TensorRT 模型加速——输入、输出、部署流程
本文首先简要介绍 Tensor RT 的输入、输出以及部署流程，了解 Tensor RT 在部署模型中起到的作用。然后介绍 Tensor RT 模型导入流程，针对不同的深度学习框架，使用不同的方法导入模型。
【多GPU炼丹-绝对有用】PyTorch多GPU并行训练：深度解析与实战代码指南
本文介绍了PyTorch中利用多GPU进行深度学习的三种策略：数据并行、模型并行和两者结合。通过`DataParallel`实现数据拆分、模型不拆分，将数据批次在不同GPU上处理；数据不拆分、模型拆分则将模型组件分配到不同GPU，适用于复杂模型；数据和模型都拆分，适合大型模型，使用`DistributedDataParallel`结合`torch.distributed`进行分布式训练。代码示例展示了如何在实践中应用这些策略。
【深度学习】Attention的原理、分类及实现
文章详细介绍了注意力机制（Attention）的原理、不同类型的分类以及如何在Keras中实现Attention。文章涵盖了Attention的基本概念、计算区域、所用信息、结构层次等方面，并提供了实现示例。
手把手教你从零开始构建并训练你的第一个强化学习智能体：深入浅出Agent项目实战，带你体验编程与AI结合的乐趣
【10月更文挑战第1天】本文通过构建一个简单的强化学习环境，演示了如何创建和训练智能体以完成特定任务。我们使用Python、OpenAI Gym和PyTorch搭建了一个基础的智能体，使其学会在CartPole-v1环境中保持杆子不倒。文中详细介绍了环境设置、神经网络构建及训练过程。此实战案例有助于理解智能体的工作原理及基本训练方法，为更复杂应用奠定基础。首先需安装必要库：
```bash
pip install gym torch
```
接着定义环境并与之交互，实现智能体的训练。通过多个回合的试错学习，智能体逐步优化其策略。这一过程虽从基础做起，但为后续研究提供了良好起点。
【AI系统】推理系统架构
本文深入探讨了AI推理系统架构，特别是以NVIDIA Triton Inference Server为核心，涵盖推理、部署、服务化三大环节。Triton通过高性能、可扩展、多框架支持等特点，提供了一站式的模型服务解决方案。文章还介绍了模型预编排、推理引擎、返回与监控等功能，以及自定义Backend开发和模型生命周期管理的最佳实践，如金丝雀发布和回滚策略，旨在帮助构建高效、可靠的AI应用。