Invokust 项目使用教程
2024-09-10 16:18:07作者:毕习沙Eudora
1. 项目的目录结构及介绍
Invokust 项目的目录结构如下:
invokust/
├── invokust/
│ ├── __init__.py
│ ├── aws_lambda.py
│ ├── locust_wrapper.py
│ ├── settings.py
│ └── ...
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ ├── test_aws_lambda.py
│ ├── test_locust_wrapper.py
│ └── ...
├── README.md
├── setup.py
└── ...
目录结构介绍
invokust/: 项目的主目录,包含了所有核心代码文件。__init__.py: 初始化文件,使得invokust可以作为一个 Python 包导入。aws_lambda.py: 用于在 AWS Lambda 上运行负载测试的代码。locust_wrapper.py: Locust 的封装代码,允许在 Python 中运行负载测试。settings.py: 项目的配置文件,包含一些默认设置和常量。
tests/: 包含项目的测试代码。test_aws_lambda.py: 测试aws_lambda.py的单元测试文件。test_locust_wrapper.py: 测试locust_wrapper.py的单元测试文件。
README.md: 项目的说明文档,包含项目的基本介绍、安装方法和使用指南。setup.py: 用于安装和分发项目的配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
Invokust 项目的启动文件主要是 locust_wrapper.py 和 aws_lambda.py。
locust_wrapper.py
这个文件是 Invokust 的核心启动文件之一,主要用于在本地或远程环境中运行 Locust 负载测试。它封装了 Locust 的功能,使得用户可以通过 Python 代码直接调用和配置负载测试。
aws_lambda.py
这个文件是专门为在 AWS Lambda 上运行负载测试而设计的。它包含了将 Locust 负载测试打包并部署到 AWS Lambda 的逻辑。用户可以通过这个文件将负载测试任务发送到 AWS Lambda 进行执行。
3. 项目的配置文件介绍
Invokust 项目的配置文件主要是 settings.py。
settings.py
这个文件包含了 Invokust 项目的一些默认配置和常量。用户可以通过修改这个文件来调整项目的默认行为,例如设置默认的负载测试参数、AWS Lambda 的配置等。
# settings.py
# 默认的 Locust 配置
DEFAULT_LOCUST_CONFIG = {
"host": "http://example.com",
"locustfile": "locustfile.py",
"num_users": 10,
"spawn_rate": 1,
"run_time": "1m",
}
# 默认的 AWS Lambda 配置
DEFAULT_LAMBDA_CONFIG = {
"region_name": "us-east-1",
"function_name": "invokust-lambda",
"payload": {},
}
用户可以根据自己的需求修改这些配置,以适应不同的负载测试场景。
以上是 Invokust 项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。通过这些内容,用户可以更好地理解和使用 Invokust 项目进行负载测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0576
MiniMax-H3MiniMax H3 是一个通用的全模态生成系统。它支持对由文本、图像、视频和音频组成的多模态上下文进行统一理解,并能生成分辨率高达 2K、时长可达 15 秒的带原生立体声音频的视频。得益于面向任务泛化的系统设计,H3 在预训练阶段就已具备广泛的多模态上下文理解与生成能力,能够出色地执行复杂的多模态指令。Python00
DataFlow基于大模型算子和工作流的高效文本大模型训练数据合成框架Python07
doraDORA (Dataflow-Oriented Robotic Architecture 面向数据流的机器人架构) 是为 AI 与具身智能机器人打造的高性能开发框架,以数据流范式重构开发逻辑,原生支持分布式部署与端边云协同 —— 无需复杂适配,即可实现一体端到端具身大小脑、VLA等模型部署,无缝衔接感知、推理、控制全链路,让 AI 能力与机器人动作深度融合。 依托 Rust 内核与零拷贝通信技术,它将具身大小脑、VLA等模型推理、多模态数据融合延迟压缩至微秒级,同时兼容 ROS2 生态与国产 AI 芯片,彻底降低具身智能机器人的开发门槛,让分布式部署下的 AI 赋能创新更高效、更灵活。Rust02
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown01
py-xiaozhi基于Python的Xiaozhi AI,适用于想要完整Xiaozhi体验而无需拥有专用硬件的用户。Python01
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
509
550
暂无描述
Markdown
852
5.68 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.04 K
2.48 K
deepin linux kernel
C
33
16
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
838
1.27 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
844
1.69 K
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.16 K
856
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.25 K
1.37 K
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
502
345
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
783
410