问题简述/ Brief Description

reports/performance/InferNex整体性能测试报告-v26.06.md 中给出的性能数据（TTFT 降低 51%~59%、TPS 提升 24%~40%）很有参考价值，但报告缺少可复现的关键信息：

1. 数据集生成方法缺失：两个场景（定长系统提示词复用、多轮对话）只描述了数据特征（120 种 8k 系统提示词各重复 4 次、共 480 条请求、泊松分布、并发 8等），但没有给出数据集的生成方法或生成脚本。
2. 测试脚本与配置缺失：报告注明测试工具为 aiperf，但没有给出 aiperf 版本、profile 配置和调用命令。
3. 结果不可复现：缺少上述内容后，社区用户无法验证或对比报告中的 TTFT / TPOT / TPS / E2EL 数据。

期望

• 公开两个场景的数据集生成脚本（或生成方法说明：提示词语料来源、token 长度如何精确控制、泊松分布到达如何实现）；
• 公开对应的 aiperf 运行配置/命令与版本；
• 若内部脚本暂不便开源，也希望能提供一份基于开源组件（如 vLLM benchmark_serving、ShareGPT 数据集 + 自定义 trace 等）达到同等测试场景的等价复现方案。