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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。 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化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
响应参数 状态码: 201 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 workforce_id String 标注团队的ID。 请求示例 创建标注团队。设置标注团队名称为“team-123”。 { "workforce_name" : "team-123", "description"
致调用失败,可提交工单设置请求超时时间。 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
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化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
致调用失败,可提交工单设置请求超时时间。 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
with_column_header 否 Boolean 发布时是否将列名写到CSV文件的第一行,对于表格数据集有效。可选值如下: true:发布时将列名写到CSV文件的第一行(默认值) false:发布时不将列名写到CSV文件的第一行 响应参数 状态码: 201 表3 响应Body参数 参数 参数类型
空间为50G,专属资源池的容器引擎空间的默认为50G,支持在创建专属资源池时自定义容器引擎空间。 用于训练的自定义镜像的默认用户必须为“uid”为“1000”的用户。 Standard推理的创建模型 创建模型时导入OBS文件,最大支持20GB。更多信息,请参见创建AI应用。 创建
后,执行一次完整投机流程的时间也仅为大模型的1.5倍左右(投机步数设置为3步)。而这一次投机流程,平均可以生成3个有效token,即用1.5倍的时间代价,生成了3倍的token数量,性能提升了100%。 投机推理参数设置 在启动离线或在线推理服务时参考表1所示配置参数,使用投机推理功能。
致调用失败,可提交工单设置请求超时时间。 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
选择“我的服务”页签。 选择待删除的服务,单击操作列的“更多 > 删除”,在弹窗中输入“DELETE”,单击“确定”,删除服务。 单实例QPS的推荐值说明 单实例流量限制QPS和请求的输入输出有关,表2中的QPS推荐值是在多轮对话、摘要生产和信息检索场景下预估出的数据,仅供参
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化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
来自市场订阅的Workflow。 latest_execution 否 ExecutionBrief object 最后一次执行工作流的概要信息。 run_count 否 Integer 工作流的已运行次数。 param_ready 否 Boolean 当前工作流的必选参数是否都已填完。
核采样/top_p 设置推理核采样。调整输出文本的多样性,数值越大,生成文本的多样性就越高。 取值范围:0.1~1 默认值:1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 取值范围:1~1000 默认值:20 当Tokens的免费调用额度使用完时,操作列的“在线体验”会置灰。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
实例规格 选择需要使用的规格。平台分配的资源规格包含了一定的系统损耗,实际可用的资源量小于规格标称的资源。实际可用的资源量可在资源池创建成功后,在详情页的“节点”页签中查看。 可用区 根据实际情况选择“随机分配”或“指定可用区”。可用区是在同一区域下,电力、网络隔离的物理区域。可用区之间内网互通,不同可用区之间物理隔离。
根据界面提示填写相关信息,然后单击“立即注册”。 “镜像源”选择构建好的镜像。可直接复制完整的SWR地址,或单击选择SWR构建好的镜像进行注册。 图2 选择镜像源 “架构”和“类型”:根据自定义镜像的实际框架选择。 注册后的镜像会显示在ModelArts“镜像管理”页面。 父主题: 制作自定义镜像用于创建Notebook
致调用失败,可提交工单设置请求超时时间。 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
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0,1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。