语言模型推理性能测试 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，且输入输出长度也在

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Redis性能测试数据参考 Redis 3.0 主备实例测试数据 Redis 3.0 Proxy集群实例测试数据 Redis 4.0/5.0 主备实例测试数据 Redis 4.0/5.0 Proxy实例测试数据 Redis 4.0/5.0 Cluster集群实例测试数据 Redis

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语言模型推理性能测试 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，且输入输出长度也在

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语言模型推理性能测试 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

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测试算子功能 当算子功能代码开发完毕后，可以在DWR工作流中使用或进行上线前的测试。本节主要介绍如何使用DWR的自定义工作流来测试算子的功能。 测试算子功能 登录DWR控制台， 在工作流页面点击“创建工作流”进入工作流编排界面。 将左侧“自定义”算子拖拽至编排区域。 鼠标单击各流

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多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代

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语言模型推理性能测试 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

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权”。 界面右上角显示“授权成功”，表示已授权性能测试服务创建私有资源组。 授权成功后，在IAM控制台的“委托”界面，系统会自动创建一条名为“cpts_admin_trust”的委托，此委托包含“CCE Administrator”和“VPCEndpoint Administrator”权限。

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本章节，不影响您使用性能测试服务的其他功能。 本章节为您介绍对用户授权的方法，操作流程如图1所示。 前提条件 给用户组授权之前，请您了解用户组可以添加的性能测试服务权限，并结合实际需求进行选择，性能测试服务支持的系统权限，请参见权限管理。如果您需要对除性能测试服务之外的其他服务授

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性能测试服务报告界面的RPS和TPS有什么区别？ RPS是Requests Per Second的简称，用例的RPS=用例总请求数/用例的运行时长。 TPS是Transactions Per Second的简称，用例的TPS=用例的事务数/用例的运行时长，其中事务定义为：性能测试

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多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx

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多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx

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多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx

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多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代

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测试和验证 监听事件的注册和事件处理程序的执行验证 一键外呼验证 验证页面集成功能 父主题： 场景三：通过URL地址集成（增加页面JS调用）

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secret 设备密钥，性能测试时可以固定填写一个密钥。 在“批量注册设备窗口”单击“添加文件”上传写好的批量注册文件模板，单击“确定”创建任务。 图1 设备-批量注册设备 批量注册执行成功后，保存好设备ID和密钥。 导入测试计划 下载用于JMeter测试的测试计划。 打开JMete

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性能测试服务测试时申请的带宽大小对测试有什么影响？ 用户压测的请求和响应的模型不一样，所需带宽也不一样。 例如5000TPS，每个请求包大小是1KB，那么总的上行带宽是5000KB，下行带宽也是一样的估算方式。 对于带宽的限制是限制上行带宽，因此POST/PUT等带Body的请求会比较消耗带宽资源。

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单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后，针对Stable Diffusion模型性能调优，您可以通过AOE工具进行自助性能调优，进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析，并针对性地做一些调优操作。 您可以直接使用ben

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性能测试服务的JMeter引擎和开源JMeter有什么异同？ 性能测试服务的JMeter引擎，基于开源Apache JMeter实现，默认版本为5.4，可以兼容5.2、5.3版本（需用户自行上传）。 性能测试服务的JMeter引擎，相对于本地开源JMeter，主要有以下优势： 自动化的分布式调度。

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特性和功能 超高清视频 高保真音频 智慧投屏 智能导播 白板协作 会议多种屏幕布局 双屏显示 平行视界 智慧多窗 通讯录 无线接入 网络适应性和安全性 加入会议 会议控制 信息窗 负一屏欢迎页 企业应用 全球化 运维管理 第三方集成开发接口 应用后台保活 开发者选项

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不同的用户行为和工作负载响应。 脚本自动化： 脚本自动化，根据反馈、测试结果或更改要求不断优化和更改测试脚本。 考虑优化脚本逻辑、参数化和错误处理，或添加额外的验证和检查点，配置自动化脚本，迭代测试无需更改脚本。 3.配置测试环境 性能测试环境是指用于开展性能测试活动的环境，为性

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