深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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评测任务 创建任务 评测结果 父主题： 模型评测

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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opus平台的相关约定，具体如下： 文件约定：用户将待创建PDF的评测结果写入到原始json文件中，文件内容如下： { "kind": "rep", "docVersion": "Octopus/v1", "metadata": {}, "spec":

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评测管理 Octopus支持内置评测配置和自定义评测镜像，并根据评测指标或评测镜像对仿真任务中的算法展开评测。 图1 评测管理流程图 内置评测配置 自定义评测镜像 评测列表 内置评测指标说明 评测分数计算介绍 实时评测和延时评测介绍 父主题： 仿真服务

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模型评测 创建评测脚本 创建评测任务 父主题： 训练服务

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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评测脚本 Octopus平台提供评测脚本管理功能，支持用户创建、删除、编辑、在线编辑、查询评测脚本等功能。 创建评测脚本 添加评测脚本流程为“初始化评测脚本 > 选择评测脚本文件 > 上传评测脚本文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 模型评测”。 选择“评

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评测对比 创建评测对比任务 平台支持创建2-4个评测任务结果对比。 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 模型评测”。 选择“评测对比”页签，单击“新建评测对比”，填写基本信息。 图1 新建评测对比 名称：对比任务名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线。 描述：简要描述任务，

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选择数据集：用户选择评测使用的数据集。如果选择内置评测选项，数据集不支持视图格式。选择数据集时无法预览到视图数据。 选择自定义评测和内置指标评测（“自定义评测”和“内置指标评测”至少选择一项）。 图3 选择自定义评测和内置指标评测 自定义评测： 评测脚本：可选，如果用户有其他自定义评测脚本，可勾选该项将选择的脚本路

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处理每帧数据，不断更新评测结果。 仿真结束时，将最后一帧的评测结果作为最终的评测结果，通过EVA_PATH环境变量获取评测pb路径，经评测结果写入到评测pb文件中。 延时评测 图2 延时评测 如上图所示，延时评测以仿真pb文件作为输入，进行评测逻辑处理后，将评测结果写成评测pb。 其中仿真pb是通过八爪鱼提供的sim_osi

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创建评测脚本 添加评测脚本流程为“初始化评测脚本 > 选择评测脚本文件 > 上传评测脚本文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 模型评测”。 选择“评测脚本”页签，单击“新建评测脚本”，填写脚本信息。 图1 新建评测脚本 名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。

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了仿真器在整个仿真过程中的数据，用户可以利用该仿真pb进行数据分析。 评测pb下载：任务运行成功后，用户可以下载评测pb文件。评测pb文件用于存储评测输出的结果，支持用户自定义评测指标输出为Octopus的评测pb格式，从而在前端进行展示。 算法pb下载：任务运行成功后，用户可以

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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评测分数计算介绍 评分方案介绍 AB类log函数评分方案 AB类均匀权重（Average）评分方案 C类均匀权重评分（Average）方案 父主题： 评测管理

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单击“ 知识管理 > 评测管理”，进入评测管理页面。 单击“上传评测集”，进入上传评测集页面（图1），输入评测集名称。 图1 上传评测集页面 单击“模板下载”，评测集模板填写完成后，单击“添加文件”，完成评测文件的上传。 选择“评测助手”后，单击“确定”，完成评测集的上传。 表1 上传评测集参数说明

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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内置评测指标说明 内置评测指标简介 减速度（Deceleration）检测 急转向（Steering）检测 急刹（Emergency Braking）检测 加速度变化率（Jerk）检测 平稳起步(Gentle Start)检测 平顺性（Ride Comfort）检测 乘员舒适性（Driving

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步骤三：创建评测 Octopus支持自定义内置评测配置和自定义评测镜像，并根据评测指标或评测镜像对仿真算法开展评测。 本节以创建内置评测配置为例。 创建内置评测配置 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 评测管理”。 单击“新建评测”，填写基本信息。 图1 新建评测 评测名称：只能包

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评测列表 在评测列表，还可以进行以下操作： 表1 评测列表相关操作 任务 操作步骤 搜索评测 在搜索框中输入关键字搜索相关评测。支持通过评测名称、评测ID和评测类型搜索。 查看评测详情 单击评测名称，页面跳转至评测详情页。 编辑评测 单击操作栏中的“编辑”，可编辑评测的信息。 删除评测

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