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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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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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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评分方案介绍 Octopus评测指标共有30多项大类指标，当规控算法未通过某些评测指标后，评测分数应能反映算法的性能表现。 本设计根据指标的重要程度将其分为三大类： 主要指标（以下简称A类）。 次要指标（以下简称B类）。 未定义重要度指标（以下简称C类）。 本设计提供如下三种内置的评分方案：

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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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选择左侧的数据，右侧将高亮显示对应的数据，内置评测信号参数请参考内置评测信号参数。 图5 评测信号 可根据需要添加数据和框图，也可根据需要选择框图的横向和纵向布局。 单击可删除不需要的框图和数据。单击“清空数据”，可清空页面上所有的数据。 内置评测信号参数 表1 内置评测信号参数 内置评测信号参数 对应中文

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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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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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运行composer require obs/esdk-obs-php执行安装。 如果您的环境尚未安装composer，请参见Packagist官网安装； 如果您使用的是Windows操作系统，当运行composer命令时提示“不是内部或外部命令”，请在Path环境变量中增加compos

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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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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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install esdk-obs-python --trusted-host pypi.org命令执行安装。 如果您的环境尚未安装pip，请参见pip官网安装。 如果您使用的是Windows操作系统，当运行pip命令时提示“不是内部或外部命令”，请在Path环境变量中增加pip的安装目录（一般

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C类均匀权重评分（Average）方案 当用户选择该评分方案时，就不需要设置评测指标的重要度，各个指标按均匀权重进行扣分。 C类均匀权重评分原则（Principle） 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 此方案下总分为100分，在计算得分时不考虑

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GitHub官网注册账号，请参考在GitHub上创建帐户。 复刻源码 登录GitHub。 导航到源码仓库。 基线版本源码仓库地址：https://github.com/spring-guides/gs-spring-boot/tree/boot-2.7 灰度版本源码仓库地址：https://github

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前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。 benchmark_eval ├──opencompass.sh

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erminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。 benchmark_eval ├──opencompass.sh

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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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py sdist bdist_wheel，打包为源码包和whl格式的安装包，以便使用pip安装。 更多命令使用方法可参考SetupTool官网。 代码化构建 参考以下代码示例，修改在创建代码化构建使用的YAML文件中的BUILD部分代码信息。 1 2 3 4 5 6 7

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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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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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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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