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PyTorch训练速度慢?可能是Miniconda包未优化 在搭建深度学习训练环境时,你是否遇到过这样的情况:硬件配置不低,模型结构也并不复杂,但PyTorch的训练过程却异常缓慢,GPU利用率始终徘徊在30%以下?…
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避坑指南:常见TensorRT镜像转换失败原因及解决方案 在AI模型从训练走向生产部署的“最后一公里”中,推理性能往往成为决定系统成败的关键。尤其是在视频监控、自动驾驶感知、实时推荐等高吞吐、低延迟场景下,使用PyTorch或TensorFlow直接推理…
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导语:ServiceNow最新发布的多模态推理模型Apriel-1.5-15B-Thinker,以150亿参数的精简体量斩获Artificial Analysis指数52分的优异成绩,其规模仅为传统大模型的十分之一,却重新定义了企业级人工智能部署的成本效益基准线࿰…
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7.1 从仿真到现场的常见陷阱与对策 在永磁同步电机(PMSM)控制系统的研发流程中,从基于MATLAB/Simulink等工具的离线仿真,到最终的实际工程现场部署,是一个充满挑战的跨越。仿真环境通常在理想化的假设下运行,例如模型参数精确、传感器测量无噪、信号实时无延迟、执行机构…