单击“登录”，进入沙箱环境，如图8所示。 图8 沙箱环境 部署大屏到沙箱环境 示例中以导入方式为例，部署大屏应用到沙箱环境，以便于测试该大屏。 登录沙箱环境，如图9所示，单击“DMAX”，进入业务大屏。 图9 进入业务大屏 如图10所示，单击“导入项目包”。 图10 导入项目包 选择导出的本地项目包。

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使用Y CS B默认配置，每个文档大小1KB，默认“_id”索引。 预置数据量 本次性能测试中，针对每种规格的集群，测试了2种预置数据量下的性能。 不同规格集群的预置数据量不同，具体如下表所示。 表2 预置数据量 规格 预置小数据量 预置大数据量 测试并发数 1U4GB RecordCount：1000000

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内容数据量化 SOW中搬迁资源量以及工作内容描述补充说明内容需数据量化。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

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性能测试 性能测试是一种软件测试形式，通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要

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sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

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数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差，都将影响模型训练的效果，建议提升您的数据质量。 父主题： 大模型微调训练类问题

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count(*) from sbtest1 where id/k in (... ...); 性能对比如下表所示： 表1 性能数据 测试方法 开启转换 关闭转换（不适用range_opt） 性能对比 带索引 0.09 2.48 提升26.5倍 父主题： IN谓词转子查询

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数据模型 fieldlength=100, fieldcount=10 预置数据量 本次性能测试中，针对每种规格的实例，测试了如下预置数据量的性能。 预置数据具体如下表所示： 表3 预置数据量 编号 规格 预置数据量 cluster1 4U16GB 50GB cluster2 8U32GB

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100% read 测试并发数 ：128 文档模型 使用YCSB默认配置，每个文档大小1KB，默认“_id”索引。 预置数据量 本次性能测试中，针对每种规格的副本集，测试了2种预置数据量下的性能。 不同规格副本集的预置数据量不同，具体如下表所示。 表3 预置数据量 副本集编号 实例规格

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性能测试结果 本章介绍GeminiDB Redis性能测试结果，根据上述测试方法操作，展示在各种数据模型、测试场景、Workload模型组合下的性能指标。当前性能白皮书仅呈现中小规格并发能力下的数据库性能数据，如需更高的并发能力，可水平或垂直升级数据库规格。 总数据量小于内存场景下的测试数据请参见表1。

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SSB性能测试 SSB测试结果 SSB测试环境 SSB测试过程

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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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请求的P9999时延，是非常严格的时延指标，表示99.99%的请求执行时间小于该值，仅少量尾部请求超过该值。 测试步骤 注入测试数据 测试前，生成并注入数据库测试数据。基于测试模型三种类型的分布，对三种数据类型进行如下配置： hash类型 key：34位字符，使用字符串前缀+9位数字

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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ECS）：规格选择内存优化型m6.2xlarge.8，8

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性能测试方法 本章介绍GeminiDB Redis性能测试的方法，具体包括测试环境，测试工具，测试指标，测试模型，以及测试步骤。 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ECS）：规格选择c6.4xlarge.2

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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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测试 CodeArts IDE集成了pytest和unittest测试框架，让您可以轻松运行和调试Python测试用例。 将测试框架集成到项目中 运行测试 启动配置 父主题： Python

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数据模型 fieldlength=100, fieldcount=10 预置数据量 本次性能测试中，针对每种规格的实例，测试了如下预置数据量的性能。 预置数据具体如下表所示： 表3 预置数据量 编号 规格 预置数据量 cluster1 4U16GB 200GB cluster2 8U32GB

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测试 简介 申请沙箱环境（可选） 授权沙箱环境 安装已订阅的资产 部署应用到沙箱环境 调测应用/移动端 调测大屏 调测端侧设备 父主题： 用户指南

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测试 使用此Source Action为具有选定测试框架的生产类生成测试类。 有关测试Java代码的更多详细信息，请参阅调试。 在Create Test对话框中，提供测试类参数： Testing library：选择要使用的测试库。 Class name：提供测试类的名称，并根据选定的框架选择其超类。

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