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推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
据，然后再做出响应，这种延迟，就称为思考时间。 操作步骤 登录性能测试服务控制台，在左侧导航栏中选择“PerfTest测试工程”。 在待编辑PerfTest测试工程所在行，单击工程名称进入测试工程详情页面。 选择“测试用例”页签，在左侧“用例列表”下选择待添加请求信息的用例。 在
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
使用fio工具测试云硬盘性能，测试结果不对怎么办 问题描述 根据性能测试的方法，得到的测试结果与预期不符。 排查思路 测试云硬盘性能时，云硬盘本身以及压测条件都起着重要的作用。 以下排查思路根据原因的出现概率进行排序，建议您从高频率原因往低频率原因排查，从而帮助您快速找到问题的原因。
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
查看离线测试报告 压测结束后，系统会生成离线测试结果报告。 前提条件 测试任务已结束。 操作步骤 登录性能测试服务控制台，在左侧导航栏中选择“PerfTest测试工程”，单击待操作工程后的。 在“性能报告”页签下，选择需要查看报告的任务。 单击“任务名称”，或单击操作栏的，在左侧
创建测试工程 操作步骤 登录性能测试服务控制台，在左侧导航栏中选择“PerfTest测试工程”，单击“创建测试工程”。 在弹出的对话框中，输入测试工程的名称，例如“Web-test”和相关描述，单击“确定”。
查看实时测试报告 压测过程中，可以通过实时测试报告查看压测过程中各项指标的监控数据。 前提条件 测试任务已启动。 操作步骤 登录性能测试服务控制台，在左侧导航栏中选择“PerfTest测试工程”，单击待操作工程后的。 在“性能报告”页签下选择需要查看测试报告的任务，此任务需正在执行中。
任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。
测试资源管理 创建私有资源组 管理私有资源组
管理JMeter测试报告 测试报告说明 JMeter测试报告提供实时、离线两种类型的测试报告，供用户随时查看和分析测试数据。 JMeter测试报告说明如表1所示。 测试报告展现了测试过程中被测系统在模拟高并发用户的响应性能，为了更好阅读测试报告，请参考以下信息： 统计维度：测试报告的RP
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
测试步骤 数据准备 训练型横向联邦作业流程 评估型横向联邦作业流程 父主题： 横向联邦学习场景
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
/WEBSOCKET/MQTT仅支持内容校验。 操作步骤 登录性能测试服务控制台，在左侧导航栏中选择“PerfTest测试工程”。 在待编辑PerfTest测试工程所在行，单击工程名称进入测试工程详情页面。 选择“测试用例”页签，在左侧“用例列表”下选择待添加请求信息的用例。 在
到端的深度学习模型训练和推理性能的国际权威基准测试平台,相应的排行榜反映了当前全球业界深度学习平台技术的领先性。计算时间和成本是构建深度模型的关键资源,DAWNBench提供了一套通用的深度学习评价指标,用于评估不同优化策略、模型架构、软件框架、云和硬件上的训练时间、训练成本、推理延迟以及推理成本。
深度学习的分布式训练与集合通信（二） 本专题介绍常见的深度学习分布式训练的并行策略和背后使用到的集合通信操作，希望能帮助读者理解分布式训练的原理，以及集合通信之于分布式训练的重要性和必要性。鉴于篇幅限制，将拆分成三个部分展开讲述： 第一部分：介绍模型训练的大体流程，以及集合通信操
以偏概全，如有不恰当的地方，欢迎评论区批评指正 对于即将入行计算机视觉的小伙伴，墨理这里推荐收藏的干货博文目前如下 ❤️ 深度学习各领域数据集有效整理——持续更新 🎉 深度学习模型训练推理——基础环境搭建推荐博文查阅顺序【基础安装—认真帮大家整理了】——【1024专刊】 ❤️ 人生苦短，
持通过“Ctrl+F”方式搜索日志。 ：将当前训练工程加入训练。 ：返回到当前训练工程所在的“模型训练”页面。 训练任务：查看训练任务的运行状态。可以查看训练任务的运行日志以及训练报告，删除训练任务。也可以在任务执行过程中单击暂停训练任务。 3 代码目录：包含日志文件夹、模型文件
文章目录 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）1、概念2、相关应用场景3、简介4、区别于浅层学习5、典型模型案例6、深度学习是如何进行训练的自下上升的非监督学习自顶向下的监督学习 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）
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