侧的predictor并将模型装载到内存 19 20 def get_input ( self , index ) : 21 获取到predictor的第index位置处的输入空tensor,预处理后的结果最终会拷贝到这个tensor中 22 23 def set_input ( self , data , index ) : 24 将预处理后的输入数据numpy.array
使用内存型 Redis 通常响应能在 10 毫秒内完成,如果遇到流量激增负载较重时,可能达到几十毫秒。因此,建议根据业务中对延迟的容忍程度,将超时时间设置为 50ms~2s 之间的数字。 连接池 一些客户端使用独占连接来处理请求,即在一个请求未执行完成之前,不能处理其他请求,当应用程序需要同时发送多个 Redis 命令时,就需要使用连接池。使用连接池可以避免频繁地创建和释放连接,可有效提升性能。
网关 服务端配置建议:500个用户并发连接规模推荐采用bcc.g3.c4m16型号(Intel Xeon(Skylake) Gold 6148,4核 CPU,16GB内存)来承载,如果仅是几名运维人员登录,采用较低配置服务器(如bcc.g3.c1m4)即可 说明:
专项适配模型发布 模型部署方式在训练阶段确定后,才可以发布Edgeboard专项适配模型。点击发布 进入纯离线服务页面,选择专项适配硬件,选择硬件:Edgeboard(FZ),选择系统:Linux专用SDK。 专项适配模型获取 模型发布后,跳转到模型部署-纯离线服务页,可以查看模型的发布状态。
部署包中包含多版本SDK: baidu*easyedge_linux_cpp_aarch64_EdgeBoardFZ1.5**:适用于EdgeBoard 1.8+内核 baidu*easyedge_linux_cpp_aarch64_EdgeBoardFZ1.4**:适用于EdgeBoard 1.4+内核 SDK文件结构如下: Bash 复制 1 EasyEdge-Linux-m43725-b121612
已创建一个BCC实例(建议配置不低于2个CPU核、4 GiB内存),且为客户端支持的操作系统(详见下表)。
ssh :使用 ssh 互信,通常 Linux 主机联机时使用此通信方式。 vdbench :需要在所有 slave 主机运行 vdbench rsh 命令启用 Vdbench 本身的 rsh 守护进程,通常 Window 主机联机时使用此通信方式。
) 7 } else 8 fmt.Println("flush instance success ", result) 9 } 提示: 对redis实例,清空后表现为数据占用内存下降,数据被清空;对memcache实例,清空后表现为占用内存不会下降,但是数据被清空
进程应用: 进程模式 下创建的应用都是 进程应用 。 进程应用可以由1个或者多个程序包组成。 程序包可以是可执行程序压缩包,也可以是可执行程序依赖包的压缩包。通过下发执行程序+可执行程序依赖包组成在边缘侧组成完整的进程应用。 函数应用: 函数应用同时支持 容器模式 和 进程模式 。 函数应用由 函数运行时 和 函数脚本 两部分组成。
可以通过选择CPU和内存的大小、分类等快速定位要选择的规格。支持选择多个实例规格,以保障您的弹性扩容成功率。如果需要添加多个,可以通过点击保存并添加下一个逐个添加,直至添加最后一个后点击保存即可。 选择镜像类型,支持公共镜像、自定义镜像、服务集成镜像、共享镜像。如果您需要将业务应用打包在系统镜像中,建议您使用自定义镜像。 选择操作系统和对应的版本。