├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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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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保存等操作。 算法管理：用于对接客户的上云算法，并支持算法的版本级管理，并可自动化触发关联的批量算法。 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。 场景管理：包含场景、场景库、逻辑场景、逻辑场景库、测试用例、测试套件等。支持页面上传、泛化、在线仿真编

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不同规格的通用模型）或纵向（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测：您可以采用人工评测的方式，参照目标任务构造评测集，通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。 父主题： 大模型微调训练类问题

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├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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化解决方案的场景下，天宽也会开发自定义评测脚本，确保评测方案能够全面覆盖项目的特殊需求，实现对模型表现的全方位评估和优化。通过这一系统化的评测流程，天宽确保模型能够在实际业务中达到最佳性能。 图9 精度对比 实施模型能力评测时，首先运行评测测试，执行模型在预设的测试集上的推理，并

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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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├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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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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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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├──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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接口说明 实时 语音识别 接口基于Websocket协议实现。分别提供了“流式一句话”、“实时语音识别连续模式”、“实时语音识别单句模式”三种模式。 三种模式的握手请求wss-URI不同，基于Websocket承载的实时语音识别请求和响应的消息格式相同。 开发者可以使用java、py

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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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downloadAlgorithmMeta 创建评测镜像 octopus createSimEvaluationImages 更新评测镜像 octopus updateSimEvaluationImages 删除评测镜像 octopus deleteSimEvaluationImages 创建评测 octopus

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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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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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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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Websocket握手请求 流式一句话 实时语音识别连续模式 实时语音识别单句模式 父主题： 实时语音识别接口

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