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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,
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多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 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
多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 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
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/scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh .
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/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像和Notebook中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh .
cat <<EOF > /usr/lib/systemd/system/buildkitd.service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit
/scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh .
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