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TensorRT-LLM 推理服务实战指南
`trtllm-serve` 是 TensorRT-LLM 官方推理服务工具，支持一键部署兼容 OpenAI API 的生产级服务，提供模型查询、文本与对话补全等接口，并兼容多模态及分布式部署，助力高效推理。
TensorRT LLM 中的并行策略
TensorRT LLM提供多种GPU并行策略，支持大模型在显存与性能受限时的高效部署。涵盖张量、流水线、数据、专家及上下文并行，并推出宽专家并行（Wide-EP）应对大规模MoE模型的负载不均与通信挑战，结合智能负载均衡与优化通信核心，提升推理效率与可扩展性。
Qwen3 Next 在 TensorRT LLM 上的部署指南
本指南介绍如何在TensorRT LLM框架上部署Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking模型，基于默认配置实现快速部署。涵盖环境准备、Docker容器启动、服务器配置与性能测试，支持BF16精度及MoE模型优化，适用于NVIDIA Hopper/Blackwell架构GPU。
如何优雅地为 TensorRT-LLM 添加新模型
本指南详细介绍如何在TensorRT-LLM中优雅集成新大语言模型，涵盖模型配置、定义、权重加载与注册全流程，支持作为核心模块或独立扩展集成，助力高效推理部署。（238字）
优化AI模型训练参数，降低资源消耗与提升效率
本文探讨如何减少AI模型训练中的参数量，提升效率并降低资源消耗。通过轻量化架构、剪枝、知识蒸馏等技术，在保证性能的同时实现模型精简，推动绿色可持续的AI发展。
构建AI智能体：九、AI数据科学NumPy — 不可不知、由点及面抽丝剥茧+趣味范例
NumPy是Python科学计算的核心库，提供高性能的多维数组对象和丰富运算工具。本文全面介绍了NumPy的核心功能：1. 性能优势：对比Python列表，NumPy数组运算速度快30倍（0.001567秒 vs 0.045234秒）2. 核心功能：- 数组创建：np.array()、np.zeros()、np.arange()等 数组操作：索引切片、形状变换、数学运算 广播机制：处理不同形状数组的运算
数据被拍泄露，事后溯源还有意义吗？ 屏幕隐形水印为您精准锁定泄露源！
数据泄露后溯源并非无用，而是阻断扩散、震慑违规、完善防护的关键。屏幕隐形水印可无感嵌入用户信息，实现精准追责，助力构建“事前防控、事中可控、事后可溯”的全周期安全体系。
溯源技术革命：新型数字水印如何让数据“开口说话”，指认泄密源头？
当敏感信息遭偷拍、打印外泄或录音外传，隐形数字水印如“数据守护者”悄然溯源，精准锁定泄密源头。跨屏幕、纸质、音视频等多介质，实现“电-光-电”“电-纸-电”“电-空-电”全链路追踪。从军工到金融，从会议到协作，水印技术正构筑数据安全“最后一公里”防线。AIGC时代，更将融合AI与区块链，守护数字真实性。
国产AI封神！炒股狂赚40%碾压对手 教你微调Qwen3打造专属金融分析师
国产AI在实盘炒股中大放异彩，DeepSeek与Qwen3收益率最高超60%，碾压国际大模型。本文教你用LLaMA Factory平台微调Qwen3-VL-30B，打造专属多模态金融分析师，实现趋势研判、财报分析等专业能力，赋能投资决策。
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