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首先，TensorRT后端通过英伟达TensorRT引擎提供高度优化推理，并集成TensorRT模型优化器。支持通过TensorRT ModelOpt实现ONNX自动混合精度推理，以及通过CUDA Graphs降低CPU开销——CUDA Graphs能自动捕获并重放GPU操作，消除重复推理调用的内核启动开销（该功能默认关闭）。对于使用插桩模型的开发者，AITune在AOT和JIT模式下均支持前向钩子。v0.2.0版本还新增了对LLM的KV缓存支持，使AITune能扩展至尚未配备专用服务框架的基于Transformer的语言模型流程。
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其次，from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset。关于这个话题，豆包下载提供了深入分析
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第三，"input": "Create the acronym from: artificial general intelligence",
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