自动驾驶行业的关键开发工具对自动驾驶汽车开发和量产有着重要的推动作用。然而，自动驾驶面临许多问题，如海量的数据存储、模型迭代资源耗费、人工标注高成本、孤岛工具链等，开环验证和闭环仿真都很难快速迭代起来。为解决这个问题，Octopus自动驾驶云服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标

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。 图3 防篡改 服务器 列表 表2 状态说明 参数名称 说明 防护状态 防护中：HSS为该服务器提供静态网页防篡改防护。 动态防篡改状态 动态网页防篡改的状态。 ：已开启动态网页防篡改。 ：未开启动态网页防篡改。开启动态网页防篡改功能，要重启Tomcat才能生效。 静态防篡改攻击

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在页面左上角选择“区域”，单击，选择“安全与合规 > 企业主机安全”，进入主机安全平台界面。 在左侧导航树中，选择“主机防御 > 网页防篡改”，进入“网页防篡改”界面，选择“防护配置”页签，进入“防护配置”页面。 如果您的服务器已通过企业项目的模式进行管理，您可选择目标“企业项目”后查看或操作目标企业项目内的资产和检测信息。

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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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且“版本/到期时间”为“网页防篡改版”，则表示网页防篡改版防护已开启。 您也可以通过在“资产管理 > 主机管理 > 防护配额”页面，单击“绑定主机”，为主机绑定防护配额，HSS自动为主机开启网页防篡改防护。 HSS网页防篡改版提供网页防篡改功能，网页防篡改功能需要设置指定的防护目

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├──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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检查 云服务器 负载是否过高 当云服务器出现网络断开的情况，则可能是云服务器的带宽和CPU利用率过高导致。 如果您已经通过 云监控服务 创建过告警任务，当CPU或带宽利用率高时，系统会自动发送告警给您。 Linux弹性云服务器带宽流量过高或CPU利用率高，请参考Linux云服务器卡顿怎么办？进行排查。

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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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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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定时开启/关闭静态网页防篡改：除了添加特权进程外，您可以设置定时开启/关闭静态网页防篡改，在网页防篡改关闭时段修改文件/文件夹，详细操作请参见定时开启/关闭静态网页防篡改。 开启服务器主动防护功能 企业主机安全网页防篡改版为服务器提供了一些主动防护功能，这些功能在开启网页防篡改防护时并未

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2 鲲鹏超高I/O型弹性云服务器上线 鲲鹏超高I/O型弹性云服务器使用高性能NVMe SSD本地磁盘，提供高存储IOPS以及低读写时延，您可以通过管理控制台创建挂载有高性能NVMe SSD盘的弹性云服务器。 商用 鲲鹏超高I/O型 3 超高I/O型弹性云服务器上线Ir3型实例规格

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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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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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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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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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├──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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