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- 2026年9月25日 10:25 UTC
- Author
- Kamo
- Commit
- 5edb887
TEI 1.5 の ONNX バックエンドは、物理ホストコア毎の 1 つの推論スレッド (k1m1) および スレッドの設定がないので、ポッドの1-CPUクォータの下にCFSスロットルがプールを凍らせます 中バッチ: 8 のバッチは 0.3 s から 5-11 s、/health に行きました(バッチのための待っています) フライト) 攻撃されたkubeletの1秒のタイムアウトと、リインデックスで2回モデルを死亡した。 RAGServiceは、失敗したままイベントを克服し、KBやノートの更新が失われ、106 ヘルプセンターの記事は決してベクトルを得ません。 - イメージ cpu-1.5 → cpu-1.9.4: 1.6 から ONNX プールは cgroup CPU の限界から大きさで分類されます。 同じモデルファイル。ベクターは1.5'sのビット識別なので、Qdrantのポイントは有効です。 SP01のリランサは同じタグを走らせます。 - --tokenization-workers 1 および OMP/MKL/RAYON NUM THREADS=1 (イメージは 8 に RAYON を置きます)、従って TEIがそのキャンドルのバックエンドに戻って落ちても、すべてのプールは限界にマッチします。 - ライブネスと読みやすさのタイムアウトSeconds 1 -> 10. メニュー (python3 -m unittest 発見 -s embedding-model/tests) manifest と TEI ROOTFS/TEI MODEL DIR がマニフェストのイメージ、args と env を実行します。 5 つの RAGService 字型クライアントを持つ CPU クォータの下: cpu-1.5 は 35 スレッド、2.7 チャンク/秒 121プローブの102に失敗しました。 cpu-1.9.4は6スレッド、8.1チャンク/秒を実行し、どれも失敗します。 KamoAI SP00最終レビューI-1.