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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 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。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 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。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范
推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 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。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动
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param_type String 参数类型。 continuous：指定时表示这个超参是连续类型的。连续类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为输入框。 discrete：指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 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。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范
推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 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。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动
钮，将视频暂停至某一帧对应的画面。 在上方区域选择标注框，默认为矩形框。使用鼠标在视频画面中框出目标，然后在弹出的添加标签文本框中，直接输入新的标签名，在文本框前面选中标签颜色，单击“添加”完成1个物体的标注。如果已存在标签，从下拉列表中选择已有的标签，然后单击“添加”完成标注。
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。若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。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。
包含该标签的样本数量。 type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表5 PairOfintAndHardDetail
将选中。 为选中图片添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中，单击“标签名”右侧的文本框中设置标签。 单击“标签名”右侧的文本框，然后从下拉列表中选择已有的标签。如果已有标签无法满足要求时，直接在文本框中添加新标签。 单击“确定”。此时，选中的图片将被自动移动至“已标注”页签，且在
包含该标签的样本数量。 type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表5 PairOfintAndHardDetail
关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 表10 LabelFormat 参数 是否必选 参数类型 描述 label_type 否 String 文本分类的标签类型。可选值如下： 0：标签和文本分离，以固定后缀“_result”区分。如：文本文件是“abc.txt”，标签文件是“abc_result
、创建微调任务，模型微调就会对数据进行训练，快速生成模型。 约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”，则支持模型微调。如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型（即自定义模型），则模型文件必须满足自定义模型规范（训练）才支持模型自定义训练。
致作业运行失败，排查方式如下： 首次出现请检查您的账户是否欠费。如果账号状态正常。请针对不同类型的作业进行排查。 针对图像分类、声音分类、文本分类的作业，排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、检查图片是否符合要求。 针对物体检测作业，排查思路请参见确保OBS
label_type 否 String 文本分类的标签类型。可选值如下： 0：标签和文本分离，以固定后缀“_result”区分。如：文本文件是“abc.txt”，标签文件是“abc_result.txt”。 1：默认值，标签和文本在一个文件内，以分隔符分离。文本与标签，标签与标签之间的分隔符
析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 使用自
moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接
moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接
output_storage] # 注意在整个工作流中使用到的Storage对象需要在这里添加 ) 开发态配置 调用工作流对象的run方法，在开始运行时展示输入框，等待用户输入，如下所示： 图1 等待用户输入 要求用户输入已存在的路径，否则会报错，路径格式要求为：/桶名称/文件夹路径/。 运行态配置
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