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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.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。
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.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。
object 资源池的metadata信息。 spec PoolSpecModel object 资源池的期望信息。 status PoolStatus object 资源池的状态信息。 表11 PoolMetadata 参数 参数类型 描述 name String 系统自动生成的pool名称，相当于pool
String 资源池名称。取自资源池详情的metadata字段中的name的值。 请求参数 无 响应参数 状态码：204 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 tags Array of PoolTag objects 资源标签的列表。 表3 PoolTag 参数 参数类型
认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/pla
多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、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
以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benchmark工具用于精度验证，主要工作原理是：固定模型的输入，通过benchmark工具进行推理，并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量（余弦相似度和平均相对误差），得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下：
返回结果 请求发送以后，您会收到响应，包含：状态码、响应消息头和响应消息体。 状态码 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对
在pipeline适配完成后，需要验证适配后的效果是否满足要求，通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比
返回此错误信息。 如果您使用的是自定义镜像导入的模型，请增大自定义镜像中所使用的web server的keep-alive的参数值，尽量避免由服务端发起关闭连接。如您使用的Gunicorn来作为web server，可以通过Gunicorn命令的--keep-alive参数来设
Integer 资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。 azs Array of azs objects 资源所在的AZ的数量。 nodePool String 节点池名称。比如：nodePool-1。 表15 azs 参数 参数类型 描述 az String AZ的名称。 count
object API已授权的APP的基本信息。 表5 AppAuthApiAuthInfo 参数 参数类型 描述 api_id String API编号。 authed_apps Array of ApigAppDetailInfo objects API已授权的APP的基本信息。 表6 ApigAppDetailInfo
ascendfactory-cli方式启动（推荐） 相对于之前demo.sh方式启动（历史版本）的启动方式，本章节新增了通过benchmark工具启动训练的方式。此方式训练完成后json日志或打屏日志直接打印性能结果，免于计算，方便用户验证发布模型的质量。并且新的训练方式将统一管理训练日志、训练结果和训练配置，使用ya
获取用户绑定APP的api列表 功能介绍 获取用户绑定app的API列表。 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 GET /v1/{project_id}/
Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常 Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。
startTimeInMillis: 查询的开始时间，格式为UTC毫秒，如果指定为-1，服务端将按(endTimeInMillis - durationInMinutes * 60 * 1000)计算开始时间 endTimeInMillis: 查询的结束时间，格式为UTC毫秒，如果指定
INFO: root: Predict valid number is 0. 原因分析 该日志表示数据集中的有效样本量为0，可能有如下原因： 数据未标注。 标注的数据是不符合规格的（如目标检测算法要求标注为矩形框，但是提供数据标注为非矩形框）。 处理方法 请您检查数据是否已标注，或检查数据标注是否符合算法要求。
本文旨在帮助您了解ModelArts的基本使用流程以及相关的常见问题，帮助您快速上手ModelArts服务。 面向不同AI基础的开发者，本文档提供了相应的入门教程，帮助用户更快速地了解ModelArts的功能，您可以根据经验选择相应的教程。 面向AI开发零基础的用户，您可以使用ModelArts在AI
Integer 创建成功的资源池数量。 failed Integer 最近三天内创建失败的资源池数量，最大值为500。 pending Integer 等待中的资源池数量，通常是未支付的包周期资源池。 状态码：500 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code
String 分页展示时，从第几页开始。默认为0。 order 否 String 返回的APP列表排序方式，可选值包括asc、desc。默认为asc。 sort_by 否 String 返回的APP列表按何属性排序，可选值包括app_name、created_at、updated_at。默认为name。
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