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语言模型推理性能测试
语言模型推理性能测试 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，且输入输出长度也在
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如何修改机器人规格，不同版本机器人区别
如何修改机器人规格，不同版本机器人区别 不同版本机器人区别 基础版 适用于个人，小型企业简单FAQ对话场景，包括以下功能模块： 运营数据统计 知识库管理 问答日志管理 未解决问题聚类 机器人形象管理 同义词典管理 高级版 适合企业高并发，场景多，需要更高准确率的场景，包括以下功能模块：
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语言模型推理性能测试
语言模型推理性能测试 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，且输入输出长度也在
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语言模型推理性能测试
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语言模型推理性能测试 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，且输入输出长度也在
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语言模型推理性能测试
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语言模型推理性能测试 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
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语言模型推理性能测试
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语言模型推理性能测试 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
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Redis性能测试数据参考
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Redis性能测试数据参考 Redis 3.0 主备实例测试数据 Redis 3.0 Proxy集群实例测试数据 Redis 4.0/5.0 主备实例测试数据 Redis 4.0/5.0 Proxy实例测试数据 Redis 4.0/5.0 Cluster集群实例测试数据 Redis
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多模态模型推理性能测试
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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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使用性能测试服务需要哪些权限？
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使用性能测试服务需要哪些权限？ 租户账号默认具有Administrator权限，在使用性能测试服务前，需要授权性能测试服务创建私有资源组。 租户下面的子用户（即IAM用户）需要配置相关权限后，才可以使用性能测试服务，具体参见为IAM用户配置相关的权限。完成相关权限配置后，IAM用
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创建并授权使用性能测试服务
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本章节，不影响您使用性能测试服务的其他功能。 本章节为您介绍对用户授权的方法，操作流程如图1所示。 前提条件 给用户组授权之前，请您了解用户组可以添加的性能测试服务权限，并结合实际需求进行选择，性能测试服务支持的系统权限，请参见权限管理。如果您需要对除性能测试服务之外的其他服务授
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基于Jmeter工具进行MQTT性能测试
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基于Jmeter工具进行MQTT性能测试 场景说明 随着物联网技术的发展，全球物联网设备连接规模与日俱增。大量设备接入和设备管理对网络带宽、通信协议以及平台服务架构都带来了很大挑战。IoT架构选型时，对平台进行性能测试显得尤为重要。本文介绍如何使用JMeter工具对平台的MQTT协议接入能力进行性能压测。
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执行Ansible提示Do not use the delegate_to, connection, hosts command in the Ansible PlayBook script for executing the local computer，怎样处理？
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n语法并且有指定在本机执行的主机，如localhost，127.0.0.1等。 处理办法 用户的ansible文件不能包含local_action命令。 删除delegate_to语法中的执行本机的IP或者主机名。 如果有多个IP或主机名，则删除本机IP和本机主机名，保留其他IP或主机名。
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单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark
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单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后，针对Stable Diffusion模型性能调优，您可以通过AOE工具进行自助性能调优，进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析，并针对性地做一些调优操作。 您可以直接使用ben
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多模态模型推理性能测试
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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
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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
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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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多模态模型推理性能测试
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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
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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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Redis备份恢复迁移性能测试数据
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Redis备份恢复迁移性能测试数据 测试环境说明 测试实例规格： Redis 5.0 8G主备 Redis 5.0 32G主备 Redis 5.0 64G Proxy集群（ 副本数：2 | 分片数：8 | 分片容量：8 GB ） Redis 5.0 256G Proxy集群（ 副本数：2
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PERF04-03 性能测试步骤
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本。 3.配置测试环境 性能测试环境是指用于开展性能测试活动的环境，为性能测试服务，性能测试环境原则上与生产环境进行对标，在测试过程中需要保持其独立性，尽量避免其它因素对性能测试结果的影响，软件版本、系统组网、硬件规格等要保持与生产环境基本一致。 性能测试环境配置通常要考虑以下因素：
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智能化方案
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术流程，实现座席与用户沟通过程中的话术指引、知识推荐以及敏感词提醒。 渠道配置时，配合智能IVR侧配置的机器人话术流程，实现文本机器人与客户的交互，文本机器人可随时切换到人工座席。 父主题： 开发方案介绍
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