训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.910）

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需要准备的软件和工具如表1所示。您可以在本地PC上，从https://obs-sap.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/readme.txt下载readme.txt文件，了解软件和安装配置脚本具体的存放位置。

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软件与工具 需要准备的软件和工具如表1 软件和工具所示。 表1 软件和工具 项目 说明 下载地址 本地PC 使用Windows操作系统，Windows 7以上版本。 - WinSCP 用于上传密钥文件到 云服务器 上。 https://www.winscp.net PuTTY和PuTTYgen

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软件与工具 需要准备的软件和工具如表1所示。 您可以在本地PC上，从“https://obs-sap.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/readme.txt”下载“readme.txt”文件，了解软件和安装配置脚本具体的存放位置。 表1 软件和工具 项目

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登录华为HiLens控制台，进入“产品订购>工具/插件”页面。单击“华为RPA-WeAutomate工具”卡片。默认进入华为RPA-WeAutomate工具“基本信息”页签，即可查看华为RPA-WeAutomate工具详细介绍。 在购买RPA-WeAutomate工具之前，您可以试用单机版华为RPA-WeAutomate工具。

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链接信息 使用kubectl工具。 若通过内网使用kubectl工具，需要将kubectl工具安装在和集群在相同vpc下的某一台机器上。单击kubectl后的“配置”按钮。按照界面提示步骤操作即可。 图3 通过内网使用kubectl工具 通过公网使用kubectl工具，可以将kubectl安装在任一台可以访问公网的机器。

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已上架的工具编辑后，需要重新上架，资产中心的工具才能更新生效。 申请上架工具 将工具上架至资产中心，具体操作请参见将创建的工具上架到资产中心。 设置工具鉴权 在工具列表中，单击操作列的“设置鉴权”，设置鉴权信息，单击“保存”。只有经过身份验证和授权的用户才能使用工具。 删除工具 在工具列表中，选择操作列的“更多

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迁移工具安装 Velero是开源的 Kubernetes 集群备份、迁移工具，集成了Restic工具对PV数据的备份能力，可以通过Velero工具将原集群中的K8s资源对象（如Deployment、Job、Service、ConfigMap等）和Pod挂载的持久卷数据保存备份上传

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arch/ ...... 执行yum install hce-wae命令安装加速工具。 检查工具是否安装成功。 执行llvm-bolt帮助命令有如下输出信息，表示工具安装成功。 父主题： 应用加速工具

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LiteOS开发工具介绍 Huawei LiteOS Studio是Huawei LiteOS提供的一款Windows下的图形化开发工具。它以Visual Studio Code的社区开源代码为基础，根据C语言编程特点、Huawei LiteOS嵌入式系统软件的业务场景开发的工具。它提供

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├── src # 工具代码目录 ├── accuracy.py #精度测试脚本 ├── common_utils.py #获取训练日志工具 ├── performance.py #性能测试脚本 ├── trainer

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M006-性能测试 上料装配 【操作说明】 扫描批号，可使用扫码枪进行扫码，对应回显出该工位操作员所在工位的相关信息； 扫描物料批号进行； 行选中左边的物料上料网格，在右边网格会出现对应领料明细批号，即已上料的领料号； 【已上料数/上料总数】根据该工位总上料数情况进行累加，初始为

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授权使用CodeArts PerfTest

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TPC-H性能测试 TPC-H测试结果 TPC-H测试环境 TPC-H测试过程

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TPC-DS性能测试 TPC-DS测试结果 TPC-DS测试环境 TPC-DS测试过程

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SFS Turbo性能测试 fio是一个开源的I/O压力测试工具，可以使用fio工具对SFS进行吞吐量和IOPS的性能测试。 前提条件 已在云 服务器 上安装fio工具。fio可从官网或GitHub下载。 注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。

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SFS Turbo性能测试 fio是一个开源的I/O压力测试工具，可以使用fio工具对SFS进行吞吐量和IOPS的性能测试。 前提条件 已在云服务器上安装fio工具。fio可从官网或GitHub下载。 注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。

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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动

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推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为100

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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动

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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动

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