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大模型推理監(jiān)控大盤設(shè)計：聚焦TensorRT性能洞察 在如今的大模型時代，推理服務(wù)早已不再是“把模型跑起來”那么簡單。從BERT到LLaMA，模型參數(shù)動輒數(shù)十億甚至上千億，直接部署帶來的高延遲、低吞吐和顯存爆炸問題，讓許多線…

如何用TensorRT支持長文本生成場景？ 在大語言模型（LLM）逐步走向工業(yè)落地的今天，一個核心挑戰(zhàn)浮出水面：如何讓這些動輒數(shù)十億參數(shù)的龐然大物，在真實業(yè)務(wù)中實現(xiàn)低延遲、高吞吐、長上下文的文本生成&#xff1…

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