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_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，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT
_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，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT
如果元模型来源于训练作业且为旧版训练作业，则显示推理代码的存放路径。 镜像复制 如果元模型来源于容器镜像，显示镜像复制功能状态。 动态加载 如果元模型来源于训练作业/对象存储服务，显示AI应用是否支持动态加载。 大小 AI应用的大小。 健康检查 如果元模型来源于对象存储服务/容器镜像，显示健康检查状态。当健
当AI应用配置了健康检查，部署的服务在收到停止指令后，会延后3分钟才停止。 “动态加载” 用于实现快速部署和快速更新模型。如果勾选“动态加载”，则模型文件和运行时依赖仅在实际部署时拉取。单个模型文件大小超过5GB，需要配置“动态加载”。 “运行时依赖” 罗列选中模型对环境的依赖。例如依赖“te
将数据拉取到本地cache，然后再进行训练任务。 静态挂载 动态挂载 SFS Turbo 适用于海量小文件业务场景。 提供posix协议的文件系统； 需要和资源池在同一个VPC下或VPC互通； 价格较高。 静态挂载 动态挂载：不支持 SFS 适用于多读多写场景的持久化存储。 适用
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，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能bench
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，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能bench
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【下线公告】华为云ModelArts MindStudio/ML Studio/ModelBox镜像下线公告 华为云ModelArts服务MindStudio，ML Studio，ModelBox镜像将在2024年6月30日00:00（北京时间）正式退市。 下线范围 下线Region：华为云全部Region
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，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能bench
并非单指训练作业），其中有一部分是可以运行在专属资源池上的，包括“训练”、“推理”服务及“Notebook”开发环境。 专属资源池提供了动态设置作业类型的功能，您可以在创建资源池时、创建完成后，对资源池支持的作业类型进行编辑（新增或减少）。当前支持的“作业类型”有“训练作业”、
执行如下命令，查看日志。日志显示如图所示表示成功执行动态路由。 kubectl logs {pod-name} 其中{pod-name}替换为实际pod名称，可以在5的回显信息中获取。 图4 成功执行动态路由的回显 只有任务节点大于等于3的训练任务才能成功执行动态路由。 如果执行失败可以参考故障排
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 方案概览
I开发业务的变化，对于资源池资源量的需求可能会产生变化，面对这种场景，ModelArts专属资源池提供了扩缩容功能，用户可以根据自己的需求动态调整。 使用扩容功能时，可以增加资源池已有规格的节点数量。 使用缩容功能时，可以减少资源池已有规格的节点数量。 缩容操作可能影响到正在运行
I开发业务的变化，对于资源池资源量的需求可能会产生变化，面对这种场景，ModelArts专属资源池提供了扩缩容功能，用户可以根据自己的需求动态调整。 缩容操作可能影响到正在运行的业务，建议用户在业务空窗期进行缩容，或进入资源池详情页面，在指定空闲的节点上进行删除来实现缩容。 约束限制
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 方案概览
可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├──
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