汤不热吧
如何利用ONNX Runtime或TensorRT将模型推理速度提升5倍以上？
在AI模型部署中，推理延迟和吞吐量是决定用户体验和运营成本的关键因素。对于在NVIDIA GPU上运行的模型，想要获得极致的性能，NVIDIA TensorRT是事实上的标准优化工具。然而，直接使用TensorRT API进行部署往往涉及复...
人工智能和大数据
第47页如何用Triton Inference Server实现多模型并发与动态批处理？
作为AI基础设施的核心组件，NVIDIA Triton Inference Server（TIS）是解决高并发、低延迟模型部署挑战的利器。要充分发挥现代GPU的性能潜力，仅仅部署模型是不够的，我们必须精确控制模型的并发度（Concurren...
jFinal的url是怎么映射上的
在现代AI基础设施中，部署多个模型并确保请求能够快速、准确地被路由到目标模型是一个核心挑战。传统的Web框架路由机制（如用户请求到Controller）在高性能推理场景中显得不足。NVIDIA Triton Inference Server...
flask request.files为空的原因
在构建AI模型服务（例如，用户上传图像进行推理或上传模型权重文件进行更新）时，我们经常使用 Flask 来处理文件上传。然而，许多开发者发现，即使文件似乎已发送，后端的 request.files 对象却始终为空。 这个问题几乎总是由前端请...
怎么解决 AttributeError: ‘xstarmap’ object has no attribute ‘bind’
概述：深入理解并发环境的冲突 AttributeError: ‘xstarmap’ object has no attribute ‘bind’ 错误是AI基础设施和模型部署领域中，当尝试在一...
如何配置PyTorch FSDP实现千亿级模型的高效并行训练？
如何配置PyTorch FSDP实现千亿级模型的高效并行训练及内存优化 在训练千亿级（Trillion-Scale）参数的超大规模语言模型（LLMs）时，单卡GPU的内存限制是最大的瓶颈。PyTorch FSDP (Fully Sharde...
如何利用Zarr或TileDB等数组存储格式加速多维数据访问？
引言：为什么传统格式在云原生时代不再适用？ 在现代AI和科学计算领域，数据集的规模正在爆炸式增长，尤其是在遥感、医学影像、气候模拟和高维传感器数据等场景中，PB级数据已是常态。传统的HDF5或NetCDF文件格式虽然能够存储多维数组，但它们...
windows如何启动celery worker
作为AI基础设施和模型部署中的关键组件，Celery常用于处理耗时的异步任务，如模型推理、数据预处理或批处理。然而，在Windows环境下启动Celery Worker往往会遇到稳定性问题，这是因为Celery默认依赖Unix系统的fork...
如何解决 task.bind(self) # connects task to this app AttributeError: ‘unlock_chord’ object has no attribute ‘bind’
在构建高性能的AI基础设施时，Celery是处理异步、长耗时任务（如模型训练、大规模数据预处理或批处理推理）的核心工具。然而，在使用Celery的复杂工作流（如chord, chain, group）时，开发者有时会遇到一个令人困惑的错误：...
如何解决 ‘unlock_chord’ object has no attribute ‘bind’
如何解决 Celery 任务编排中出现的 ‘unlock_chord’ object has no attribute ‘bind’ 错误 在构建高性能、异步的 AI/ML 基础设施时，我们经...