物联网优化与提升服务怎么收费的？ 物联网优化与提升服务属于按需计费，且为一次性计费产品，根据购买的数量计费。 父主题： 关于服务购买

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物联网运维与管理服务的优势？ 运维成本低：物联网平台运维与管理服务可以避免客户自有人力增加的压力，为客户减少了在运维体系、运维工具部署和团队建设上的投入。 问题响应快：运维工程师长期和客户工程师一起工作，可以及时进行日常检查和维护，对突发问题进行快速响应。 问题解决快：运维工程师

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创建镜像仓库 仿真服务 算法管理 在创建任务前，需要创建算法，用户可从本地上传容器镜像。 创建仿真算法 评测管理 支持内置评测配置和自定义评测镜像，对仿真任务中的算法展开评测。 创建评测 场景管理 创建仿真场景，仿真场景库、测试套件、测试用例和逻辑泛化场景用于仿真开发。 创建仿真场景 任务管理

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物联网平台支持批量注册设备吗？ 物联网平台支持通过应用 服务器 调用创建批量任务接口，或者在控制台上批量注册设备。下面介绍如何在控制台上批量注册设备。 访问 设备接入服务 ，单击“立即使用”进入设备接入控制台。 选择并进入您的实例，在左侧导航栏，单击“ 设备 > 所有设备”。 单击“批量

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ALM-3276800208 AP物联网卡拔出 告警解释 WLAN/4/AP_IOT_CARD_REMOVE:OID [OID] A iot card is removed. (APMAC=[OPAQUE], APName=[STRING], ApIotCardId=[INTEGER]

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ALM-303046972 AP物联网卡插入 告警解释 WLAN/4/AP_IOT_CARD_INSERT:OID [OID] A iot card is inserted. (APMAC=[OPAQUE], APName=[STRING], ApIotCardId=[INTEGER]

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物联网咨询与规划服务的优势？ 优势项 优势介绍 专业的服务团队 华为云物联网咨询团队服务千家企业，行业涉及政府、交通、工业制造、园区、汽车、农业、零售等各行各业，并在物联网的全产业链包括终端、网络、云平台、应用等有丰富的技术功底，帮助过众多的政企客户实现数字化转型升级。 多样的解决方案

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任务队列 评测任务在创建之后，可在此查看任务队列，同时支持对任务优先级的调整。 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 模型评测”。 选择“任务队列”页签，可查看任务。 图1 任务队列 评测任务队列相关操作 在“任务队列”页签，还可以进行以下操作。 表1 评测任务队列相关操作 任务 操作步骤

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├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──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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ark生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 本文档内容仅适用于 MRS 3.2.0及之后版本。 常用概念 以电力场景为例，说明如何在IoTDB中创建一个正确的数据模型。 图1 电力场景属性层级组织结构 如图1所示，即“电力集团层-电厂层-设备层

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库或用例中的场景数据。如果清空里面的有效场景或用例，会导致任务运行失败。 不支持修改任务配置和评测的关联关系，但是评测自身属性，可以在评测管理页面进行调整。再次启动任务时，将使用新的评测方式。 父主题： 仿真服务常见问题

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统计该管理域下已用U位数/U位总数。 已用电力（额定值） 统计该管理域下已使用电量/总电量。 已用电力（实测值） 统计该管理域下实际使用电量/总电量。 已用制冷 统计该管理域下已用制冷量/总制冷量。 已用网口 统计该管理域下已用端口数/总端口数。 容量使用趋势 按月统计机柜、U空间、电力、制冷和网络端口使用率。

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保存等操作。 算法管理：用于对接客户的上云算法，并支持算法的版本级管理，并可自动化触发关联的批量算法。 评测管理：支持内置评测配置和自定义评测镜像，对仿真任务中的算法展开评测。 场景管理：包含场景、场景库、逻辑场景、逻辑场景库、测试用例、测试套件等。支持页面上传、泛化、在线仿真编

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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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├──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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不同规格的通用模型）或纵向（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测：您可以采用人工评测的方式，参照目标任务构造评测集，通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。 父主题： 大模型微调训练类问题

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downloadAlgorithmMeta 创建评测镜像 octopus createSimEvaluationImages 更新评测镜像 octopus updateSimEvaluationImages 删除评测镜像 octopus deleteSimEvaluationImages 创建评测 octopus

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化解决方案的场景下，天宽也会开发自定义评测脚本，确保评测方案能够全面覆盖项目的特殊需求，实现对模型表现的全方位评估和优化。通过这一系统化的评测流程，天宽确保模型能够在实际业务中达到最佳性能。 图9 精度对比 实施模型能力评测时，首先运行评测测试，执行模型在预设的测试集上的推理，并

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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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