为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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hierarchy策略。可以通过调整expthresh值的大小改变策略，比如expthresh为0的时候就会跳过Explicit模式而直接进入Sparse模式。当显式指定expthresh的取值为1-7之间时，该函数得到的是 2expthresh。 返回值类型：record 示例：

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benchmark工具用于精度验证，主要工作原理是：固定模型的输入，通过benchmark工具进行推理，并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量（余弦相似度和平均相对误差），得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下： 将模型输入保存二进制文件。 #

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hierarchy策略。可以通过调整expthresh值的大小改变策略，比如expthresh为0的时候就会跳过Explicit模式而直接进入Sparse模式。当显式指定expthresh的取值为1-7之间时，该函数得到的是 2expthresh。 返回值类型：record 示例：

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Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。

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Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。

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Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。

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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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opencompass也支持通过本地权重来进行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理，因为没有框架的优化，执行时间最长。另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在

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于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0

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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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evaluation_accuracy.xlsx # 测试的评分结果，包含各个学科数据集的评分和总和评分。 ├── infer_info │ ├── xxx1.csv # 单个数据集的评测结果 │ ├── ...... │ ├── xxxn.csv # 单个数据集的评测结果 ├── summary_result

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opencompass也支持通过本地权重来进行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理，因为没有框架的优化，执行时间最长。另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在

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类型是高效的。 在其他情况下，这可能会降低效率。可以有效存储在FixedString类型的列中的值的示例： 二进制表示的IP地址（IPv6使用FixedString（16）） 语言代码（ru_RU, en_US … ） 货币代码（USD, RUB … ） 二进制表示的哈希值（MD

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opencompass也支持通过本地权重来进行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理，因为没有框架的优化，执行时间最长。另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在

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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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t8机器精度基线Yaml文件路径，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： 客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置，权重使用表1 模型权重中指定的Huggingface地址，数据指定data.tgz里面提供的gsm8k数据。

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t8机器精度基线Yaml文件路径，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： 客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置，权重使用表1 模型权重中指定的Huggingface地址，数据指定data.tgz里面提供的gsm8k数据。

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于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0

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