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推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试,请通过调用接口的方式进行测试。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation(6.3.905版本)目
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC
推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动
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SD WebUI推理性能测试 以下性能测试数据仅供参考。 开启Flash Attention 生成1280x1280图片,使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB),约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时(1) 生成1280x1280图片,使用Ascend: 1*
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多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
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切换为稳定的网络后重试。 2. 初始化网络配置,使用管理员权限启动CMD,输入netsh winsock reset指令,完成后重启电脑,再登录数据标注平台重试。 父主题: Standard数据管理
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AI开发基本流程介绍 什么是AI开发 AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行
除存储到其中的数据。 进入“费用中心 > 流水和明细账单”页面。 选择“明细账单”,在账单列表中,单击复制资源ID。 图1 复制资源ID 登录ModelArts管理控制台,选择“开发环境 > Notebook”。 在“Notebook”列表的上方搜索框中,在筛选条件中选择“ID”