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以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度，不代表最佳性能。
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问题现象 GP Ant8支持RoCE网卡， Ubuntu20.04场景，在进行nccl-tests时，总线带宽理论峰值可达90GB/s，但实际测试下来的结果只有35GB/s。
如果做UI自动化测试，建议用例用随机串替代。 父主题： Standard专属资源池
日志提示“root: XXX valid number is 0” 问题现象 日志提示“root: XXX valid number is 0”，表示训练集/验证集/测试集的有效样本量为0，例如： INFO: root: Train valid number is 0.
服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习物体检测项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。
服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加文本进行测试。
服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习图像分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。
服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可输入代码进行测试。
服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加音频文件进行测试。
使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错TypeError: _pad() got an unexpected keyword argument 'padding_side' 解决方法： 1、下载最新的tokenization_chatglm.py，替换原来权重里的
使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错TypeError: _pad() got an unexpected keyword argument 'padding_side' 解决方法： 1、下载最新的tokenization_chatglm.py，替换原来权重里的
Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错TypeError: _pad() got an unexpected keyword argument 'padding_side' 解决方法： 1、下载最新的tokenization_chatglm.py，替换原来权重里的
使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错TypeError: _pad() got an unexpected keyword argument 'padding_side' 解决方法： 1、下载最新的tokenization_chatglm.py，替换原来权重里的
性能测试。 性能调优三板斧。 性能分析与诊断。 迁移测试报告。 推理迁移验收表。
Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
比如有一些任务是低优先级，可能是跑一些测试、也可能是跑一些简单的不重要的实验。在这类场景下，当有高优先级任务的时候，需要能比低优先级任务更快进入排队队列。 在资源使用高峰期，用户可以通过提供或降低训练作业的优先级，来动态调节作业的执行顺序，保障关键业务的及时运行。
Step6 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）
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