推理服务性能评测 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 获取模型推理的Profiling数据 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.5.901）

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订阅 语音识别 结果接口 调用订阅语音识别结果接口前，需要进行如下操作。 联系系统管理员为租间开启智能座席特性，并以租户管理员登录AICC，开启“ > 呼叫中心配置 > 基本信息”中的智能识别特性。 将所有CC-Gateway 服务器 的/home/elpis/tomcat/webapp

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实时语音识别连续模式 前提条件 确保已经按照配置好iOS开发环境。 请参考SDK（websocket）获取最新版本SDK包。 初始化Client 初始化RASRClient，参数为AuthInfo和RASRConfig。 表1 AuthInfo 参数名称 是否必选 参数类型 描述

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实时语音识别单句模式 功能介绍 单句模式自动检测一句话的结束，因此适合于需要与您的系统进行交互的场景，例如外呼、控制口令等场景。 实时语音识别引擎的单句识别模式，和连续识别模式类似，也会进行语音的端点检测，如果检测到静音，将直接丢弃，检测到语音才会馈入核心进行实际的解码工作，如果

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实时语音识别工作流程 实时语音识别分为开始识别、发送音频数据、结束识别，断开连接四个阶段。 开始阶段需要发送开始指令，包含采样率，音频格式，是否返回中间结果等配置信息。服务端会返回一个开始响应。 发送音频阶段客户端会分片发送音频数据，服务会返回识别结果或者其他事件，如音频超时，静音部分过长等。

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管理NLP大模型评测任务 管理评测任务 在评测任务列表中，任务创建者可以对任务进行克隆（复制评测任务）、启动（重启评测任务）和删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测 > 任务管理”，可进行如下操作：

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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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的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板：使用预置的专业数据集进行评测。 单个评测集：由用户指定评测指标（F1分数、准去率、BLEU、Rouge）并上传评测数据集进行评测。 选择“单个评测集”时需要上传待评测数据集。 评测结果存储位置

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可以查看评测任务的基本信息及评测概览。 其中，各评测指标说明详见NLP大模型评测指标说明。 导出评测报告。 在“评测报告 > 评测明细”页面，单击“导出”，可选择需要导出的评测报告，单击“确定”。 单击右侧“下载记录”，可查看导出的任务ID，单击操作列“下载”，可将评测报告下载到本地。

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检查是否发送end请求，是否关闭客户端。 SIS.0305 语音识别异常。 请重试，或联系技术支持工程师。 SIS.0306 语音识别异常。 请重试，或联系技术支持工程师。 SIS.0307 语音识别异常。 请重试，或联系技术支持工程师。 SIS.0309 实时语音识别音频时长超过最大值。 请注意音频的时

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如何查看实时语音识别的中间结果 实时语音识别分为开始识别、发送音频数据、结束识别，断开连接四个阶段。在使用API或SDK时，可以通过将interim_results参数设置为yes，将识别过程的中间结果返回。如果设置为no，则会等每句话完毕才会返回识别结果。详细参数说明请见实时语音识别。

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创建NLP大模型评测数据集 NLP大模型支持人工评测与自动评测，在执行模型评测任务前，需创建评测数据集。 评测数据集的创建步骤与训练数据集一致，本章节仅做简单介绍，详细步骤请参见使用数据工程构建NLP大模型数据集。 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程

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如何使用Websocket调用实时语音识别 解决方案 1. 下载Java SDK 或 Python SDK，参考《SDK参考》中获取SDK章节。 2. 配置SDK环境，参考《SDK参考》中配置Java环境。 3. 使用SDK里的demo进行调用。参考Java SDK和Python

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如何在流程中配置语音识别错误次数？ 问题描述 流程在进行语音识别交互时，对话流程提供了默认的错误次数控制，具体处理机制为： IVR识别超时，则记录一次timeout。 IVR识别错误以及意图模板拒识则记录一次 nomatch。 OIAP会进行次数累加，超时和拒识是重叠计数的，累计

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订阅语音识别结果接口通用返回结果码 结果码 说明 0 调用配置接口成功 107-000 缓存登录信息失效，需要重新登录鉴权 107-001 调用配置接口抛了异常 107-002 输入参数不合法，必填字段为空 107-003 配置管理员密码错误，重试多次后锁定账号 107-004 无效配置管理员账号

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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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实时语音识别多人同时使用，如何区分各自识别结果 每个用户独立建立websocket连接，不可共用一个websocket连接。 父主题： API使用类

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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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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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文件实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。 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”服务中创建成功的

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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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