发布了PC端,移动端是不是也要单独发布? 发布PC端时,移动端无需单独发布。 实际上每次网站发布时均是PC端和移动端的同时全量发布,因此无需再单独发布一次移动端。
突发访问产生大量流量超过网络带宽,导致输入缓冲区和输出缓冲区积压。 客户端处理速度跟不上Redis的处理速度,导致输出缓冲区积压。 解决方案 请依次排查内存使用率突然升高的原因,并参考对应的解决方案解决问题。 排查是否写入大量新数据 排查方法: 查看Redis实例监控的 节点网络输入量、写请求 。如果节点网络输入量与写请求的趋势与内存使用率的趋势一致,说明大量的数据写入导致内存使用率突然升高。
OpenCompass是由上海人工智能实验室开源的大模型评测平台。
排查Redis实例流量使用率高的问题 Redis实例作为更靠近应用服务的数据层,通常会执行较多的数据存取并消耗网络带宽。不同的实例规格对应的最大带宽有所不同,当超过该规格的最大带宽时,将对应用服务的数据访问性能造成影响。 步骤一:查询流量使用率 查询实例在指定时段的流量使用量。具体操作,请参见 查看监控数据 。 说明 需关注的监控指标为 节点网络输入量 和 节点网络输出量 。
Windows CPU内存跑满排查步骤 本文以Windows Server 2012为例,介绍了如果在使用服务器的过程中出现卡顿、登录服务器后异常退出等情况,针对服务器内部资源的排查步骤。 步骤一 登录服务器 可以通过Windows自带的远程连接工具连接服务器,如果无法远程连接,使用VNC登录。 步骤二 查看进程占用资源情况 1.鼠标右键点击任务栏,点击 任务管理器 。
操作成功: 无特殊返回参数 操作失败: 抛出异常,异常列表参考: 异常列表 代码示例 具体代码示例参考: example_delete_probe.py
原因排查和解决方案,请参见下文。 某个数据节点的CPU使用率较高 ,而其他数据节点的CPU使用率较低。原因排查和解决方案,请参见下文。 某个Proxy节点的CPU使用率较高 ,而其他Proxy节点的CPU使用率较低。原因排查和解决方案,请参见下文。 请根据不同现象,分别采取措施降低CPU使用率。 CPU使用率突然升高 如果实例全局的CPU使用率升高,可参考以下步骤排查并优化。
Linux服务器CPU内存跑满问题排查 本文介绍了如果在使用服务器的过程中出现卡顿、登录服务器后异常退出等情况,针对服务器内部资源的排查步骤,以Centos7为例。 步骤一 登录服务器 可以通过ssh远程连接服务器,如果无法远程连接,可以使用VNC登录。 步骤二 查看进程占用资源情况 1.执行 top 查看当前CPU、内存资源使用情况。
网络探测管理 创建网络探测 使用以下代码创建网络探测。
评测完成后,opencompass会给出评测结果,详细的评测记录保存在目录outputs/default/{TIMESTAMP}下,如下所示: 部署后评测 仍然以Qwen2-1.5B-Instruct为例, 推理服务实例A 使用如下命令部署vllm推理引擎: export VLLM_USE_MODELSCOPE = True # 用于控制内存分配的参数,可以帮助减少内存碎片化问题 export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF