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    AIoT啤酒评测 更多内容
  • 模型数据集支持

    模型数据集支持 模型评测支持多种数据集格式,包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式,以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 分类 父主题: 模型评测

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  • 镜像制作(训练)

    一般情况下,训练与评测定义为同一个引擎,主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以训练、评测镜像为例,一般的镜像制作Dockerfile示例如下(xxx替换为实际路径): # 载入基础镜像,训练或评测引擎一般需包含cu

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  • 准备代码

    ├──llm_tools #推理工具包 ├──llm_evaluation #推理评测代码包 ├──benchmark_eval # 精度评测 ├── config ├── config.json

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  • 推理精度测试

    max_workers:请求的最大线程数,默认为1。 service_name:服务名称,保存评测结果时创建目录,示例为:qwen-14b-test。 eval_dataset:评测使用的评测集(枚举值),目前仅支持mmlu、ceval。 service_url:服务接口地址,若服务

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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 预警系统激活(Warning)检测

    期望的预警次数; 默认期望的预警次数为-1,此时只要该预警功能激活至少一次,则评测项通过;当设置期望的预警次数为正数或0时(0代表期望预警功能不被激活),只有当预警功能激活次数和期望预警次数相同时,评测项才通过; 该指标仅对有算法pb的场景有效。当算法pb中未设置预警项,或预警项

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  • 仿真服务快速入门

    仿真服务快速入门 流程指引 步骤一:创建镜像仓库 步骤二:创建仿真算法 步骤三:创建评测 步骤四:创建仿真场景 步骤五:创建仿真任务 步骤六:查看仿真评测结果

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  • 功能总览

    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,往往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。 添加算法 创建训练任务 创建评测脚本 仿真服务 Octopus仿真

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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 与其他服务的关系

    标注任务日志和审核报告存储在OBS中。 训练服务 算法管理 算法文件存储在OBS中。 训练任务 训练产物、训练任务日志存储在OBS中。 模型评测 评测脚本文件、评测产物、评测任务日志存储在OBS中。 编译管理 编译产物、编译任务日志存储在OBS中。 仿真服务 场景管理 场景文件存储在OBS中。 逻辑场景管理

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  • 急转向(Steering)检测

    侧向加速度的阈值设置为2.3 ,具体参考《i-vista评测规程》第5页最后一段。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为:accY。 该指标的异常时间点记录类型为:POINT_TYPE_POINT。 父主题: 内置评测指标说明

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  • 通行速率(Efficiency)检测

    不通过。 通行速率指标可有效避免主车一直不动,其他评测指标均通过,导致得分却很高的情况发生。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为:speedX。 该指标的异常时间点记录类型为:POINT_TYPE_ALL。 父主题: 内置评测指标说明

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  • 推理精度测试

    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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  • 使用流程

    ,也可以自定义算法。 训练算法 模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度,用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测,如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转

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  • 仿真场景终止条件有几种?

    /SimCtrl>]]></SCP > </Action> ... </Scenario> 为了到达终点的评测,一般建议延迟5s执行,等待评测检测成功。此处对应前文中的DelayTime。 xosc类型场景,OpenSCENARIO 1.0版本如下: Read the

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  • 推理精度测试

    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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