建议基于 512MB 的文件,采用并发(多机多线程)的 4K 小 IO 进行 IOPS 的基准测试。 吞吐:每秒读写数据量的大小,单位 GiB/s 或 MiB/s。建议基于 512MB 的文件,采用并发(多机多线程)的 1M 大 IO 进行吞吐的基准测试。 时延:处理读写请求的耗时,单位 ms。建议基于 512MB 的文件,采用单流(单线程)的 4K 小 IO 进行时延的基准测试。
Q: 我想使用多线程预测,怎么做? 如果需要多线程预测,可以每个线程启动一个Progam实例,进行预测。 demo.py文件中有相关示例代码。 注意: 对于CPU预测,SDK内部是可以使用多线程,最大化硬件利用率。参考init的thread_num参数。
用户无需提前购买硬件,即可迅速创建或释放任意多台云服务器,有效降低IT成本,提升运维效率,为用户快速构建稳定可靠的应用,降低网络规模计算的难度,使用户更专注于核心业务创新。
A:暂不支持,单次调用仅可识别单张图片,但您可在QPS允许范围进行多线程调用。 Q:可以识别PDF、Word、Excel等格式文件吗? A:支持 JPG、JPEG、BMP、TIF、WebP 等格式图片及PDF文档,暂不支持 Word、Excel等格式,如果您对这部分文本格式存在识别需求,可以先将其转为图片格式或PDF文档后再进行上传。 Q:识别结果可以转化为Word或者TXT吗?
比如支持批量图片预测、多线程预测、fp16加速等。实际集成的过程中,最需要注意的就是config的配置,一个适合自己应用场景的config参数配置才能带来最佳的预测速度。
辨影系列 SDK 支持多线程预测,创建一个 predictor,并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制所支持的最大并发量,只需要 init 一次,多线程调用 infer 接口。
SysBench 是一款跨平台且支持多线程的模块化基准测试工具,可以用来做 CPU/内存/磁盘IO/线程/mutex 和数据库的基准测试。
使用场景: 内网环境下构建高可用服务:多台BCC实例基于HAVIP,使用Keepalived组合成一个高可用的内网服务。VPC内的其他实例可以通过内网访问HAVIP来访问该服务。当主BCC实例发生故障时,备用BCC实例会自动接管主BCC实例的服务,实现业务高可用。
辨影系列 SDK 支持多线程预测,创建一个 predictor,并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制所支持的最大并发量,只需要 init 一次,多线程调用 infer 接口。
辨影系列 SDK 支持多线程预测,创建一个 predictor,并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制所支持的最大并发量,只需要 init 一次,多线程调用 infer 接口。