如何查看评估失败原因？ 如果评估状态为评估失败，可以将鼠标放在评估状态旁边红色感叹号上，即可查看失败原因。 父主题： 规格评估

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为例，命令执行后将有如下输出。 软件包的兼容性评估报告保存在/opt/x2hce-ca/output/software/目录下，请自行下载查看具体评估结果。 每个软件包有同名Html格式文件，软件包兼容的评估结果如下。 不兼容的评估结果如下。 详细的依赖包兼容性、接口兼容性等信息

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查看源码成分分析扫描详情 该任务指导用户通过开源治理服务查看源码成分分析扫描结果。 前提条件 已获取管理控制台的登录账号与密码。 已执行扫描任务。 操作步骤 登录开源治理服务控制台。 在左侧导航栏，单击“软件成分分析 > 源码成分分析”。 在“源码成分分析”页面，可看到全部添加过

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如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、

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研发能力评估与规划 使用精益价值树(Lean Value Tree, LVT)的方法规划敏捷转型，使得各个层级目标统一，通力协作，实现高效转型。 精益价值树是一种用来促进捕捉和共享组织级愿景和战略的工具。它是一种树型结构，因为一切都源于企业高层商业愿景。树型结构上的一切都是根据成效来表达的，所以它都将给组织提供价值。

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X-Auth-Token 否 String 调用者token。 X-Security-Token 否 String 如果正在使用临时安全凭据，则此header是必需的，该值是临时安全凭据的安全令牌（会话令牌）。 响应参数 状态码： 400 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code

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如果正在使用临时安全凭据，则此header是必需的，该值是临时安全凭据的安全令牌（会话令牌）。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 policy_assignment_id String 规则ID。 state String 评估任务执行状态。

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查看提示词评估结果 评估任务创建完成后，会跳转至“评估”页面，在该页面可以查看评估状态。 图1 查看提示词评任务状态 单击“评估名称”，进入评估任务详情页，可以查看详细的评估进度，例如在图2中有10条评估用例，当前已评估8条，剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。

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勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集：根据选择的数据集，将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词，输入模型生成结果。 评估方法：根据选择的评估方法，对模型生成结果和预期结果进行比较，并根据算法给出相应的得分。

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模型的初始权重，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数 即epoch，数据将会被执行的次数。评估型作业的迭代次数固定为1。 训练轮数 训练的轮数，每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合，评估型作业的轮数固定为1。 重试 开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效。

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技术评估材料如何填写？ 提交技术评估申请前需和您的技术经理联系，沟通材料填写要求。 技术经理（PSA）信息可查看伙伴中心-主页右上角。 父主题： 一次性工程费用（NRE）

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获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包，依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址：https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包，依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址：https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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创建数据库评估任务 登录UGO控制台。 单击左侧导航栏“结构迁移 > 数据库评估”。 在评估数据库页面，单击右上角的“创建项目”。 查看Oracle源数据库准备和授权，源库准备完成后，单击“启动创建”。 进入基本信息页面，完成基本信息的填写。 基本信息填写完成后，“开始测试”高亮显示。

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评估文本类数据集 创建文本类数据集评估标准 创建文本类数据集评估任务 获取文本类数据集评估报告 父主题： 评估数据集

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评估视频类数据集 创建视频类数据集评估标准 创建视频类数据集评估任务 获取视频类数据集评估报告 父主题： 评估数据集

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靠性。 支持数据评估的数据集类型 ModelArts Studio大模型开发平台支持评估操作的数据集类型如下： 文本类数据集，详见创建文本类数据集评估任务。 视频类数据集，详见创建视频类数据集评估任务。 图片类数据集，详见创建图片类数据集评估任务。 父主题： 评估数据集

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测试报告应侧重于经过测试后对产品质量状况的分析和报告；测试执行过程的总结建议纳入阶段结束评估报告中。 缺陷分析报告 度量表 测试报告 测试评估 在一轮测试或者一个迭代测试完成，并进行了度量分析后，测试经理可组织测试组成员进行本轮或本迭代执行评估，确定本次测试对象是否满足发布要求，并且为后续的测试活动总结经验和教训，并为测试策略优化提供依据。

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批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程

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针对用户自己编写训练脚本或 自定义镜像 方式创建的训练作业，则需要在您的训练代码中添加评估代码，才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。 目前，仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3

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10B/100B，单机多卡推理。 - 能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息 提供实际模型、网络验证的代码和数据。 提供与业务类型类似的开源模型，例如GPT3 10B/13B。 提供测试模型以及对应的Demo代码路径（开源或共享）。 可以提前的完成POC评估，例如框架、算子支持度，以及可能的一些性能指标。

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