migration_project_id Integer 迁移项目ID。 migration_project_name String 迁移项目状态。 evaluation_project_name String 对应的评估项目名称。 source_db_info 表4 object 源库信息。 target_db_info

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迁移项目名称。长度为5-50个字符，以英文字母开头，英文字母或数字结束，允许包含下划线和中划线。不允许重复。 最小长度：5 最大长度：50 evaluation_project_id 是 Integer 评估项目ID。 target_db_info 是 表4 object 目标数据库信息。

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True 渠道类型，当前固定为WEB。 1.2 userId string True 用户ID。取值范围：1到24位字符串。 1.3 evaluation string True 满意度等级（1-5）。默认值为： 1：很不满意 2：不满意 3：一般 4：满意 5：很满意 可调用查询满意度调查配置接口查询“配置中心

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metric_name String 指标名称 metric_unit String 单位 period Integer 统计周期，单位：秒 evaluation_periods Integer 连续周期数 statistic String 统计方式 metric_operation String

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功能介绍 用户在工单处理完成之后可以进行服务评价，提交一些评论。 URI POST /v1.0/servicerequest/case/evaluation 请求消息 请求参数 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 取值范围 描述 caseId 是 String 32 工单id。

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String - 单位 period 是 Integer 分别包括20，60，300，900，1800，3600 统计周期，单位：秒 evaluation_periods 是 Integer 1，2，3，4，5 连续周期数 statistic 是 String 当前只支持平均值（average）

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the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute. evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is

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随指标名称变化而变化，具体信息从AMS接口获取 period 是 Integer 分别包括20，60，300，900，1800，3600 统计周期，单位：秒 evaluation_periods 是 Integer 1，2，3，4，5 连续周期数 statistic 是 String 当前只支持平均值（average）

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据。 用户自定义的评测指标包含通过，不通过等结果，将该结果写入到eva.proto中的Evaluation类中。 处理每帧数据，不断更新评测结果。具体是更新`eva.proto`中的Evaluation`对象的各个字段值。 捕获SIGINT信号，当捕获到该信号时，代表仿真结束，将

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the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute. evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is

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metric_name String 指标名称 metric_unit String 单位 period Integer 统计周期，单位：秒 evaluation_periods Integer 连续周期数 statistic String 统计方式 metric_operation String

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type 是 String 查询训练作业的类型retrieval、filter、etl、ranking、nearline、standard、evaluation。 current-page 是 Long 当前页面。 page-size 是 Long 页面条数。 start-time 否

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policy_assignment_name String 规则名称。 policy_definition_id String 策略ID。 evaluation_time String 合规状态评估时间。 表6 PageInfo 参数 参数类型 描述 current_count Integer

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"quotas" : [ { "quota" : 8, "used" : 3, "project_type" : "evaluation_project" }, { "quota" : 8, "used" : 1, "project_type"

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在利用Octopus仿真平台进行批量仿真时，每个场景都会有一个评测结果，单个场景的评测结果全部保存在如数据类图所示的Evaluation类中。 Evaluation类包含以下的7个字段。 表1 Evaluation类包含的字段 字段 说明 version 用于表示当前Octopus_eva.proto的版本。

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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-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目录中。代码目录结构如下。精度测试使用到的mmlu和ceval数据集已经提前打包在代码中。 benchmark_eval

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api启动，暂不支持vllm-api接口。 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM的/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下： benchmark_eval ├── config │ ├── config.json #

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Step2 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-3rdLLM-x.x.x的/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下： benchmark_eval ├──apig_sdk # ma校验包 ├──cpu_npu

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SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值： DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐)

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SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值： DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐)

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conds指标已弃用。 scheduling_algorithm_predicate_evaluation_seconds和scheduling_algorithm_priority_evaluation_seconds指标已弃用，使用framework_extension_po

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