硬件配置 人体分析的模型需在GPU服务器上运行,请准备好GPU再提交部署包申请。
下载完成后您可自行将安装包上传到需要进行私有化部署的服务器上。 在本地执行命令下载部署包 下载完成安装文件后,解压后进入original目录执行以下命令获取到部署包。 linux/macos环境: 执行bash download.sh windows环境: 首先需要下载win-bash,使windows环境可以执行linux脚本。
单次预测耗时参考 根据具体设备、线程数不同,数据可能有波动,请以实测为准 在 算法性能及适配硬件 页面查看评测信息表 自适应芯片版SDK 发布SDK时可根据实际应用时的硬件/芯片配置选择最合适的SDK。如“华为NPU版”就是针对华为NPU芯片做了适配与加速的SDK。如实际应用时需要适配多种芯片,就可以发布“自适应芯片版”SDK,SDK被集成后会自动判断设备的芯片并运行相应的模型。
含义_windows服务器:系统平均每秒接收tcp数据包的速率,通过调用Windows WMI.Win32_PerfFormattedData_Tcpip_TCPv4()接口获取。 TcpLossSegs TCP错误包数 个 InstanceId 1.仅linux服务器具备。
单次预测耗时参考 根据具体设备、线程数不同,数据可能有波动,请以实测为准 芯片类型 实测硬件 图像分类模型 物体检测模型 备注 ARM RK3399 64-1560ms 239-4100ms 不同模型网络差异较大 Myriad 2 Intel Movidius 1 40-615ms - Myriad X Intel Movidius 2 25-238ms - 海思NNIE 海思Hi3559A 38-
单次预测耗时参考 根据具体设备、线程数不同,数据可能有波动,请以实测为准 在 算法性能及适配硬件 页面查看评测信息表 自适应芯片版SDK 发布SDK时可根据实际应用时的硬件/芯片配置选择最合适的SDK。如“华为NPU版”就是针对华为NPU芯片做了适配与加速的SDK。如实际应用时需要适配多种芯片,就可以发布“自适应芯片版”SDK,SDK被集成后会自动判断设备的芯片并运行相应的模型。
设置TCPClient classname(默认为TCPClientImpl,即发送内容为编辑器中的纯文本),并根据实际压测需求,配置其他选项。 参数配置说明如下: Name: TCP Sampler名字,建议取有意义的名字以区分和查找。 Server Name or IP: 服务器名或IP地址。 Port Number: 端口号。
部分参数配置说明: Name: 线程组名字,建议在多线程组并存时取有意义的名字以区分和查找。 Number of Threads (users): 线程数,既模拟用户的数量。 Ramp-Up Period (in seconds): 线程启动后运行的时长,单位为秒。例:有100个线程,Ramp-Up Period设置为2,既每秒启动50个线程,2秒内启动完成。
InferManager的任何方法,都 不能在UI线程 中调用。 new InferManager() 及InferManager成员方法由于线程同步数据可见性问题,都 必须在一个线程中执行 。如使用android自带的 ThreadHandler类 。 输入: 1.配置类 ; 2.序列号 输出: Manager类 3.3.3.
配置文件中的一些标注为 支持热加载 的参数可以在不停止服务的情况下生效,这些配置被修改后会自动重新加载。 agent启动后默认会自动获取用户下所有的半托管迁移任务,若您想只进行指定的迁移任务,请设置 agent->migrationTaskList 参数。 服务性能扩展。当您希望拥有更高的迁移速度时候,您可以在源端创建更多云服务器,并在云服务器中部署从 Agent。