精度函数 HLL（HyperLogLog）主要存在三种模式Explicit，Sparse，Full。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式和Sparse模式， 这两种模式在计算结果上基本上没有误差。 随着distinct值越来越多，就会转换成Full模式，但结果也会存在

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精度函数 HLL（HyperLogLog）主要存在三种模式Explicit，Sparse，Full。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式和Sparse模式， 这两种模式在计算结果上基本上没有误差。 随着distinct值越来越多，就会转换成Full模式，但结果也会存在

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数据精度 原始成本的数据精度和账单金额一致。 摊销成本需要按照四舍五入进行保留小数，因此摊销成本会存在微小的精度差异： 成本中心页面上展示的金额，均按照四舍五入规则，保留2位小数； 导出的成本明细数据，会根据成本数据的原始精度，保留8位小数。 需要进行分摊的数据包括： 包年/包月的订单金额。

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精度对齐 精度问题是指模型从GPU设备迁移到昇腾NPU设备之后由于软硬件差异引入的精度问题。根据是否在单卡环境下，可分为单卡精度问题与多卡精度问题。多卡相对于单卡，会有卡与卡之间的通信，这可能也是精度偏差的一种来源。所以多卡的精度对齐问题相对于单卡会更复杂。不过针对多卡的精度问题

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。 图1 benchmark对接结果输出示例图 自动精度对比 在某些场景下，比如算子溢出、误差累积等都可能会导致模型转换前后的模型存在误差，通过精度测试节的精度校验工具可以度量模型输出的精度误差的大小。当误差较大时，可以使用精度对比工具对比转换前后的ONNX模型和OM模型。其中O

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灾备实例信息 图2 灾备实例信息 表5 灾备实例信息 参数 描述 灾备类型 选择“双主灾备”。 灾备类型可以为“单主灾备”和“双主灾备”。选择双主灾备时，默认创建两个子任务，分别为正向和反向灾备任务。 说明： “双主灾备”目前仅支持白名单用户，需要提交工单申请才能使用。您可以在管理控制台右上角，选择“工单

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 Step1 准备数据集 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu和ceval。下载地址： 表1 精度测试数据集 数据集名称 下载地址 下载说明 mmlu https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu

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精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时，默认采用的精度模式是fp16，如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大，可以使用fp32精度模式提升模型的精度（这块无需全换成fp32，fp32相对于fp16性能较差，所以一般检测出来哪个模型精度有问题时，再尝试是否用fp

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位置精度（position_confidence） 数值 含义 0 不具备或不可用 1 500米 2 200米 3 100米 4 50米 5 20米 6 10米 7 5米 8 2米 9 1米 10 0.5米 11 0.2米 12 0.1米 13 0.05米 14 0.02米 15

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得到和标杆数据相同的输出，因此可以判断出转换得到的text_encoder模型是产生pipeline精度误差的根因。通过下一小节可以进一步确认模型精度的差异。 父主题： 模型精度调优

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时间精度（time_confidence） 数值 含义 0 不具备或不可用 1 100 2 50 3 20 4 10 5 2 6 1 7 0.5 8 0.2 9 0.1 10 0.05 11 0.02 12 0.01 13 0.005 14 0.002 15 0.001 16 0

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目

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灾备实例信息 图2 灾备实例信息 表5 灾备实例信息 参数 描述 灾备类型 选择“双主灾备”。 灾备类型可以为“单主灾备”和“双主灾备”。选择双主灾备时，默认创建两个子任务，分别为正向和反向灾备任务。 说明： “双主灾备”目前仅支持白名单用户，需要提交工单申请才能使用。您可以在管理控制台右上角，选择“工单

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Mysql数据库 介绍APM采集的Mysql数据库指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Mysql数据库采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 是否采集原始sql radio JAVA false 2.0.0 - 调

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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： AIGC推理业务昇腾迁移指导

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MySQL数据库兼容MySQL模式 MySQL数据库兼容性概述 数据类型 系统函数 操作符 字符集 排序规则 SQL 驱动 父主题： 分布式

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配置云数据库MySQL/MySQL数据库连接 连接MySQL数据库连接时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 表1 MySQL数据库连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名称，

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配置云数据库MySQL/MySQL数据库连接 连接MySQL数据库连接时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 表1 MySQL数据库连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名称，

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创建MySQL数据库 应用场景 MySQL是目前最受欢迎的开源数据库之一，其性能卓越，搭配LAMP（Linux + Apache + MySQL + Perl/PHP/Python），成为WEB开发的高效解决方案。 本教程将指导您如何通过Terraform脚本创建一个RDS for

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