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06:33 AM · Nov 15 ,2025

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數據狂徒 - jemter1分鐘請求3000次怎麼設置

在壓力測試時,可能需要使用jmeter的梯度加壓。而在使用梯度加壓時,大部分tester會對這一點疑惑:設置的總線程是100,但聚合報告中線程數遠超100個 ,為什麼梯度加壓會有這樣的現象?用事實説話,本文用示例去解釋這一點。 環境: 先設置梯度加壓的場景,訪問某網站,具體如下: 從這個梯度加壓設置的參數,我們可以看出設置的總線程數為50

機器學習 , 加載 , 響應時間 , 人工智能 , 迭代

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mob64ca12efd81c - AIGC音頻模型

AIGC音頻模型是一種基於人工智能生成內容的音頻處理技術,廣泛應用於音頻生成、轉換、處理等場景。隨着語音識別和合成技術的發展,AIGC音頻模型的適用場景越來越多,比如語音助手、在線教育、遊戲音效生成等。 根據《人工智能音頻技術研究報告》,AIGC音頻模型通過深度學習技術對音頻內容進行分析和生成,展示出強大的創新能力。 適用場景分析 在實際應用中,AIGC音頻模型

System , 響應時間 , aigc , 人工智能

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mob649e81576de1 - Ollama使用api

在數字化轉型的背景下,Ollama作為一個現代化的API管理平台,日益成為開發者和企業對接和利用多樣化模型的重要工具。通過Ollama的API,業務用户可以靈活地執行機器學習任務,與其他系統集成。然而,在具體使用過程中,開發者遇到了若干問題,影響了系統的穩定性與性能。這篇博文將深入探討解決“Ollama使用API”過程中遇到的問題,包括背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試及優化策

API , 響應時間 , aigc , 解決方案

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mob64ca12d9081f - 大模型 llama怎麼用

在本篇博文中,深入探討了如何有效使用大模型LLaMA(Large Language Model)相關的過程。LLaMA是Meta發佈的一種先進的大語言模型,廣泛應用於自然語言處理任務中。接下來,我將詳細描述在使用LLaMA時可能碰到的實際問題及其解決方案。 問題背景 在實際的項目中,用户希望利用LLaMA模型生成高質量的文本,例如撰寫文章、客服對話等。設想一下,一個在線客服系統希

響應時間 , aigc , ci , Python

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泰克教育 - 泰漲知識 | 什麼是自動化巡檢?

什麼是自動化巡檢? 一、簡介 在實際工作中,自動化巡檢可以幫助系統管理員、開發人員和其他技術從業者更好地理解和利用自動化巡檢來提高系統的穩定性和性能。簡單理解就是利用計算機程序和腳本等自動化工具,以取代手動進行的檢查和監測操作。這樣有助於提高效率、減少錯誤,並確保持續性的監測。在部署自動化巡檢時,我們通常是定期執行的,以確保系統和網絡的穩定性

大數據 , hive , HTTP , 響應時間 , Python

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mob649e815a6b81 - ollama指定顯卡 參數

要解決“ollama指定顯卡 參數”的問題,首先我們需要了解這個問題對業務的影響。顯卡是深度學習和模型推理的關鍵組成部分,正確的顯卡配置會顯著影響系統的運行效率和響應時間。 背景定位 在過去的幾個月裏,我們注意到使用 ollama 時,顯卡性能波動較大,導致模型推理速度不一致。這一問題使得我們在處理高併發請求時經常出現延時,直接影響了用户體驗。用户投訴率增加,這對業務的口碑造成了

正常運行 , 響應時間 , aigc , ci

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mob64ca12ee2ba5 - postman 測試ollama

在現代軟件開發中,Postman 常被用來測試 API 接口,並與不同的 AI 框架和服務進行集成。最近,我在使用 Postman 測試 Ollama 時遇到了一些問題,本文將詳細記錄我如何解決這些問題的過程,包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、最佳實踐和生態擴展方面的內容。 背景定位 在開發和測試過程中,利用 Postman 來驗證 Ollama API 的正確性和性能

API , postman , 響應時間 , aigc

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mob64ca12d4a164 - ollama 啓動API時一直未報錯也沒有啓動

在使用 Ollama 啓動 API 時,常常可能會遇見一個棘手的問題:API 一直未報錯也沒有啓動。這種情況讓開發者感到困惑,既沒有提示,也沒有啓動的跡象。在這篇博文中,我將詳細記錄解決這一問題的過程,包括背景定位、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試、以及預防優化。 問題背景 在某次項目中,我們開始嘗試使用 Ollama 的 API 來構建一個機器學習應用。此 API 被宣傳

API , 響應時間 , aigc , 解決方案

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