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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测试 将测试框架集成到项目中 Create tests创建测试 运行测试 父主题： Java

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导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集，可以设置是否公开，将数据集公开给其他人使用。

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String 目录或者数据集节点的显示名称。 children JSON列表 子目录类表。 isMetaDataInfo Boolean 是否为元数据（数据集）的标识。 secretLevel String 密级。 状态码 具体请参考状态码。 父主题： 数据集发布接口

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String 目录或者数据集节点的显示名称。 children JSON列表 子目录类表。 isMetaDataInfo Boolean 是否为元数据（数据集）的标识。 secretLevel String 密级。 状态码 具体请参考状态码。 父主题： 数据集发布接口

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\"targetDirUrl\":\"iMaster NAIE数据集公有云/主题数据集\"}]\n2020-08-06 21:16:12.528 [main] INFO - getDatasets datasetsInfo is [DatasetParam(datasetName=数据准备测试模型B, sourc

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数据集 硬盘故障检测模板中，已经预置了四份 数据实例 ，已无需再上传数据。如果用户需要了解数据上传操作，可以查看本地上传数据集操作说明。 单击菜单栏中的“数据集”，进入数据集菜单页。 可以看到预置的四个硬盘故障检测数据集实例，如图1所示。 图1 预置数据集 单击预置的数据集实例右侧的图标，可查看数据实例中的数据文件。

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本地上传数据集操作说明 本地上传数据集操作说明 针对硬盘故障检测，需要提前在本地准备四份数据集，分别如下所示： HardDisk-Detect_Train_Good.csv：无故障硬盘训练数据 HardDisk-Detect_Train_Fail.csv：故障硬盘训练数据 Har

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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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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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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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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu

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以保证模型的性能评估和训练效果的准确性。 测试数据比例 填写测试数据比例。如果填为0，则任务不执行测试阶段。 测试数据比例是指模型训练结束之后，用于测试模型训练效果的数据在完整数据集中所占的比例。 通常，测试数据比例在20%到30%之间较为常见，但具体比例取决于数据集的大小和质量

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数据集下载成功后有哪些使用方式 数据集下载成功后，目前主要可用作AI模型训练和数据分析挖掘。 根据已下载的数据集生成训练数据集、测试集用于AI模型训练。 基于已下载的数据集直接进行数据分析及挖掘，开发数据应用。 父主题： 数据集

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目录下有多个数据文件时，需要通过命名的方式指定数据是训练数据集、验证数据集还是测试数据集。训练数据名称需包含train字眼，如train01.csv；验证数据名称需包含eval字眼；测试数据名称需包含test字眼。文件的命名不能同时包含train、eval和test中的两个或三个。 时序预

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测试方法 本章节基于GeminiDB HBase接口，进行性能测试，具体包括测试环境、测试步骤、以及测试模型。 测试环境 区域：华北-北京四。 可用区：可用区1。 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）：规格选择h3.4xlarge.2，16U32GB，操作系统镜像使用CentOS

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TestPlan接口自动化用例测试数据集 在设计接口自动化用例的脚本中，对于同一个测试逻辑需要读取其他数据，进行多轮参数数据组合，每一次对脚本进行手动配置将非常冗余。 CodeArts TestPlan支持数据驱动能力，支持导入Excel文件读取测试数据，复用到不同测试场景，高效生成并执行多轮接口自动化用例。

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议ECS绑定弹性IP。 测试工具 表1 测试工具 工具名称 描述及下载方式 版本号 Sysbench 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，请单击此处了解Sysbench更多详情。

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动采集截屏和性能指标数据，实时展示在软件界面。 在软件界面单击“停止测试”按钮，即可停止测试。在弹出的保存提示窗中点“保存”，软件将提示“保存成功”，此次测试数据即被保存并可继续分析诊断结果。 注：如果单击“不保存”，软件界面将清空该次测试数据。 分析诊断结果 测试完成后，在软件

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性能测试数据 不同测试模型下，不同规格且预置相当数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1 测试数据中加粗内容。 表1 测试数据 节点规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 客户端并发数 32 64 128 256 预置数据量 50GB 100GB

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