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    AIoT啤酒评测 更多内容
  • 实例计算性能评测方法

    本节操作介绍使用SPEC CPU®2017基准测试工具评测Linux操作系统实例计算性能的方法。已使用云平台提供的公共镜像创建 弹性云服务器 。请确保每个CPU核至少保留2GB内存空间,安装测试工具的磁盘空间至少10GB。本例以CentOS 7.4操作系统 云服务器 为例。远程连接弹性云 服务器 。安装依赖包。yum install -y m4 nu

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  • 什么是商标分割?

    将进行商标初步审查公告,审查不通过部分将进行驳回。 示例: 您申请的商标小项为:鸡尾酒、无酒精酒、黑啤酒。商标申请被商标局部分驳回,其中商标申请通过的部分小项为:无酒精酒、黑啤酒,未通过的部分小项为:鸡尾酒。 如您认可商标局的部分驳回,则无需进行任何处理,商标局会将商标申请通过的

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  • 收到商标局返回的《商标注册申请分割申请》书,是否需要处理?

    如您不认可商标局的部分驳回决定,您可向商标局提出商标驳回复审申请。 示例:您申请的商标小项为:鸡尾酒、无酒精酒、黑啤酒。商标申请被商标局部分驳回,其中商标申请通过的部分小项为:无酒精酒、黑啤酒,未通过的部分小项为:鸡尾酒。 如您认可商标局的部分驳回,则无需进行任何处理,商标局会将商标申请通过的

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  • 主流实例计算性能评测数据

    云平台提供了多种实例类型供您选择,不同类型的实例可以提供不同的计算能力和存储能力。同一实例类型下可以根据CPU和内存的配置选择不同的实例规格。本章节以通用计算增强型C6s、通用计算增强型C6、内存优化型M6为例,采用SPECInt(Standard Performance Evaluation Corporation,Integer)基准

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  • 测试检查点

    检查响应体“result”数组下“name”是“啤酒”的所有对象取第1个之后获取id的值,检查点配置如下: 当获取的数组下的对象只有一个,“[0]”可以省略,示例中的表达式可以写为“result[name==啤酒].id”。 b.检查响应体“result”数组下“name”是“啤酒”的并且“obj”对象下

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  • 测试检查点

    检查响应体“result”数组下“name”是“啤酒”的所有对象取第1个之后获取id的值,检查点配置如下: 当获取的数组下的对象只有一个,“[0]”可以省略,示例中的表达式可以写为“result[name==啤酒].id”。 b.检查响应体“result”数组下“name”是“啤酒”的并且“obj”对象下

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  • 设置CodeArts TestPlan接口脚本的检查点

    检查响应体“result”数组下“name”是“啤酒”的所有对象取第1个之后获取id的值,检查点配置如下: 当获取的数组下的对象只有一个,“[0]”可以省略,示例中的表达式可以写为“result[name==啤酒].id”。 检查响应体“result”数组下“name”是“啤酒”的并且“obj”对象下属

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  • 评测算法的自研proto接口

    评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法,用于对自动驾驶系统的性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义,序列化成pb文件保存起来。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示,目前控制台展示主要分为两大方面:

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  • 创建任务

    Octopus平台提供对评测任务的管理,包括创建、删除、停止评测任务的操作。在评测任务页面, 实时显示多条评测任务的状态、任务创建时间等信息。评测任务创建完毕后,触发任务。评测任务结束后会生成评测任务结果文件,详细展示模型的各项评测指标得分。 创建评测任务 评测任务与评测参数和数据集有关。具体步骤如下:

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  • 模型文件说明(训练)

    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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  • 评分方案介绍

    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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  • 任务配置

    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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  • 信号查看器

    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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  • 仿真任务详情

    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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  • 步骤五:创建仿真任务

    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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  • AB类log函数评分方案

    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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  • 准备代码

    ├──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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  • 准备代码

    ├──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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  • 镜像制作(仿真)

    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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  • 仿真任务

    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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  • AB类均匀权重(Average)评分方案

    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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