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网站建设的项目计划,广州新闻热点事件,天猫转让,自己开发小程序多少钱1. 实验背景 本实验旨在评估DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型在特定硬件配置下的性能表现。测试硬件为GPU服务器。实验主要关注模型在不同并发请求数下的峰值生成速度。 吞吐量(Throughput): 测试模型在单位时间内可以处理多少请求,通常以“每秒生成的令牌数(tokens/s)…

1. 实验背景

本实验旨在评估DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型在特定硬件配置下的性能表现。测试硬件为GPU服务器。实验主要关注模型在不同并发请求数下的峰值生成速度。

  • 吞吐量(Throughput): 测试模型在单位时间内可以处理多少请求,通常以“每秒生成的令牌数(tokens/s)”来衡量。
  • 首次响应时间(First Token Latency): 测试从用户发送请求到模型生成第一个令牌的时间。
  • 全响应时间(Total Latency): 测试从请求发送到模型返回完整响应所需的时间。
  • 并发处理能力: 测试模型在多用户高并发情况下的稳定性和性能,了解模型的最大并发数。

2. 测试设置

  • 模型部署:DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
  • 测试指标
    • 并发请求数(每秒)
    • 每秒峰值平均生成tokens数

3. 测试结果

http://www.dtcms.com/wzjs/497273.html

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