华南各省管局要求 广东管局要求 广西管局要求 海南管局要求 父主题： 学习各地管局政策

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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，比如c

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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，比如c

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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，比如c

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仿真服务快速入门 流程指引 步骤一：创建镜像仓库 步骤二：创建仿真算法 步骤三：创建评测 步骤四：创建仿真场景 步骤五：创建仿真任务 步骤六：查看仿真评测结果

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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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期望的预警次数； 默认期望的预警次数为-1，此时只要该预警功能激活至少一次，则评测项通过；当设置期望的预警次数为正数或0时（0代表期望预警功能不被激活），只有当预警功能激活次数和期望预警次数相同时，评测项才通过； 该指标仅对有算法pb的场景有效。当算法pb中未设置预警项，或预警项

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NPU推理指导（6.3.912） Ascend-vLLM介绍 支持的模型列表 版本说明和要求 推理服务部署 推理关键特性使用 推理服务精度评测 推理服务性能评测 附录 父主题： LLM大语言模型训练推理

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不通过。 通行速率指标可有效避免主车一直不动，其他评测指标均通过，导致得分却很高的情况发生。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：speedX。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_ALL。 父主题： 内置评测指标说明

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训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理：包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本，往往不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，模型编译成车载芯片识别的产物。 添加算法 创建训练任务 创建评测脚本 仿真服务 Octopus仿真

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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，比如c

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，也可以自定义算法。 训练算法 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，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转

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longitude: 114.029265, // adCode: '440309', // address: '广东省深圳市xxx', // aoiName: '深圳北站', // city: '深圳市', // cityCode:

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/SimCtrl>]]></SCP > </Action> ... </Scenario> 为了到达终点的评测，一般建议延迟5s执行，等待评测检测成功。此处对应前文中的DelayTime。 xosc类型场景，OpenSCENARIO 1.0版本如下： Read the

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标注任务日志和审核报告存储在OBS中。 训练服务 算法管理 算法文件存储在OBS中。 训练任务 训练产物、训练任务日志存储在OBS中。 模型评测 评测脚本文件、评测产物、评测任务日志存储在OBS中。 编译管理 编译产物、编译任务日志存储在OBS中。 仿真服务 场景管理 场景文件存储在OBS中。 逻辑场景管理

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侧向加速度的阈值设置为2.3 ，具体参考《i-vista评测规程》第5页最后一段。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：accY。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。 父主题： 内置评测指标说明

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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，比如c

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modal_benchmark_parallel.py # modal 评测静态性能脚本 |--- utils.py ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset

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modal_benchmark_parallel.py # modal 评测静态性能脚本 |--- utils.py ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset

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