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云性能测试服务 CPTS 

 

云性能测试服务（Cloud Performance Test Service）是一项为应用接口、链路提供性能测试的云服务，支持HTTP/HTTPS/TCP/UDP等协议。CPTS丰富的测试模型定义能力可以真实还原应用大规模业务访问场景，帮助用户提前识别应用性能问题。 100以下并发长期免费使用，最高百万并发支持，包年价格更低

 
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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

    IOPS=min(4000000,50000×容量) 其中，容量单位为TB 通用测试配置样例 以下提供的预估值为单台弹性云服务器E CS 测试的结果。建议使用多台ECS测试，以达到高性能弹性文件服务的性能指标。 本文以SFS Turbo性能型，云服务器规格如下为例说明。 规格：通用计算增强型 | c3.xlarge

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  • SFS Turbo性能测试

    libaio-devel 查看fio版本。 fio --version 通用测试配置样例 以下提供的预估值为单台弹性云服务器ECS测试的结果。建议使用多台ECS测试，以达到高性能弹性文件服务的性能指标。 本文以SFS Turbo性能型，云服务器规格如下为例说明。 规格：通用计算增强型 | c3.xlarge

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  • 推理性能测试

    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

    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

    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 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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  • SFS Turbo性能测试

    libaio-devel 查看fio版本。 fio --version 通用测试配置样例 以下提供的预估值为单台弹性云服务器ECS测试的结果。建议使用多台ECS测试，以达到弹性文件服务的性能指标。 本文以SFS Turbo性能型，云服务器规格如下为例说明。 规格：通用计算增强型 | c3.xlarge

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  • M006-性能测试

    M006-性能测试 上料装配 【操作说明】 扫描批号，可使用扫码枪进行扫码，对应回显出该工位操作员所在工位的相关信息； 扫描物料批号进行； 行选中左边的物料上料网格，在右边网格会出现对应领料明细批号，即已上料的领料号； 【已上料数/上料总数】根据该工位总上料数情况进行累加，初始为

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  • 性能测试（CodeArts PerfTest）

    授权使用CodeArts PerfTest

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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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  • SFS Turbo性能测试

    IOPS=min(4000000,50000×容量) 其中，容量单位为TB 通用测试配置样例 以下提供的预估值为单台弹性云服务器ECS测试的结果。建议使用多台ECS测试，以达到弹性文件服务的性能指标。 本文以SFS Turbo性能型，云服务器规格如下为例说明。 规格：通用计算增强型 | c3.xlarge

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  • 推理性能测试

    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

    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

    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

    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

    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

    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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  • 性能测试（CodeArts PerfTest）

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