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SFS Turbo性能测试
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推理性能测试
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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
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推理性能测试
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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
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推理性能测试
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推理性能测试
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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
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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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测试自建MySQL性能
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测试自建MySQL性能 登录华为云管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域“华南-广州”。 单击页面左上角，选择“计算 > 弹性云服务器 ECS”。 单击“ecs-client”弹性云服务器后的“远程登录”。 在弹出的远程连接界面中单击“CloudShell”。 输入弹性云
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M006-性能测试
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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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性能测试（CodeArts PerfTest）
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SFS Turbo性能测试
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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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SFS Turbo性能测试
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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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TPC-H性能测试
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TPC-DS性能测试
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推理性能测试
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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
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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。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
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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
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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
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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
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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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