目前加速版SDK已支持Windows X86、Linux ARM、iOS ARM、Android ARM环境,加速后的SDK普遍在包大小、内存占用、识别速度等方面表现更优,详细对比请见 算法性能及适配硬件 。 加速版SDK和基础版的测试方式类似,只需在EasyDL控制台新增「加速版」测试序列号,即可获得3个月的测试期。
新增 MoE 通信 overlap 功能,跨机 alltoall 场景有一定优化,可通过 --moe-overlap-dispatcher-count 参数进行通信chuck 划分; 修复 修复 --offload-optimizer 对于 bfloat16 训练的支持; 非兼容性 在长序列场景下做 SFT 训练,当前 context-parallel 功能在 SFT 上的支持还需要测试和验证;建议暂不开启
即一次请求返回结果使用某服务类型,该类型服务计费一次。 额外tokens消耗费用:使用该组件可能会产生大语言模型额外tokens消耗费用,需要用户前往千帆MB- 在线推理 开通并购买相应大模型。
您可在 AI市场 了解EdgeBoard相关系列产品,同时可以在 软硬一体方案 了解性能数据。
这里片段个数和匹配分的设置,我们建议先做一些样本测试,根据观察到的结果来做调整,在不同解析场景和知识文本里,效果可能不同。我们这里先设置成召回数量=3,匹配分=0.7来做初步的测试 4.3.2.4 Rerank重排序 重排序Rerank的理念是,向量相似度搜索中的高阈值,并不能完全说明内容有最高的相关性。重排序模型通过将候选文档列表与用户问题语义匹配度进行重新排序,从而改进语义排序的结果。
用户可以查看本计划关于用例情况、执行进度、执行结果的统计数据,以及从优先级、执行者的维度对执行结果的分析。 3.7测试结论 完成测试计划后,可通过“测试结论”填写该计划的总结性结果。用户可以在计划概览中查看此结论。 另外,勾选“基于测试不成功套件/用例创建新测试计划”之后,用户可以将该计划中执行结果不是“成功”的套件/用例复制至新计划中,以便进行回归测试。
目前加速版SDK已支持Windows X86、Linux ARM、iOS ARM、Android ARM环境,加速后的SDK普遍在包大小、内存占用、识别速度等方面表现更优,详细对比请见 算法性能及适配硬件 。 加速版SDK和基础版的测试方式类似,只需在EasyDL控制台新增「加速版」测试序列号,即可获得3个月的测试期。
追求高性价比,对性能稳定性要求较低的应用场景。 独享型 完全独享的 CPU(绑核)、内存以及磁盘资源。 性能长期稳定,不会因为物理机上其它实例的行为而受到影响。 以数据库为核心系统的业务场景。例如金融、电商、政务、大中型互联网业务等。
点击「模型结果管理-上传问题集」,按照模板上传问题,可基于上传的问题集使用大模型知识问答完成问答结果的批量生成,生成结果可下载。 使用生成的结果可以进行人工预标注修改,完成最后的效果测试集。
具体生产场景可以结合业务场景做一些对比测试,如果访问是I/O瓶颈可以采用压缩存储,使用CPU来换I/O,并可以测试不同的压缩算法和级别以获得最满意的压缩选项。列压缩的压缩率比行压缩的更好,但应与表尺寸一并考虑。 对于大表来说,采用压缩存储,既节省空间也节省IO资源。长远来看还可降低阵列卡和磁盘的故障率。 只有AOT表才能使用使用表压缩,Heap不能使用压缩。