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处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间,单位秒。 inputs Array of ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道。 modified_sample_count
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。如果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。 约束限制 创建在线服务时,每秒服务流量限制默认为10
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csv。 脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel.csv中,示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果(示意图) 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试,可以
csv。 脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel.csv中,示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果(示意图) 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试,可以
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算投机推理的接受率指标。 脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel.csv中,示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果(示意图) 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 执行如下命令进入容器。 kubectl
查询运行中的Notebook可用时长 功能介绍 该接口用于查询运行中的Notebook实例的可用时长。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI
脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel.csv中,示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果(示意图) 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试,可以
可视化作业的属性列表,具体请参见表4。 quotas Integer 可视化作业的运行数量上限。 表4 jobs属性列表 参数 参数类型 说明 job_name String 可视化作业的名称。 status Integer 可视化作业的运行状态,详细作业状态列表请参见作业状态参考。 create_time
wner/manager/labeler/reviewer可见任务列表,但任务未分配完成,无法同时再启动任务。 1:运行中。labeler/reviewer进行标注和审核工作,owner验收,如新增、同步智能标注、导入未标注文件需再次分发新增文件。 2:验收中。owner发起验收
算投机推理的接受率指标。 脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel.csv中,示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果(示意图) 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 执行如下命令进入容器。 kubectl
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"worker-1",依次类推。 表3 返回参数说明 参数 参数类型 描述 metrics Array of objects 运行指标。 表4 metrics 参数 参数类型 描述 metric String 运行指标,可选值如下: cpuUsage(CPU使用率)、memUsage(物理内存使用率)、gpuU
脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel.csv中,示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果(示意图) 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试,可以
特性,默认为false。 脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel.csv中,示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果(示意图) 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 执行如下命令进入容器。 kubectl