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proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。
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本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。
Step6 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）
proportion：测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count：测试集的个数，范围[1，处理后数据集总长度 - 1]，可选。
proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1，处理后数据集总长度 - 1]，可选。
proportion：测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count：测试集的个数，范围[1，处理后数据集总长度 - 1]，可选。
图2 自定义镜像中的代码开放的端口 图3 创建模型界面上配置的端口 健康检查配置有问题 镜像如果配置了健康检查，服务启动失败，从以下两个方面进行排查： 健康检查端口是否可以正常工作 自定义镜像中配置了健康检查，需要在测试镜像时，同步测试健康检查接口是否可以正常工作，具体参考从0-1
请先在浏览器中输入该远端文件的URL地址，测试该文件是否能下载。 图5 远端文件上传失败 父主题： 上传文件至JupyterLab
proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1，处理后数据集总长度 - 1]，可选。
Step7 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。
参考代码如下： import log # 创建一个logger logger = log.getLogger(__name__) # 测试日志输出 logger.info("This is an info message") 父主题： 模型管理
performance.txt 是 benchmark性能测试结果。 accuracy.txt 是 精度测试结果。 *.bin 是 自动构造的输入随机bin文件，可能存在多个。
proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。
proportion：测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count：测试集的个数，范围[1，处理后数据集总长度 - 1]，可选。
nccl-test测试。
将模型部署为实时推理作业 将模型部署为一个Web Service，并且提供在线的测试UI与监控功能，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API。 将模型部署为批量推理服务 批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。
使用预测功能测试在线服务 模型部署为在线服务成功后，您可以在“预测”页签进行代码调试或添加文件测试。
proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1，处理后数据集总长度 - 1]，可选。
性能测试。 性能调优三板斧。 性能分析与诊断。 迁移测试报告。 推理迁移验收表。
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