080/generate。此处的${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，端口号8080来自前面配置的服务端口。 few_shot：开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3，取值范围为0~5整数。 is_devserver： 是否devserver部署方式，Tru

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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（精度模式并不总是需要使用fp32，因为相对于fp16，fp32的性能较差。因此，通常只在检测到某个模型精度存在

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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，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 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AscendC

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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，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 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-LLM的llm_tools/llm_evalua

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service_url：成功部署推理服务后的服务预测地址，示例：http://${docker_ip}:8080/generate。此处的${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，端口号8080来自前面配置的服务端口。 few_shot：开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3，取值范围为0~5整数。

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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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查询插件评价 功能介绍 查询插件评价 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/marketplace/feedback/evaluation 表1

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b8b9832b02。 进入问答机器人的Console界面，在“机器人名称/ID”列显示对应的qabot_id。 request_id 是 String 请求ID，获取方式请参见响应参数中的request_id。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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因此，企业应该重视合规管理考核评价指标体系的建设和实施，不断完善和提高企业的合规管理水平。 图1 合规考核 图2 职能部门合规考核 图3 员工合规考核 考核情况查看 图4 合规考核情况 每条考核内容可穿透查看具体内容 图5 考核内容 合规评价 图6 合规评价1 图7 合规评价2 父主题： 详细建设内容

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项目交付评价 项目交付评价主要面向参与华为云基线解决方案集成交付的伙伴提供服务，交付中如需要获取华为云技术支持，请联系对口您的华为云生态经理或伙伴服务支持经理。 登记项目信息 反馈交付状态 反馈举证材料 父主题： 基线解决方案

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提交客户对机器人满意度评价结果 (feedbacksatisfaction) 场景描述 机器人回复满意度评价 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/ccmessaging/v1/robot/feedbacksatisfaction，例如域名是service

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称左侧的按钮，可展示当前模型的相关指标，包括模型的数据量、描述、区间范围、评价指标、模型数据。 其中，评价指标的值代表了训练完成的模型在测试集上的好坏。 查看基模型 单击“基模型”，可以查看基模型列表。内置官方盘古药物大模型，在公测期间限时免费。 父主题： 用户指南（盘古辅助制药）

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评价服务单 操作场景 对已完成验收的服务单进行评价，以帮助华为云更好地完善服务。 操作步骤 登录管理控制台。 在上方导航栏，选择“支持与服务 >专业服务”，进入专业服务，默认显示“我的服务单”页面。 服务单列表展示了您名下的所有服务单。 在状态为“已完成”的服务单的“操作”栏单击“评价”，进入服务单的评价页面。

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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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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 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-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。

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当text_encoder模型为onnx模型，其余模型为mindir模型时，能够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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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 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-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。

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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，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 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AscendC

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算空泡），从而提高训练效率。 d. 学习率预热 不同的学习率调度器(决定什么阶段用多大的学习率)有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs

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