工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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工具下载 命令行客户端（包含GDS工具包） 表1 gsql下载地址 操作系统类别 适用操作系统版本 下载地址 校验文件 Windows Windows x86_64： Windows 7及以上。 Windows Server 2008及以上。 dws_9.1.x_gsql_for_windows

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参数 是否必选 参数类型 描述 connector_id 是 String 参数解释： 工具ID，进入AI原生应用引擎，在左侧导航栏选择“Agent编排中心 > 我的工具”，在工具列表中复制工具ID。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 只能由英文字母、数字以及“-”组成，且长度为36个字符。

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操作 说明 设置工具鉴权 在工具列表中，单击操作列的“设置鉴权”，设置鉴权信息，单击“保存”。只有经过身份验证和授权的用户才能使用工具。 申请上架工具 将工具上架至资产中心，具体操作请参见将创建的工具上架到资产中心。 创建执行动作 在工具列表中，单击工具名称，在工具详情页面创建执行动作，具体操作请参见创建执行动作。

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多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、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

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负载测试：是在被测系统上进行负载阶梯加载，直至摸到系统性能极限，一般用来测试系统性能容量或调优。 压力测试：是检查系统处于超负载压力下的性能表现，可以考察系统的流控机制和极限场景下的性能。 长时间稳定性测试：该测试需要在负载压力下进行，是考察性能表现稳定性的重要手段，经常结合压力测试开展。 配置测试：通过对被测系统软

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性能测试结果 基于上述样本，预先注入1TB+数据并进行压力测试，测试结果如下： 数据压缩率： 写入1.1TB数据(约38亿条)，压缩后数据占用约为155GB，数据压缩比约为13.8%； 性能表现： 维持业务总QPS达到约160w，此时读请求总流量约为1.5Gb/s，实例CPU利用率在60%-70%。

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Influx实例，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区一 弹性云 服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）：规格选择内存优化型m6.2xlarge.8，8

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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行性能比较脚本 完成benchmark启动任务。 进入test-benchmark目录执行命令。 ascendfactory-cli performance <cfgs_yaml_file> --baseline

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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train

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0/5.0 Proxy实例测试数据 测试环境说明 测试实例规格 Redis 4.0/5.0 64G（8分片） Proxy集群 测试执行机规格 通用计算增强型 | c6.xlarge.2 | 4vCPUs | 8GB 测试工具 使用三台ECS并发测试，测试工具为memtier_benchmark

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测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS

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测试实例性能 测试RabbitMQ生产速率和消费速率

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种数据库。主要包括以下几种测试： CPU性能 磁盘IO性能 调度程序性能 内存分配及传输速度 POSIX线程性能 数据库性能(OLTP基准测试) 应用接口性能压测 你可以使用以下两种方式针对应用接口进行性能测试，一种是采用华为云提供的云原生性能测试工具CodeArts PerfT

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测试实例性能 使用memtier_benchmark测试Redis性能 使用redis-benchmark测试Redis性能 redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 Redis性能测试数据参考

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测试实例性能 测试4.8.0版本RocketMQ实例性能 测试5.x基础版本RocketMQ实例性能

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8vCPUs | 16GiB | c7.2xlarge.2 测试执行机镜像 Ubuntu 18.04 server 64bit 测试工具 使用单台ECS测试，测试工具为memtier_benchmark 测试命令 未开启SSL场景： ./memtier_benchmark -s {IP}

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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 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 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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7.6 64bit位版本。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议ECS绑定弹性IP。 测试工具 Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能。了解Sysbench更多详情，请访问https://github

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