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结合华为云最佳实践与用户的配置和使用情况进行分析，为客户提供包括可靠性、安全、性能等维度的自助检查与优化建议，从而帮助客户实现高效运营与成本节约。

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  • 推理性能测试

    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一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本

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  • 推理性能测试

    时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下:

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  • 推理性能测试

    时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下:

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  • 推理性能测试

    时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下:

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  • 推理性能测试

    时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下:

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  • SFS Turbo性能测试

    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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  • TPC-H性能测试

    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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  • 脚本代码性能检查规则说明

    脚本代码性能检查规则说明 使用说明 低代码平台支持对已开发好的脚本代码，进行性能检查和兼容性检查，本节将带您了解代码性能检查的规则。 在标准/高级页面编辑页面上方，单击“性能分析”，即可进入性能分析页面。在该页面中，可查看脚本代码的性能检查结果报告和兼容性检查结果报告。 图1 进入性能分析页面

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  • 性能测试 CodeArts PerfTest

    原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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  • 性能测试（CodeArts PerfTest）

    创建PerfTest测试任务

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  • 性能测试（CodeArts PerfTest）

    准备PerfTest的资源组

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  • 性能测试（CodeArts PerfTest）

    创建PerfTest测试工程

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  • SFS Turbo性能测试

    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

    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一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本

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  • 推理性能测试

    推理性能测试 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）

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  • 推理性能测试

    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一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本

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  • 推理性能测试

    推理性能测试 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

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  • 推理性能测试

    推理性能测试 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）

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  • 推理性能测试

    时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下:

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