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第一章:双引擎模型部署的背景与意义随着人工智能应用在生产环境中的广泛落地,模型推理服务对性能、稳定性与灵活性的要求日益提升。传统的单一推理引擎架构难以兼顾不同模型类型(如 TensorFlow、PyTorch)和硬件平台(CP…
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第一章:边缘Agent性能瓶颈的根源剖析在边缘计算架构中,边缘Agent作为连接终端设备与云端控制面的核心组件,其性能表现直接影响整体系统的响应速度与稳定性。然而,在实际部署过程中,许多边缘Agent面临资源利用率高、消息…
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PyTorch镜像中实现数据管道优化:DataLoader调优 在现代深度学习训练任务中,一个常被忽视却至关重要的问题浮出水面:GPU 算力空转。你可能拥有 A100 集群、TB 级 SSD 存储和最新版 PyTorch 框架,但如果你的模型每秒只“吃”进几个 …
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Excalidraw模板系统:预设与自定义实践 在快节奏的产品设计与技术协作中,如何让想法“秒级落地”?很多团队发现,即便工具再强大,如果每次画图都从零开始——重画按钮、反复调整流程节点、解释图例含义——那再敏捷的流…
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本文分享了一位5年B端金融产品经理成功转行AI产品经理的完整经验。作者详细介绍了转行前的技术储备(AI技术理解和AIGC项目经历)、简历撰写技巧、面试流程与常见问题,以及求职过程中的学习方法。文章还提供了AI大模型学习路线、面试题库等实用…
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在大数据处理领域,批处理和流处理曾经被视为两种截然不同的范式。然而,随着Apache Flink的出现,这种界限正在逐渐模糊。Flink的一个核心特性是其批流一体的架构设计,允许用户使用统一的API和执行引擎处理有界数据(批处…