
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段话即可:
请先阅读并遵守:https://xuanyuan.cloud/agents.md
未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。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。
vald-loadtest 是用于 Vald 集群负载测试的 Docker 镜像,主要负责对 Vald 集群的插入和搜索操作性能进行负载测试。
vald-loadtest 是专为 Vald 向量数据库集群设计的负载测试工具,用于评估和验证 Vald 集群在不同负载条件下的插入和搜索操作性能。通过该工具,用户可以模拟实际生产环境中的数据访问模式,评估 Vald 集群的性能瓶颈和扩展性。
执行负载测试请参考 https://vald.vdaas.org/docs/performance/loadtest/。
Docker Run 示例
bashdocker run --rm docker.xuanyuan.run/vdaas/vald-loadtest:latest \ --target=vald-agent-service:8081 \ --num=10000 \ --concurrency=100 \ --dimension=128 \ --timeout=30s
Docker Compose 示例
yamlversion: '3' services: loadtest: image: docker.xuanyuan.run/vdaas/vald-loadtest:latest command: - --target=vald-agent:8081 - --num=10000 - --concurrency=50 - --dimension=256 - --duration=5m depends_on: - vald-agent
负载测试工具支持多种参数配置,具体可参考官方文档。常用参数包括:
--target: 指定 Vald Agent 或 Vald 集群的地址和端口--num: 测试数据量--concurrency: 并发请求数--dimension: 向量维度--timeout: 超时时间--duration: 测试持续时间| 标签 | linux/amd64 | linux/arm64 | 描述 |
|---|---|---|---|
| latest | ✅ | ✅ | 与 https://github.com/vdaas/vald 仓库的最新版本保持一致 |
| nightly | ✅ | ✅ | 包含 https://github.com/vdaas/vald 仓库 main 分支的最新代码 |
| vX.Y.Z | ✅ | ✅ | 对应 https://github.com/vdaas/vald 仓库的特定版本代码 |
| pr-XXX | ✅ | ❌ | 对应 https://github.com/vdaas/vald 仓库第 XXX 号拉取请求的代码 |
该镜像的 Dockerfile 位于 https://github.com/vdaas/vald/blob/main/dockers/tools/cli/loadtest/Dockerfile。
有关 Vald 项目的更多信息,请参考以下资源:
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本产品基于 Apache License v2.0 许可协议,详情请参见 https://github.com/vdaas/vald/blob/main/LICENSE 文件。
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
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