SATA-SSD + RAID0/1/5 最大支持Atlas 300I Pro：8 网卡：2*双口25GE网卡(Mellanox CX4) Altas 300I Pro Atlas G5500 操作系统：CentOS 7.x / Ubuntu 18.04 / Ubuntu 16.04

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使用Touch对终端进行配置前需要先将Touch接入终端，接入方式包括TOUCH口连接、交换机网口连接和Wi-Fi连接。 TOUCH口连接 将Touch接入终端的TOUCH口，如图1所示。 图1 TOUCH口连接 TOUCH口具有供电功能，使用TOUCH口连接时，不需要再接入Type-C线缆和电源适配器。

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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ceval_gen、mmlu_gen

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#启动vllm api 服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保容器内通网，未通网需要配置$config_proxy_str，$config_pip_str设置对应的代理和pip源，来确保当前代理和pip源可用。 精度评测新建一个cond

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使用Touch对终端进行配置前需要先将Touch接入终端，接入方式包括TOUCH口连接、交换机网口连接和Wi-Fi连接。 TOUCH口连接 将Touch接入终端的TOUCH口，如图1所示。 图1 TOUCH口连接 TOUCH口具有供电功能，使用TOUCH口连接时，不需要再接入Type-C线缆和电源适配器。

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#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。

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├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入

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现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创

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原因2：浏览器设置了代理等特殊设置。 解决方法 使用PC ping网关管理口IP地址，看地址是否能正常访问。 如果IP地址不通，管理口IP可能被修改，请长按设备面板上的“RST”按钮（>5秒），恢复出厂配置。恢复后，管理口IP地址为192.168.0.1。 如果管理口IP能够ping通，则首先查看是否开启了代理，如开启将代理关闭后再尝试。

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现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创

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解决方法 使用PC ping网关管理口IP地址，看地址是否能正常访问。 如果IP地址不通，管理口IP可能被修改。 请长时间按住RST按钮（>5秒），恢复出厂配置。 恢复后，管理口IP地址为192.168.0.1。 松开RST按钮。 如果管理口IP地址能够ping通，则查看是否开启了代理，如开启了代理将代理关闭后再试。

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了仿真器在整个仿真过程中的数据，用户可以利用该仿真pb进行数据分析。 评测pb下载：任务运行成功后，用户可以下载评测pb文件。评测pb文件用于存储评测输出的结果，支持用户自定义评测指标输出为Octopus的评测pb格式，从而在前端进行展示。 算法pb下载：任务运行成功后，用户可以

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省VLAN。 上行口自动放行（仅交换机） 开启该开关后， 如果当前设备的上行口为Trunk口，会自动将管理VLAN加为允许通过的VLAN。 修改或清除管理VLAN后，如果当前设备的上行口为Trunk口，上行口中已允许通过VLAN中将保留原管理VLAN。 如上行口不再需要允许通过此

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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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AB类log函数评测分数计算实现（Equation） 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性，因此计算过程中的评测分值分布为： A类：60分 B类：40分 具体实现公式为： 其中： : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。 : B类指标参与评测的总数目。 : B类指标未通过的数目。

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全局配置 > 物理网络 传输网络和路由域除了选用系统缺省配置的MPLS、MPLS1、Internet、Internet1，增加Internet_5G传输网络。 图2 路由域和传输网络 配置IPSec加密参数，如图3所示。 图3 IPSec加密参数 设备激活安全配置，如图4所示。 参数取值请参考网络设计参数规划。

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训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 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，一般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。

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Octopus模型管理模块，支持用户上传模型，并将其用于模型评测、模型编译任务。如果需要将模型用于内置评测模板评测，除模型文件外，需另外包含推理启动文件： customer_inference.py 仅当需要使用内置评测指标计算时需要添加推理启动文件，文件名称可自定义，将该文件置于模型目录下。

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现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创

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<nvme设备名>命令采集。 网口状态信息 包含网口的MAC地址、链路状态、接收/发送端的丢包&错包计数。 使用ifconfig <网口名>命令采集。 网口设备信息 包含网口的端口类型、Link状态、速率。 使用ethtool <网口名>命令采集。 网口驱动信息 包含固件版本、驱动版本、总线号。

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不参与评分。 AB类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性，因此计算过程中的评测分值分布为： A类：60分 B类：40分 具体实现公式为： 其中： : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。 : B类指标参与评测的总数目。 : B类指标未通过的数目。

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