StructBERT文本相似度-中文-通用-base模型机器配置问题
我在试用StructBERT文本相似度-中文-通用-base这个模型，感觉效果还不错。我在1台8c32G（无gpu）的机器上搭建了一个docker的model scope环境（cpu版本），并对接http服务。完成一次相似度匹配的时间大概在800ms，cpu会占用到130%～150%。我想请问如果我想提升响应时间，比如缩短到400ms以内，应该使用什么配置的机器比较合适。1qps大概需要什么样的配置，谢谢！
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有一些建议您可以参考： 1. 缩短sequence_length 2. 减小batchsize（如果是batch推理的话） 机器配置需要您自行测试一下，我们这里也并没有缩短到400ms以内的可靠数据
2023-06-20 15:11:57赞同 展开评论 打赏
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