基本概念 大模型推理服务 直接调用预置大模型提供API完成推理过程。 私有模型部署 针对已经微调训练好的模型，如需评测此模型效果，或通过应用调用此模型，则需将模型部署为线上服务。 向量知识库 通过引入多种类型和格式的企业知识，将数据转化为向量，并利用高效的存储和索引方式进行查询，实现基于检索增强的大模型能力。

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测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 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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选择资源规格页签，单击“新增规格”，选择并填写必要参数，即可新建一种资源规格。 图2 新增规格 资源用途：下拉选择，当前可选择数据转换、回放仿真、训练任务、模型评测、模型编译、预标注和数据脱敏任务。 节点规格：下拉选择，为新建的资源规格定上限，确保资源规格有节点适配，根据用途从集群中查询。 资源规格：

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势的影响，全方位了解智慧家庭、园区及城市行业发展趋势与典型应用场景。 培训内容 培训内容 说明 物联网的前世今生 物联网概念，发展趋势，AIoT的概念与发展，物联网对政府和企业的重要性 物联网技术与架构 物联网分层架构，物联网与5G，物联网平台及操作系统 物联网应用案例 智慧家庭，智慧园区，智慧城市

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压到实线。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 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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#模型包根目录，上传模型时进入该目录下（名称可自定义） ├─ customer_inference.py #“模型推理”启动文件（如该模型用于内置评测模板评测，需要提供该文件，名称可自定义） ├─ customer_package #自定义库（可选，名称可自定义）

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TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook) SIMULATION_ALGORITHM(仿真算法) SIMULATION_EVALUATION(仿真评测) SIMUL

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该两项子指标关联的内置可视化时间序列数据均为：accX。 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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#xxx表示版本号 ├──llm_evaluation #推理评测代码包 ├──benchmark_eval #精度评测 ├──benchmark_tools #性能评测 ├──llm_train #模型训练代码包

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该指标关联的内置可视化时间序列数据为：speedX，accX。 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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操作路径：人才发展-评估测评-评估模型-新建 图2 新建评估任务 图3 填写评估任务信息&设置 图4 选择测评工具 测评进展跟踪 人才发展-评估评测-评估任务列表，选择到具体的任务，单击“数据” 图5 测评进展跟踪 查看学员测评报告 单击【数据】，针对单个学员单击【测评报告】 图6 查看学员测评报告1

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则跟车起停检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_REGION。 父主题： 内置评测指标说明

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不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_REGION。 父主题： 内置评测指标说明

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Octopus平台提供ODD筛选对场景分类，同时还支持用户根据业务所需创建自定义标签，从其他维度分类场景，更高效管理场景库。在创建仿真评测任务时，基于分类标签体系，可快速筛选出符合评测任务需求的场景。 ODD筛选：每个自动驾驶系统运行的前提条件和适用范围可能不同，因此在进行场景测试时，对应的场景是属

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15时，判定乘员舒适性检测不通过。 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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5s），则判定碰撞时间检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 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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则可以判定主车发生逆向行使。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 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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20]范围内发生停车行为， 则停车后与停止线的距离不合理。 如果主车在停止线[0.1, 2]m范围内发生停车行为，判断停止距离合理。 父主题： 内置评测指标说明

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平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力学仿真、自动驾驶算法仿真、传感器仿真、交通流仿真等功

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TPC-H TPC-H由国际事务处理性能委员会（Transaction Processing Performance Council）制定发布，用于评测数据库的分析查询能力。TPC-H查询包含8张数据表和22条复杂SQL查询，大多数查询包含多表Join、子查询和Group By等。 TPC-DS

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0,0)。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_NORMAL。 父主题： 内置评测指标说明

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