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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,且输入输出长度也在一定范围内变
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,且输入输出长度也在一定范围内变
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# TYPE http_requests_total gauge html_http_requests_total{method="post",code="200"} 1656 1686660980680 html_http_requests_total{method="post"
# https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/linux.html#installing-on-linux # 安装 Miniconda3 到基础容器镜像的 /home/ma-user/miniconda3
smn:template:create smn:topic:list smn:topic:publish 若要配置训练作业状态变化通知,需要SMN服务相关操作权限,用于发送模板化的消息通知。 训练作业配置挂载SFS Turbo。 SFS Turbo SFS Turbo ReadOnlyAccess 训练作业配置挂载SFS
“升级为WebSocket”参数配置,不支持修改。 “运行日志输出” - 默认关闭,在线服务的运行日志仅存放在ModelArts日志系统,在服务详情页的“日志”支持简单查询。 如果开启此功能,在线服务的运行日志会输出存放到云日志服务LTS。LTS自动创建日志组和日志流,默认缓存7天内的运行日志。如需了解L
输入值必须在3到120之间。 “运行日志输出” 默认关闭,批量服务的运行日志仅存放在ModelArts日志系统,在服务详情页的“日志”支持简单查询。 如果开启此功能,批量服务的运行日志会输出存放到云日志服务LTS。LTS自动创建日志组和日志流,默认缓存7天内的运行日志。如需了解L
# https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/linux.html#installing-on-linux RUN bash /tmp/Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64
# https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/linux.html#installing-on-linux RUN bash /tmp/Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64
# https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/linux.html#installing-on-linux # 安装 Miniconda3 到基础容器镜像的 /home/ma-user/miniconda3
根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、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。
Standard运行GPU训练作业。 如果预置脚本调用结果不符合预期,可以在容器实例中进行修改和迭代。 针对专属池场景 由于专属池支持SFS挂载,因此代码、数据的导入会更简单,甚至可以不用再关注OBS的相关操作。 可以直接把SFS的目录直接挂载到调试节点的"/mnt/sfs_turbo"目录,或者保证对应目录的内容和SFS盘匹配。
Standard运行GPU训练作业。 如果预置脚本调用结果不符合预期,可以在容器实例中进行修改和迭代。 针对专属池场景 由于专属池支持SFS挂载,因此代码、数据的导入会更简单,甚至可以不用再关注OBS的相关操作。 可以直接把SFS的目录直接挂载到调试节点的"/mnt/sfs_turbo"目录,或者保证对应目录的内容和SFS盘匹配。
服务的API与vLLM官网相同,此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1 请求服务参数说明 参数 是否必选 默认值 参数类型 描述 model 是 无 Str 通过OpenAI服务API接口启动服务时
服务的API与vLLM官网相同,此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1 请求服务参数说明 参数 是否必选 默认值 参数类型 描述 model 是 无 Str 通过OpenAI服务API接口启动服务时
服务的API与vLLM官网相同,此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1 请求服务参数说明 参数 是否必选 默认值 参数类型 描述 model 是 无 Str 通过OpenAI服务API接口启动服务时
服务的API与vLLM官网相同,此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1 请求服务参数说明 参数 是否必选 默认值 参数类型 描述 model 是 无 Str 通过OpenAI服务API接口启动服务时
Standard运行GPU训练作业。 如果预置脚本调用结果不符合预期,可以在容器实例中进行修改和迭代。 针对专属池场景 由于专属池支持SFS挂载,因此代码、数据的导入会更简单,甚至可以不用再关注OBS的相关操作。 可以直接把SFS的目录直接挂载到调试节点的"/mnt/sfs_turbo"目录,或者保证对应目录的内容和SFS盘匹配。