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。
多线程预测 GPU 加速版 SDK 的多线程分为单卡多线程和多卡多线程两种。 单卡多线程:创建一个 predictor,并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制单卡所支持的最大并发量,只需要 init 一次,多线程调用 infer 接口。
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。
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。
请求参数 参数名称 类型 是否必需 参数位置 描述 version String 是 URL参数 API版本号,当前取值为1 haVipId String 是 URL参数 高可用虚拟IP的ID 返回头域 除公共头域,无其它特殊头域。
请求参数 参数名称 类型 是否必需 参数位置 描述 version String 是 URL参数 API版本号,目前取值为1 ipGroupId String 是 URL参数 IP地址族的ID 返回头域 除公共头域,无其它特殊头域。
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。
前提条件 停止集群时,集群必须处于 服务中 状态。 启动集群时,集群必须处于 已停服且未欠费 状态。 注意事项 集群停止并不会释放相关资源,在集群停止期间不可访问集群,但资源的持续占用依旧 会产生相关的费用 。 集群停止后, 客户端将无法连接集群 ,请谨慎操作。 操作步骤 停止集群 登录 消息服务 for Kafka控制台 进入集群列表页面。
多线程预测 GPU 加速版 SDK 的多线程分为单卡多线程和多卡多线程两种。 单卡多线程:创建一个 predictor,并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制单卡所支持的最大并发量,只需要 init 一次,多线程调用 infer 接口。
多线程预测 GPU 加速版 SDK 的多线程分为单卡多线程和多卡多线程两种。 单卡多线程:创建一个 predictor,并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制单卡所支持的最大并发量,只需要 init 一次,多线程调用 infer 接口。