优化方法 冷启动的优化涉及开发侧、函数计算平台双方共同的努力。函数计算CFC平台已经对系统侧的冷启动做了大量优化。
当一个类加载器接收到加载类的任务时,会 自底向上查找是否加载过,在自顶向下进行加载 。
pt”将以pytorch bin格式加载权重。 “safetensors”将以safetensors格式加载权重。 “npcache”将以pytorch格式加载权重并存储一个numpy缓存以加速加载。 “dummy”将用随机值初始化权重,主要用于性能分析。
在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 添加SDK工具包 lib/bce-java-sdk-version.jar 和第三方依赖工具包 third-party/*.jar。其中version为版本号。
在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 添加SDK工具包 lib/bce-java-sdk-version.jar 和第三方依赖工具包 third-party/*.jar 。 其中, version 为版本号。
百舸大模型增强 面向大模型对基础设施的新挑战,百舸提供了一系列的优化和加速工具 大模型训推加速镜像:针对典型开源大模型的模型结构,算子和显存特点,百舸提供了训推加速镜像,用户在执行训推任务时可快速引用,可大幅提升训推任务效率 大镜像优化:大模型的模型参数多,数据量大,实际业务中通常会有数百GB甚至TB级的镜像,百舸提供的大镜像预加载和P2P加速等能力,可以有效提升镜像加载速度,解决因镜像拉取过慢导致的训练失败等问题
使用限制(标准型、增强型和极速型) 适用范围 适用于标准型、增强型和极速型。 客户端限制 PFS POSIX 客户端仅支持 Linux 操作系统,下表为支持的操作系统版本信息。
假如这个设备有3张加速卡,每张加速卡有3颗tpu芯片,则最多可以让9个边缘服务(容器)都申请到1个tpu资源。 如果希望多个模型希望共用1个tpu算力,则需要将多个模型打包在一个容器内,再去统一去申请1个tpu资源(前提是1张tpu的显存能够同时加载多个模型)。 针对只有1个tpu算力卡的场景,使用方案2会更加合适,方案2支持多个容器同时挂载/dev/,实现算力卡共享。
修改 background.js: 主要更改: 使用 world: 'MAIN' 确保脚本在主页面上下文中执行 直接通过 src 属性加载 SDK 脚本 使用 Promise 等待 SDK 加载完成 4. 增加了等待时间,确保 SDK 完全加载 添加了更多的错误检查和处理 这种方法应该能解决 CSP 的限制,因为我们是通过 src 属性加载外部脚本,而不是使用内联脚本。请重新加载扩展并测试。
语音识别 8.1预定义命令 语音识别目前支持的命令如下: 命令 功能描述 BDS_ASR_CMD_START 启动识别 BDS_ASR_CMD_STOP 结束语音输入,等待识别完成 BDS_ASR_CMD_CANCEL 取消本次识别 BDS_ASR_CMD_LOAD_ENGINE 加载离线引擎,如使用离线识别,在启动识别前需调用此命令 BDS_ASR_CMD_UNLOAD_ENGINE 卸载离线引擎