推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 Step1 准备数据集 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu和ceval。下载地址： 表1 精度测试数据集 数据集名称 下载地址 下载说明 mmlu https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu

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精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时，默认采用的精度模式是fp16，如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大，可以使用fp32精度模式提升模型的精度（精度模式并不总是需要使用fp32，因为相对于fp16，fp32的性能较差。因此，通常只在检测到某个模型精度存在

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 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AscendC

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 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-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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如果文本、整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性包含如下约束配置项定义，则不支持修改。 “唯一键”为“否”。 “必填”为“否”。 “有效范围”为空。 整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“有效范围”。 浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“标度”。

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变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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数据精度 原始成本的数据精度和账单金额一致。 摊销成本需要按照四舍五入进行保留小数，因此摊销成本会存在微小的精度差异： 成本中心页面上展示的金额，均按照四舍五入规则，保留2位小数； 导出的成本明细数据，会根据成本数据的原始精度，保留8位小数。 需要进行分摊的数据包括： 包年/包月的订单金额。

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精度函数 HLL（HyperLogLog）主要存在三种模式Explicit，Sparse，Full。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式和Sparse模式， 这两种模式在计算结果上基本上没有误差。 随着distinct值越来越多，就会转换成Full模式，但结果也会存在

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查询实例可变更规格 功能介绍 查询实例可变更规格。 接口约束 该接口支持如下数据库实例： GeminiDB Cassandra GeminiDB Mongo GeminiDB Influx GeminiDB Redis 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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时间精度（time_confidence） 数值 含义 0 不具备或不可用 1 100 2 50 3 20 4 10 5 2 6 1 7 0.5 8 0.2 9 0.1 10 0.05 11 0.02 12 0.01 13 0.005 14 0.002 15 0.001 16 0

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 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AscendC

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 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-LLM的llm_tools/llm_evalua

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 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

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu

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如果文本、整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性包含如下约束配置项定义，则不支持修改。 “唯一键”为“否”。 “必填”为“否”。 “有效范围”为空。 整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“有效范围”。 浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“标度”。

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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对应类型的参数值。 枚举、分类、JSON、参考对象、浮点型（自定义精度）和文件类型属性的入参值不允许为空字符串；文本、长文本、URL和人员类型属性的入参值允许为空字符串，返回结果会返回该空字符串。 如果输入的浮点型（自定义精度）类型属性值超过自定义标度，会先四舍五入到指定标度后再校验。

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长文本”类型属性的文本长度设置。 有效范围 “类型”选择为“整型”、“长整型”、“浮点型”、“浮点型（自定义精度）”时，可根据实际业务需求进行设置。 “类型”选择为“浮点型”或“浮点型（自定义精度）”时，“有效范围”只能选择为“左开右开()”。 左开右开()：表示不包括区间边界的两个值。例如(a

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