物联网IoT

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    AIoT影音评测 更多内容
  • 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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  • 企业应用

    企业应用 IdeaHub预装常用办公应用,自带应用市场,含海量HD APP,覆盖办公、资讯、生活、影音录播等,用户可随心下载喜爱的应用,同时支持自定义首页应用。 图1 企业应用 父主题: 特性和功能

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  • 应用

    应用 企业智慧屏预装常用办公应用,自带应用市场,含170+ HD APP,覆盖办公、资讯、生活、影音录播等,用户可随心下载喜爱的应用。同时支持自定义主页应用。 对于大型企业,可以通过管理平台推送企业已有的Web应用到企业智慧屏,统一进行应用分发和管理。 父主题: IdeaHub1

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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,目前前端展示主要分为两大方面:

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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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  • 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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  • 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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  • AB类均匀权重(Average)评分方案

    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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  • 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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  • 步骤五:创建仿真任务

    算法的白盒化评测。 图4 算法配置 选择评测项配置 可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”。如果使用自定义评测,请选择在“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置或自定义评测镜像。 测试结果通过标准 可自定义测试结果通过标准的分数。区间为0-100分。 图5 评测项配置 选择场景,支持场景库、测试套件、逻辑场景。

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  • 仿真任务

    算法的白盒化评测。 图4 算法配置 选择评测项配置 可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”。如果使用自定义评测,请选择在“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置或自定义评测镜像。 测试结果通过标准 可自定义测试结果通过标准的分数。区间为0-100分。 图5 评测项配置 选择场景,支持场景库、测试套件、逻辑场景。

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  • 训练服务简介

    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,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。

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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

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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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  • 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。 可根据“任务名称”“场景名称”“信号名称”,搜索任务。 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

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  • 同一个任务配置运行多次仿真任务都可以改变什么?

    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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  • 流程指引

    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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  • C类均匀权重评分(Average)方案

    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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  • 模型推理文件

    模型推理文件 如果用户需要使用内置评测指标集,需要按照以下规范提供模型推理的启动脚本,具体参考下面文件实例。如果不使用内置评测模板,可跳过此节。 仅当使用内置评测模板时需要按此要求配置模型推理文件。如果使用自定义评测脚本评测时,仅需提供模型即可,具体目录结构由用户自行决定。 模型推理启动文件实例

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  • 任务队列

    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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  • 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:llama2-13b-chat-test。 eval_dataset:评测使用的评测集(枚举值),目前仅支持mmlu、ceval。 service_url:成功部署推理

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