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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
在某些推理场景中，模型输入的shape可能是不固定的，因此需要支持用户指定模型的动态shape，并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题，因为CPU算子支持动态shape；而在昇腾场景上，算子需要指定具体的shape信息，并且在模型转换
图2 转换结果 动态分档模型转换（可选） 如果迁移的模型有多个shape档位的需求，可以通过如下方式对模型进行分档转换。 动态分档是指将模型输入的某一维或者某几维设置为“动态”可变，但是需要提前设置可变维度的“档位”范围。即转换得到的模型能够在指定的动态轴上使用预设的几种sh
模型适配 基于MindSpore Lite的模型转换 动态shape 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
户进行相应的权限配置，限制某些资源的管理，实现权限最小化。 AI应用管理 使用从训练或者从OBS中选择创建AI应用，推荐用户使用动态加载的方式导入，动态加载实现了模型和镜像的解耦，便于进行模型资产的保护。用户需要及时更新AI应用的相关依赖包，解决开源或者第三方包的漏洞。AI应用相
否 - tailor支持动态分档转换功能，需要指定配置文件路径，需要注意即便有配置文件，只要是动态模型就需要指定--input_shape参数。 --input_shape 指定模型转换的shape。 string 否 - 固定shape模型转换可以不填，动态模型转换必填。 --output_path
停止Notebook实例。 动态挂载OBS 获取动态挂载OBS实例信息列表 获取动态挂载OBS实例信息列表。 动态挂载OBS 在运行态Notebook实例，动态挂载OBS。 获取动态挂载OBS实例详情 获取动态挂载OBS实例详情。 动态卸载OBS 动态卸载OBS。 标签管理 添加资源标签
在“选择训练作业”右侧下拉框中选择当前账号下已完成运行的训练作业。 “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。当单个模型文件大小超过5GB时，必须配置“动态加载”。 “AI引擎” 元模型使用的推理引擎，选择训练作业后会自动匹配。
如何下载Notebook中的文件到本地？ 如何将开发环境Notebook A的数据复制到Notebook B中？ 在Notebook中上传文件失败，如何解决？ 动态挂载OBS并行文件系统成功，但是在Notebook的JupyterLab中无法看到本地挂载点 父主题： Standard Notebook
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 ├── benchmark_utils
不会被保存的目录：容器启动时动态连接到宿主机的挂载目录或数据卷，这些内容不会被保存在镜像中。可以通过df -h命令查看挂载的动态目录，非“/”路径下的不会保存。 例如：持久化存储的部分“home/ma-user/work”目录的内容不会保存在最终产生的容器镜像中、动态挂载在“/data”下的目录不会被保存。
不会被保存的目录：容器启动时动态连接到宿主机的挂载目录或数据卷，这些内容不会被保存在镜像中。可以通过df -h命令查看挂载的动态目录，非“/”路径下的不会保存。 例如：持久化存储的部分“home/ma-user/work”目录的内容不会保存在最终产生的容器镜像中、动态挂载在“/data”下的目录不会被保存。
benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements
benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements
benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements
另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
启用缓存清理功能。 大页内存：开启表示配置使用透明大页功能。大页内存是一种内存管理机制，可以通过增大内存页的大小来提高系统性能。透明大页是动态分配大页内存的机制，可以简化大页内存的管理。开启大页内存也是一种应用调优手段，在大部分场景下可以提升应用性能，但是开启后也会引起soft
/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin” LD_LIBRARY_PATH 动态链接库路径，已包含常用的动态库路径。 “LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/seccomponent/lib:/usr/local/c
04，建议不小于2U8G，本地存储空间100G，带EIP全动态BGP，按流量10M带宽） × 多机多卡 按需购买。 （普通OBS桶） 包月购买。 （HPC型500G） 免费。 免费。 包月购买。 免费。 包月购买。 （建议不小于2U8G，本地存储空间100G，带EIP全动态BGP，按流量10M带宽） × 表2
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