AI 缓存负载测试工具——alipay/ai-cache-loadtest 使用教程

AI 缓存负载测试工具——alipay/ai-cache-loadtest 使用教程

ai-cache-loadtest项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai-cache-loadtest

1. 目录结构及介绍

该开源项目 alipay/ai-cache-loadtest 的目录结构如下：

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├── Dockerfile         # Docker 镜像构建文件
├── LICENSE            # 许可证文件
├── README.md          # 项目说明文件
├── load-agent.py      # 负载生成器脚本
└── run-test.sh        # 测试运行脚本

• Dockerfile：包含了创建 Docker 镜像所需的指令，用于在隔离的环境中运行测试。
• LICENSE：项目使用的开源许可证，这里是 GPL-3.0。
• README.md：提供项目简介和基本的使用指导。
• load-agent.py：核心负载生成器脚本，用于模拟数据读写来测试缓存性能。
• run-test.sh：辅助脚本，帮助执行负载测试。

2. 项目的启动文件介绍

2.1 run-test.sh

run-test.sh 是一个简单的 Bash 脚本，其主要作用是调用 load-agent.py 进行负载测试。在执行前，你需要准备一份输入数据文件列表（csv 格式），文件路径需不包含 Alluxio 路径前缀。脚本参数如下：

• --workers: 指定工作进程的数量。
• --inputfile: 输入数据列表文件路径。
• --number_of_files: 测试中要生成或操作的文件总数。
• -P: 全部 Alluxio 路径前缀，包括服务器地址和端口以及路径。

例如，你可以使用以下命令启动测试：

bash run-test.sh \
  --workers 6 \
  --inputfile inputdata.csv \
  --number_of_files 500000000 \
  -P alluxio://<server>:<port>/path/of/prefix/

2.2 load-agent.py

load-agent.py 是一个 Python 脚本，它使用 PyTorch 的分布式功能来生成负载。你可以根据需求调整参数以自定义测试行为。例如，可以更改工作进程数量、文件列表和文件计数。

3. 项目的配置文件介绍

该项目没有特定的配置文件，但你可以通过修改 run-test.sh 和 load-agent.py 中的变量或者传递命令行参数来进行定制化配置。比如在 run-test.sh 中，你可以根据你的环境设置 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 变量，控制哪些 GPU 参与测试。而在 load-agent.py 中，可能需要根据实际的缓存系统配置相应连接参数。

请注意，在实际运行前，确保已安装了所有必要的依赖项，如 PyTorch 和其他库，这通常可以通过运行提供的 Docker 映像或者遵循 README 文件中的指示来完成。

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以上即为 alipay/ai-cache-loadtest 开源项目的简单使用教程。如需了解更多详细信息，建议查看项目仓库的 README 文件和相关示例。

ai-cache-loadtest项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai-cache-loadtest