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Spark Python脚本如何引用Python脚本？
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开发Python脚本
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开发 > 脚本开发”。 在脚本目录中，双击脚本名称，进入脚本开发页面。 在编辑器上方，配置执行Python脚本的Python版本和主机连接。 表1 Python脚本属性 参数 说明 Python版本 选择Python版本。 Python2：Python版本为Python2 Pyt
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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 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 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
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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。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。
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性能测试服务的JMeter引擎支持哪些脚本？
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性能测试服务的JMeter引擎支持哪些脚本？ 未使用任何第三方插件的5.2版本-5.4版本的JMeter创建的jmx脚本。 使用了第三方插件，但是插件可以以jar包形式上传，且未修改ThreadGroup实现的大部分脚本（性能测试服务不确保此类脚本可以正常使用，需要在性能测试服务平台进行调试）。
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DataArts Studio支持自定义的Python脚本吗？
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DataArts Studio 支持自定义的Python脚本吗？ 问题描述 DataArts Studio自定义的Python脚本是否支持。 解决方案 支持。 父主题： 数据开发
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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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推理性能测试
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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
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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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性能测试
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性能测试 如下SQL语句为Q1，访问主表且无谓词条件。 mysql> EXPLAIN SELECT * FROM lineitem LIMIT 10000000,10; +----+-------------+----------+------------+------+----
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性能测试
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性能测试 性能测试是一种软件测试形式，通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要
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Python
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n或者python3，查看Python是否已经安装。python命令只能查询Python 2.x版本，python3命令只能查询Python 3.x版本，如果无法确认Python版本，请分别输入两个命令查看结果。 以Python 3.x为例，得到如下回显，说明Python已安装。
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Python
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Python 样例 语音验证码场景API、呼叫状态通知API、话单通知API 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。
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Python
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2018.3.5或以上版本，可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X，包含2.7.9），可至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install
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Python
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Python 样例 发送短信（示例1）、发送分批短信（示例1） 发送短信（示例2）、发送分批短信（示例2） 接收状态报告、接收上行短信 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 引用库 requests 2.18.1（仅示例1引用） 请自行下载安装Python
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Python
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Python脚本 在“Python脚本”参数后选择需要执行的Python脚本，系统自动默认显示Python版本，例如Python3。如果脚本未创建，请参考新建脚本和开发Python脚本先创建和开发脚本。 说明： 若选择Python语句方式，数据开发模块将无法解析您输入Python语句中携带的参数。
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推理性能测试
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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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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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