
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
Qdrant Coach是一款针对Qdrant部署(单节点及分布式)的长期基准测试工具,通过持续运行各类测试(drills)来检测系统在长期运行中的意外行为,帮助用户验证Qdrant部署的稳定性和可靠性。
支持多种持续测试项目,包括:
collections_churn:持续创建和删除相同集合points_churn:在集合中创建和删除点points_search:对集合执行搜索请求points_upsert:持续更新相同点collection_snapshot_churn:持续创建和删除相同集合快照toggle_indexing:在集合填充后切换索引状态high_concurrency:对集合执行高并发请求large_retrieve:从集合中检索大量点collection_concurrent_lifecycle:执行并发的集合生命周期操作points_optional_vectors:创建初始无数据的点textQdrant实例基准测试工具 用法: coach [选项] 选项: --uris <URIS> Qdrant gRPC服务URI(可多次使用指定多个URI)[默认: http://localhost:6334] -p, --parallel-drills <PARALLEL_DRILLS> 并行运行的测试数量 [默认: 2] --replication-factor <REPLICATION_FACTOR> 集合的复制因子 [默认:1] --shard-number <SHARD_NUMBER> 集合的分片数(`0`由集群决定)[默认:0] --write-consistency-factor <WRITE_CONSISTENCY_FACTOR> 集合的写入一致性因子 [默认:1] --indexing-threshold <INDEXING_THRESHOLD> 优化器索引阈值 --memmap-threshold <MEMMAP_THRESHOLD> 每个段中存储在内存中的向量最大大小(千字节) --recreate-collection 在首次运行测试前始终创建集合 --use-scalar-quantization 是否对向量使用标量量化 --vectors-on-disk 若为true,从磁盘提供向量;否则加载到RAM --payload-on-disk 若为true,点的payload不存储在内存中 --hnsw-on-disk 若为false,索引存储在RAM中 --max-indexing-threads <MAX_INDEXING_THREADS> 后台索引构建使用的并行线程数 --stop-at-first-error 遇到第一个错误时停止所有测试 --only-healthcheck 仅对输入URI执行健康检查,不运行测试 --health-check-delay-ms <HEALTH_CHECK_DELAY_MS> 健康检查间隔(毫秒)[默认:100] --ignored-drills <IGNORED_DRILLS> 要忽略的测试名称 --drills-to-run <DRILLS_TO_RUN> 要运行的测试名称,忽略其他 --grpc-timeout-ms <GRPC_TIMEOUT_MS> gRPC客户端超时(毫秒)[默认:5000] --grpc-health-check-timeout-ms <GRPC_HEALTH_CHECK_TIMEOUT_MS> gRPC健康检查客户端超时(毫秒)[默认:50] -h, --help 打印帮助信息 -V, --version 打印版本信息
分布式部署示例
bashdocker run qdrant/coach ./coach \ --uris "http://localhost:6334" \ --uris "http://localhost:6344" \ --uris "http://localhost:6354" \ --recreate-collection \ --replication-factor 2 \ --indexing-threshold 1000
基础使用
bash# 拉取镜像 docker pull qdrant/coach:latest # 运行工具 docker run qdrant/coach ./coach
通过环境变量传递API Key:
bash# 本地运行 export QDRANT_API_KEY='你的API Key' # Docker运行 docker run -e QDRANT_API_KEY='你的API Key' qdrant/coach ./coach
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