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Change ivfsq8 test report detailed version #255

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docs/test_report/milvus_ivfsq8_test_report_detailed_version.md

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Original line number Diff line number Diff line
@@ -28,13 +28,13 @@ Memory: 503GB 


Docker version: 18.09



Nvidia Driver version: 430.34

NVIDIA Driver version: 430.34



Milvus version: 0.5.3



SDK interface: Python 3.6.8



Pymilvus version: 0.2.5

pymilvus version: 0.2.5
@@ -66,7 +66,7 @@ For details on this dataset, you can check : http://corpus-texmex.irisa.fr/ . 


  > Note: In the query test of recall, we will test the following parameters with different values:

  >

  > nq - grouped by: [1, 5, 10,  200, 400, 600, 800, 1000], 

  > nq - grouped by: [10,  200, 400, 600, 800, 1000], 

  >

  > topk - grouped by: [1, 10, 100]
@@ -93,7 +93,7 @@ Milvus configuration 
- gpu_cache_capacity: 6

- use_blas_threshold: 1100



You can check the definition of Milvus configuration on https://milvus.io/docs/en/reference/milvus_config/.

The definitions of Milvus configuration are on https://milvus.io/docs/en/reference/milvus_config/.



Test method

docs/test_report/milvus_ivfsq8_test_report_detailed_version_cn.md

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@@ -2,7 +2,7 @@ 


## 概述



本文描述了ivfsq8索引在milvus单机部署方式下的测试报告。

本文描述了ivfsq8索引在milvus单机部署方式下的测试结果。
@@ -28,13 +28,13 @@ GPU1: GeForce GTX 1080 


Docker版本: 18.09



Nvidia Driver版本: 430.34

NVIDIA Driver版本: 430.34



Milvus版本: 0.5.3



SDK接口: Python 3.6.8



Pymilvus版本: 0.2.5

pymilvus版本: 0.2.5
@@ -66,7 +66,7 @@ Pymilvus版本: 0.2.5 


  > 备注：在向量准确性测试中，我们会测试下面参数不同的取值来观察结果：

  >

  > 被查询向量的数量nq将按照 [1, 5, 10,  200, 400, 600, 800, 1000]的数量分组，

  > 被查询向量的数量nq将按照 [10,  200, 400, 600, 800, 1000]的数量分组，

  >

  > 单条查询中最相似的K个结果topk将按照[1, 10, 100]的数量分组。
@@ -93,7 +93,7 @@ Milvus设置： 
- gpu_cache_capacity: 6

- use_blas_threshold: 1100



你可以在 https://milvus.io/docs/en/reference/milvus_config/上查询Milvus设置的详细定义。

Milvus设置的详细定义可以参考 https://milvus.io/docs/en/reference/milvus_config/ 。



测试方法