返回状态说明。 获取性格测试题目 输入参数 输入参数说明如表4所示。 表4 获取性格测试题目输入参数说明 参数 必填 说明 返回题目数量 否 返回题目数量。 senior：12道题目 默认：4道题目 输出参数 用户可以在之后的执行动作中调用该输出参数，输出参数说明请参见表5。 表5 获取性格测试题目输出参数说明

查看更多 →

词典测试 函数ts_lexize用于进行词典测试。 ts_lexize(dict regdictionary, token text) returns text[]如果输入的token可以被词典识别，那么ts_lexize返回词素的数组；如果token可以被词典识别但它是一个停用

查看更多 →

如何购买性能测试服务？ 前提条件 已 注册华为账号 并开通华为云。 资金管理 登录性能测试控制台。 在顶部导航栏右侧，单击“费用”，进入费用中心总览页。 在左侧导航选择“资金管理 > 充值”。 根据界面提示信息，为账户充值。 购买套餐包 进入购买性能测试套餐页面。 设置以下信息。 表1 性能测试服务套餐参数说明

查看更多 →

查看PerfTest测试报告

查看更多 →

性能测试常见问题 压测任务执行机CPU占用率一直较高的原因？ 性能测试服务测试的时候申请的带宽大小对测试的影响是什么？ 为什么用JMeter软件设置请求头content-type为utf-8，请求返回正常，使用性能测试服务请求返回乱码？ 性能测试服务分析报告中的TPS和其他工具测试的系统处理能力是否相同？

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。

查看更多 →

al三种输入。random表示构造随机token的数据集进行测试；sharegpt表示使用sharegpt数据集进行测试；human-eval数据集表示使用human-eval数据集进行测试。注意：当输入为sharegpt或human-eval时，测试数据的输入长度为数据集的真实

查看更多 →

项目下查询测试计划列表 功能介绍 项目下查询测试计划列表 URI GET /v1/projects/{project_id}/plans 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，项目唯一标识，固定长度32位字符，获取方式请参见获取项目ID。

查看更多 →

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

查看更多 →

授权使用CodeArts PerfTest

查看更多 →

TPC-H性能测试 TPC-H测试结果 TPC-H测试环境 TPC-H测试过程

查看更多 →

TPC-DS性能测试 TPC-DS测试结果 TPC-DS测试环境 TPC-DS测试过程

查看更多 →

install libaio-devel 查看fio版本。 fio --version 文件系统性能数据 SFS Turbo文件系统的性能主要有IOPS和吞吐量等指标，具体各指标数据参见表1。 表1 性能数据表 参数 HPC型 20MB/s/TiB 40MB/s/TiB 125MB/s/TiB

查看更多 →

install libaio-devel 查看fio版本。 fio --version 文件系统性能数据 SFS Turbo文件系统的性能主要有IOPS和吞吐量等指标，具体各指标数据参见表1。 表1 性能数据表 参数 20MB/s/TiB 40MB/s/TiB 125MB/s/TiB 250MB/s/TiB

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →