判断分支中可添加URL请求、判断、等待、循环、测试关键字。 分组 当测试流程中多个步骤存在关联关系时，可以对测试步骤进行归类，并放到同一分组中。通过对测试步骤的分组，让测试场景具备更好的可读性和操作性。 进入接口自动化用例编辑的“脚本”页签，单击“分组”。 输入分组名称，并拖拽相关的测试步骤到分组。 分组中可添加URL请求、判断、等待、循环。

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TestPlan生成测试用例方式介绍 测试用例是对一项特定的软件产品进行测试任务的描述，体现在测试方案、方法、技术和策略。其内容包括测试目标、测试环境、输入数据、测试步骤、预期结果、测试脚本等，最终形成文档。 CodeArts TestPlan内置手工测试、接口自动化测试、性能自动化测试以及自

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功能总览 全部 测试计划 测试设计 手工测试用例 接口自动化用例 测试用例相关配置 测试执行 测试报告 测试设置 测试计划 测试计划服务是一站式云端测试平台，整合功能测试和接口测试，高效协同，支持不同规模团队敏捷测试流程。 标准的测试过程包括测试计划、测试设计、测试管理、测试执行、测试报告几个主要阶段。

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Windows2012配置方法，脚本获取请参考win2012自动化配置脚本。。 自动化脚本配置 自动化脚本配置具体步骤如下： 配置前请检查是否已经进行安全配置，否则会出现连通性验证失败的情况。 获取自动化配置脚本。 下载win2012自动化配置脚本。 手动解压“Windows20

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测试设计 测试设计借助思维导图进行启发式测试设计，可视化承载4层测试设计方法，根据需求分解测试场景，根据场景分解测试点，根据测试点生成草稿用例，最后归档为测试用例，输出整体测试方案。 测试管理 融入全生命周期追溯、团队多角色协作、敏捷测试、需求驱动测试等理念，覆盖测试需求管理、

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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 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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API自动化用例 API自动化测试为将请求直接发送到应用程序的后端或服务，并验证响应内容以确保按预期运行的同时收到响应。 新建API自动化用例 支持用例设计人新建API自动化用例。 新建入口：【API自动化】->【用例管理】->【新建】。 图1 新建API自动化用例 填写用例相关

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执行Python脚本报错：Agent need to be updated？ 问题原因 创建的主机连接的 CDM 集群版本可能有点低。 解决方案 创建的主机连接需要使用2.8.6版本及以上的CDM集群。 父主题： 数据开发

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TestPlan接口脚本 背景信息 接口自动化用例支持通过导入Postman文件生成测试步骤。 导入Postman需满足以下要求： 支持Postman Collection v2.1标准。 仅支持Postman请求方法、请求URL、请求头、请求体生成测试步骤。 Postman请

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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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基于接口自动化用例和关键字驱动的电商平台测试 应用场景 随着云平台的功能日趋复杂，在设计测试用例时，经常会遇到一些相同的前置步骤或者测试逻辑。如果每一个测试用例中都编写这些步骤，重复工作量很大，并且难以维护。在接口自动化测试平台上，用户可以完成测试工程的创建，测试用例的编写以及测

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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 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 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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l） 启动脚本，用法无切换，一般就是到达执行目录，然后python xxx.py。 训练结果、日志、checkpoints上传。（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil） 可以用一个run脚本把整个流程包起来。run.sh脚本的内容可以参考如下示例：

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# 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态，动态性能评测脚本 执行性能测试脚本前，需先安装相关依赖。

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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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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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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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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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