愈式生成式AI：颠覆传统知识库的智能问答系统实战

本文将揭秘如何通过LangChain框架构建具有自进化能力的智能问答系统，实现企业知识库的实时动态更新与智能推理。通过本文，您将掌握一套让AI系统在运行中持续学习、自主优化的创新架构。

煜bart·2025-03-20 13:32

复旦：过程奖励优化多模态推理

2503.10291摘要我们引入了VisualPRM，这是一种具有8B参数的高级多模态过程奖励模型（PRM），它通过Best-of-N（BoN）评估策略提高了现有多模态大型语言模型（MLLM）在不同模型尺度和族之间的推理能力

大模型任我行·2025-03-20 13:59

CDN与RTC（实时通信）技术

其主要优势包括：加速静态和动态内容的加载：通过缓存机制和智能路由，CDN可以显著提升网站和应用的响应速度。优化用户体验：通过减轻源服务器的负载，CDN能

百态老人·2025-03-20 11:49

AI数字人分身系统+deepseek深层技术刨析

#数字人分身系统##ai数字人#AI数字人分身系统：解码技术源头架构，重塑数字未来**在元宇宙加速渗透、人机交互边界持续突破的今天，AI数字人分身系统正从科幻概念演变为商业与社会的核心工具。

Yxh18137784554·2025-03-20 11:17

有了大模型为何还需要Agent智能体

其核心架构如下：大脑（LLM）：负责语言理解、逻辑推理、知识问答等认知任务。感官（工具链）：通过API、传感器或数据库获取实时数据（如天气、股价）。

全栈你个大西瓜·2025-03-20 09:59

Manus详细介绍

其名称源自拉丁语“MensetManus”，意为“手脑并用”，强调将大模型的逻辑推理能力转化为实际生产力。

accurater·2025-03-20 09:28

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