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性能测试（CodeArts PerfTest）
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SFS Turbo性能测试
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SFS Turbo性能测试
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推理性能测试
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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。如果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10
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推理性能测试
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推理性能测试
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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。如果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10
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推理性能测试
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问题定位实例
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1 -- lr = 0x80393e34 traceback 1 -- fp = 0x809ca3a4 traceback 2 -- lr = 0x8039e0d0 traceback 2 -- fp = 0x809ca3b4 traceback 3 -- lr = 0x80386bec
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SAP应用层性能测试
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SAP应用层性能测试 通过Client Copy操作在SDRS容灾服务开启与关闭场景下所需要的时长来测试SDRS的性能。 开启SDRS容灾服务。 按照第三章节使用ddic用户登录SAP系统 新建client 点击SAP Menu/Tools/Administration/Administration/Client
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9.1.0版本性能测试概述
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Redis性能测试数据参考
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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
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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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使用pytorch进行线性回归
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t().mm(dy_pred) db = dy_pred.sum() w.sub_(lr * dw) b.sub_(lr * db) if ii % 10 == 0: x = t.arange(0
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语言模型推理性能测试
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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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使用性能测试服务需要哪些权限？
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使用性能测试服务需要哪些权限？ 租户账号默认具有Administrator权限，在使用性能测试服务前，需要授权性能测试服务创建私有资源组。 租户下面的子用户（即IAM用户）需要配置相关权限后，才可以使用性能测试服务，具体参见为IAM用户配置相关的权限。完成相关权限配置后，IAM用
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SD WebUI推理性能测试
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SD WebUI推理性能测试 以下性能测试数据仅供参考。 开启Flash Attention 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB)，约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时（1） 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1*
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创建并授权使用性能测试服务
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本章节，不影响您使用性能测试服务的其它功能。 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它服务授
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智慧职场网络规划
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172.16.1.0/24 vpc-XM WZ-生产 华北-北京四 172.16.2.0/24 vpc-wz LR-生产 华北-北京四 172.16.3.0/24 vpc-lr 其他系统 华北-北京四 192.168.0.0/16 vpc-default 父主题： 实施步骤
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日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer”
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learning_rate 原因分析 出现该问题的可能原因是“learning_rate”的参数名称写错了。keras官方文档中说明参数“lr”已重命名为“learning_rate”，在训练代码中必须写成“learning_rate”才能调用成功。keras官方文档请参见https://github
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多模态模型推理性能测试
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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
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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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