性能测试 CodeArts PerfTest

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性能测试 CodeArts PerfTest(原CPTS)是一项为应用接口、链路提供性能测试的云服务,支持HTTP/HTTPS/TCP/UDP等协议。PerfTest丰富的测试模型定义能力可以真实还原应用大规模业务访问场景,帮助用户提前识别应用性能问题

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最高千万并发支持,包年价格更低

    云性能测试服务支持梯度增压 更多内容
  • 梯度提升树回归

    梯度提升树回归 概述 “梯度提升树回归”节点用于生成回归模型,是一种基于决策树的迭代回归算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型,每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建,从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成:后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正,

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  • 梯度提升树分类

    梯度提升树分类 概述 “梯度提升树分类”节点用于生成二分类模型,是一种基于决策树的迭代分类算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型,每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建,从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成:后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正

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  • 梯度提升树分类特征重要性

    梯度提升树分类特征重要性 概述 采用梯度提升树分类算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选,表示输入的数据集;如果没有pipeline_model和gbt_classify_model参数,表示直接根据数据集训练gbdt分类模型得到特征重要性

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  • 梯度提升树回归特征重要性

    梯度提升树回归特征重要性 概述 采用梯度提升树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选,表示输入的数据集;如果没有pipeline_model和gbt_regressor_model参数,表示直接根据数据集训练梯度提升树回归模型得到特征重要性

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  • 排序策略-离线排序模型

    优化器类型 grad:梯度下降算法 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam:自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点,对梯度的一阶矩估计(First Moment Estimation,即梯度的均值)和二阶矩估计(Second

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  • 排序策略

    优化器类型 grad:梯度下降算法 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam:自适应矩估计算法 结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点,对梯度的一阶矩估计(First Moment Estimation,即梯度的均值)和二阶矩估计(Second

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  • 分类

    分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题: 模型工程

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  • 数据分析

    数据分析 箱型图 分桶统计 相关性分析 决策树分类特征重要性 决策树回归特征重要性 梯度提升树分类特征重要性 梯度提升树回归特征重要性 孤立森林 百分位 百分位统计 直方图 折线图 饼形图 散点图 随机森林分类特征重要性 随机森林回归特征重要性 全表统计 单样本t检验 直方图(多字段)

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  • dynamics

    transition 函数f(x)=Ax3+B*x2+Cx+D,约束梯度在开始和结束时必须为零. sinusoidal:变化曲线是一个正弦变迁Sinusoidal transition 函数 f(x)=A*正弦(x)+B,约束梯度在开始和结束时必须为零. step:变化曲线是一个阶段变迁Step

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  • 压力配置

    当“压力模式”为“并发模式”、“执行策略”为“按时长”,“调压模式”为“自动调压”且“梯度递增”打开时,需要配置以下参数: 说明: 一个用例只能设置一个“梯度递增”阶段。 起始并发数 梯度递增的起始并发用户数量。 递增总并发数 一共会增加的并发用户数。梯度递增中,第一个子阶段并发用户为起始并发用户数,其余每个子

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  • 支持

    支持 华为支持 华为提供多种帮助方式,在您使用华为云的过程中,出现任何问题都可以联系我们。 SAP支持 在使用SAP的过程中,有任何疑问,您可以通过SAP官网的帮助中心获取SAP支持

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  • 支持

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 步骤3:创建虚拟接口

    带宽<=100Mbps,限速梯度为 10Mbps 100Mbps < 带宽<=1000Mbps(1Gbps):限速梯度为 100Mbps 1Gbps<带宽<=100Gbps(100Gbps):限速梯度为 1Gbps 100Gbps<带宽:限速梯度为 10Gbps 示例,带宽值设

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  • 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP)

    batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶,一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下: 图1 多机多卡数据并行训练 DistributedDataParallel进行多机多卡训练的优缺点

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  • 创建虚拟接口

    带宽<=100Mbps,限速梯度为 10Mbps 100Mbps < 带宽<=1000Mbps(1Gbps):限速梯度为 100Mbps 1Gbps<带宽<=100Gbps(100Gbps):限速梯度为 1Gbps 100Gbps<带宽:限速梯度为 10Gbps 示例,带宽值设

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  • 配置OLC服务

    次重要接口 一般接口 接口名称 填写需要进行流控的接口名称。 对于匹配类型为精确匹配,支持添加多个,使用英文逗号分隔;支持“*”通配符,表示所有接口。 对于匹配类型为正则匹配,支持Java正则表达式,只支持配置一个正则表达式;名称不允许存在中文及空格;通配符和正则匹配到的多个不同接口会各自统计流量信息各自流控。

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  • 回归

    回归 决策树回归 梯度提升树回归 LightGBM回归 线性回归 随机森林回归 父主题: 模型工程

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  • 配置OLC服务

    次重要接口 一般接口 接口名称 填写需要进行流控的接口名称。 对于匹配类型为精确匹配,支持添加多个,使用英文逗号分隔;支持“*”通配符,表示所有接口。 对于匹配类型为正则匹配,支持Java正则表达式,只支持配置一个正则表达式;名称不允许存在中文及空格;通配符和正则匹配到的多个不同接口会各自统计流量信息各自流控。

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  • 千万级性能压测引擎简介

    带来的性能挑战,成为企业发展的重中之重。 性能测试服务提供千万级集群超大规模并发能力,涵盖超高并发瞬时发起、梯度加压、动态压力调整等能力,满足亿级日活应用的压测要求,支持自定义插件能力实现私有协议和函数的对接,满足各类协议与复杂场景的性能压测,企业可以灵活按需进行高并发测试,提前发现性能问题,保障产品上市质量。

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  • 单机多卡数据并行-DataParallel(DP)

    各GPU上的模型进行前向传播,得到输出 主GPU(逻辑序号为0)收集各GPU的输出,汇总后计算损失 分发损失,各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数,将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下: 图1 单机多卡数据并行训练 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点

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  • 支持信息

    如果客户遇到任何SAP相关问题,请直接提交SAP Ticket,同时请把SAP component值设置为BC-OP-LNX-HUAWEI问题,该问题将直接由SAP及华为联合支持团队处理。

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