PaddlePaddle
UIE抽取耗时20ms，是否可继续缩短？
可以使用更小的UIE模型来极速
有没有调参的办法呢。比如调整一些参数使速度更快？ 另外，我想了解一下对于不同的模型大小，你们那边的预测速度大概是多少呢？想了解下20ms的速度是否跟你们对齐了。
可以使用更小的UIE模型来极速
有没有调参的办法呢。比如调整一些参数使速度更快？ 另外，我想了解一下对于不同的模型大小，你们那边的预测速度大概是多少呢？想了解下20ms的速度是否跟你们对齐了。
目前比较快的方式就是切换模型到uie更小的模型上，这个相对也是比较方便的；
速度方面是没有办法发布出来的，因为速度和每个应用的schema设计有关系，schema越是复杂则耗时越多，没有办法统一一个耗时
可以使用更小的UIE模型来极速
有没有调参的办法呢。比如调整一些参数使速度更快？ 另外，我想了解一下对于不同的模型大小，你们那边的预测速度大概是多少呢？想了解下20ms的速度是否跟你们对齐了。
目前比较快的方式就是切换模型到uie更小的模型上，这个相对也是比较方便的；
速度方面是没有办法发布出来的，因为速度和每个应用的schema设计有关系，schema越是复杂则耗时越多，没有办法统一一个耗时
小模型和大模型的区别在哪里呢？会不会导致抽取能力有差异呢
可以使用更小的UIE模型来极速
有没有调参的办法呢。比如调整一些参数使速度更快？ 另外，我想了解一下对于不同的模型大小，你们那边的预测速度大概是多少呢？想了解下20ms的速度是否跟你们对齐了。
目前比较快的方式就是切换模型到uie更小的模型上，这个相对也是比较方便的；
速度方面是没有办法发布出来的，因为速度和每个应用的schema设计有关系，schema越是复杂则耗时越多，没有办法统一一个耗时
为何只能从二者选一个呐
可以使用更小的UIE模型来极速
有没有调参的办法呢。比如调整一些参数使速度更快？ 另外，我想了解一下对于不同的模型大小，你们那边的预测速度大概是多少呢？想了解下20ms的速度是否跟你们对齐了。
目前比较快的方式就是切换模型到uie更小的模型上，这个相对也是比较方便的； 速度方面是没有办法发布出来的，因为速度和每个应用的schema设计有关系，schema越是复杂则耗时越多，没有办法统一一个耗时
需要更新一下paddlenlp的版本，同时拉取最新的finetune.py脚本
OK了解，不过uie-tiny这个也是个小模型吧？应该也可以用哈？
可以的， uie-tiny 和 uie-medium 是同一个模型，新发布的tiny系列模型把命名规范统一了
OK了解，不过uie-tiny这个也是个小模型吧？应该也可以用哈？
可以的， uie-tiny 和 uie-medium 是同一个模型，新发布的tiny系列模型把命名规范统一了
换了小模型后耗时完全没有变化，有什么建议吗。目前耗时20ms的确还是有些长
OK了解，不过uie-tiny这个也是个小模型吧？应该也可以用哈？
可以的， uie-tiny 和 uie-medium 是同一个模型，新发布的tiny系列模型把命名规范统一了
换了小模型后耗时完全没有变化，有什么建议吗。目前耗时20ms的确还是有些长
应该不会的，换了小模型速度肯定会有提升，你看看是不是静态图的文件是不是没有被删除，static目录
模型训练完毕后，UIE抽取耗时目前稳定在20ms左右。 显卡为16GB，已设置fp16。 是否还有其他方法可使耗时能继续缩短？
请问下你是调用的什么模型结果是20ms啊？
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