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PaddlePaddle
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1b044cc7
编写于
10月 14, 2019
作者:
W
Wang Guibao
提交者:
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10月 14, 2019
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doc/ELASTIC_CTR.md
+33
-1
未找到文件。
doc/ELASTIC_CTR.md
浏览文件 @
1b044cc7
...
...
@@ -18,7 +18,7 @@ ELASTIC CTR
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工业级稀疏参数Serving组件,批量读取响应时间是redis的xx%,吞吐量是redis的xx倍
-
工业级稀疏参数Serving组件,批量读取响应时间是redis的xx%,吞吐量是redis的xx倍
[
注1
](
#annotation_1
)
本方案整体流程如下图所示:
...
...
@@ -348,3 +348,35 @@ $ docker push ${DOCKER_IMAGE_NAME}
关于Paddle Serving的完整开发模式,可参考
[
Serving从零开始写一个预测服务
](
https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/CREATING.md
)
,以及
[
Paddle Serving的其他文档
](
https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/doc
)
# 注释
## 注1. <span id='annotaion_1'>Cube和redis性能对比测试环境</span>
### Cube测试环境
在本方案部署的整体解决方案中,CTR预估任务demo client端能够发送批量查询请求,而Serving端则定期向日志中打印访问cube的平均响应时间等统计信息。具体的说明在这里
[
PROFILING_CUBE.md
](
https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/master/doc/PROFILING_CUBE.md
)
### Redis测试环境
2台百度云主机,分别作为server和client端
CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v3 @ 2.40GHz, 6核
server端部署redis-sever (latest stable 5.0.6)
client端为基于
[
redisplusplus
](
https://github.com/sewenew/redis-plus-plus
)
编写的客户端
[
get_values.cpp
](
https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/master/doc/resource/get_value.cpp
)
基本原理:启动k个线程,每个线程访问M次redis server,每次用mget批量获取N个key。总时间加和取平均。
调用方法:
```
bash
$
./get_values
-h
192.168.48.25
-t
3
-r
10000
-b
1000
```
其中
\-
h server所在主机名
\-
t 并发线程数
\-
r 每线程请求次数
\-
b 每个mget请求的key个数
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