选择左侧的数据，右侧将高亮显示对应的数据，内置评测信号参数请参考内置评测信号参数。 图5 评测信号 可根据需要添加数据和框图，也可根据需要选择框图的横向和纵向布局。 单击可删除不需要的框图和数据。单击“清空数据”，可清空页面上所有的数据。 内置评测信号参数 表1 内置评测信号参数 内置评测信号参数 对应中文

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是否必须 生命周期 IP 调用接口 否 是 日志清空时删除 需要记录审计日志 管理检测与响应单申请交付页面填写 否 是 申请交付页面勾选了保留IP选项，会保留至租户销户时删除。 申请交付页面未勾选保留IP选项，系统不会保存。 网站 域名 /IP是管理检测与响应相关服务单交付必要信息 省市

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式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议长一些，比如512，至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度。 eval_datasets：评测数据集和评测方法，

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，实行重点保护”。当前企业等保2.0建设主要面临如下挑战。 为了满足等保2.0建设需求，企业采用传统方案时需要购买防火墙、IPS、日志审计、漏扫等多种安全设备，造成安全投资成本大幅提升，而现实情况是，大部分企业客户的安全预算往往比较有限，导致无法满足等保2.0要求。 即使企业进行

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精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu和ceval。AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包已包含数据集。 精度测试使用的是openai接口，部署服务的时候请使用openai-api启动，暂不支持vllm-api接口。 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包A

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├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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--batch-size 4 \ -w {output_path} --debug 参数说明如下： --datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。

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--batch-size 4 \ -w {output_path} --debug 参数说明如下： --datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat)，默认为chat，依据实际的模型选择。

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├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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C类均匀权重评分（Average）方案 当用户选择该评分方案时，就不需要设置评测指标的重要度，各个指标按均匀权重进行扣分。 C类均匀权重评分原则（Principle） 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 此方案下总分为100分，在计算得分时不考虑

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容器运行时安全 通常容器的行为是固定不变的， 容器安全服务 帮助企业制定容器行为的白名单，确保容器以最小权限运行，有效阻止容器安全风险事件的发生。 满足等保安全合规 安全计算环境是等保安全合规的关键项，容器安全服务的核心功能够满足入侵防范与恶意代码防范等保合规条款，能够协助用户保护容器安全、系统安全。

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管理检测与响应服务为您提供购买企业版、等保建设助手、专项版、密评建设助手，提交管理检测与响应服务报告、验收管理检测与响应服务业务流程。 本章节介绍管理检测与响应企业版、等保建设助手、专项版、密评建设助手的业务流程。 企业版业务流程 企业版是华为与权威的第三方机构合作提供的专业的安全专家人工服务并提供专业的检测报告。

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--batch-size 4 \ -w {output_path} --debug 参数说明如下： --datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。

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vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096； gpu_memory_utilization是gpu利用率，如果模型出现oom报错，调小参数； tensor_parallel_size是使用的卡数； quantization是量化参数，

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方法下，训练脚本会在运行过程中自动将CUDA接口替换为昇腾AI处理器支持的NPU接口，整个流程是在训练中动态完成转换，简化了操作，提升了效率。使用迁移工具ms_fmk_transplt是另一种迁移方式。通过这个工具，训练脚本中的CUDA接口会被自动替换为NPU接口，并生成迁移报告

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自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发过程。整体由数据资产、数据服务、标注服务、训练服务、仿真服务、智驾模型服务、公共配置管理组成。 数据资产 在自动驾驶产品的开发过程中，海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑

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镜像生效，评测镜像和仿真器镜像不支持配置entrypoint。 目前自定义算法、自定义评测、自定义脚本的镜像制作使用的基础镜像版本要求为：ubuntu18.04及以上。算法与仿真器需要采用TCP协议进行通信。 自定义评测镜像制作 与datahub对接的算法镜像制作 评测算法的自研proto接口

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【2022年3月7日】等保安全页面变更通知 尊敬的华为云客户，您好： 为了给您提供更加便捷的服务，等保安全服务类型将于2022年3月7日由原管理检测与响应(MDR) 迁移到认证测试中心（CTC） 认证测试中心（CTC）页面链接： https://www.huaweicloud.com/service/ctc

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等保三级2.0规范检查的标准合规包 本文为您介绍等保三级2.0规范检查的标准合规包的业务背景、应用场景，以及合规包中的默认规则。 业务背景 等保三级2.0规范是指中国政府在信息安全领域制定的一项标准，是中国信息安全等级保护制度的重要组成部分。该规范主要针对政府、金融、电信、能源等

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--batch-size 4 \ -w {output_path} --debug 参数说明如下： --datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat)，默认为chat，依据实际的模型选择。

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