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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www.example.com 防护端口 需要防护的 域名 对应的业务端口。 标准端口 服务器 配置 网站服务器地址的配置。包括对外协议、源站协议、源站地址、源站端口和权重。 对外协议：客户端请求访问服务器的协议类型。包括“HTTP”、“HTTPS”两种协议类型。 源站协议：Web应用防

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配置测试用例（高性能测试工程） 填写用例详情 配置用例步骤 添加请求信息（报文） 添加请求信息（思考时间） 添加请求信息（响应提取） 添加请求信息（检查点） 添加数据指令、循环控制器、条件判断、集合点 添加并发权重控制器、吞吐量控制器 压力配置 高级配置 SLA配置 父主题： PerfTest测试用例管理

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环境资源准备 创建测试工程 创建测试任务 查看测试报告 02 购买 性能测试服务提供按需计费模式和按套餐包计费模式。 计费方式和价格详情 计费项 计费模式 价格详情 04 使用 根据实际业务场景，在性能测试服务中创建测试工程，进行性能压测，并输出测试报告。 测试资源管理 创建私有资源组

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创建PerfTest测试任务

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准备PerfTest的资源组

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创建PerfTest测试工程

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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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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 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 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 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 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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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 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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授权使用CodeArts PerfTest

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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测试结果 TPC-DS测试环境 TPC-DS测试过程

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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 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 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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