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YD_T 4390-2023 AI服务器及能力平台测试方法

更新时间：2026-10-17 20:52:17 大小：5M 上传用户：sun2152查看TA发布的资源 标签：AI服务器测试方法能力平台性能测试可靠性测试 下载积分：9分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

YD_T 4390-2023 AI服务器及能力平台测试方法

本文件规定了A1服务器及其所承载的AI能力平台的测试方法，主要包括服务器和平台两个方面。服务器方面包含对AI服务器基木配置检驗、功能、性能、可靠性、能耗等方面的测试方法，平台方面主要包含对技术架构、功能、安全性、可靠性等方面的测试方法。本文件适用于对AI服务器及配套AI能力平台的测试选型。2规范性引用文件

本文件没有规范性引用文件。

3术语、定义和缩略语

3.1术谱和定义

下列术语、定义适用于本文件，

3.1.1

模型model训练完的结果文件和配置文件集合（包括网络结构、参数等）。

3.1.2

引擎engine将模型部署为稳定服务时，樓型可进行推理的容器环境。

3.1.3

能力 ability模型部署完成后提供稳定访问的服务，能力部署时包括模型和引擎两部分。注；业务层需提供一个管理功能，对各能力有版本，湖用权翼的管理。

3.1.4

数据预处理data preprocessing对原始数据进行必要的清理、集成、转换、离敉和规約等一系列的处理工作。

特征工程feature engineering本质是一项工程活动，目的是最大程度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。

3.1.6

关联分析association analysis通过研究已经产生的数据，找出存在于项目集合之间的关联模式，在具备关联性情况下通过其中-个项集对另外一个项集进行预测。

3.1.7

数据标注data annotations数据标注员借助标注工具，对图像、文本、语音、视频等数据进行拉框、描点、转写、语义分割等操作，以产出适合机器学习數捌集的过程。

注：通常数据标注的类型包括图像标注、语青标牲、文本标注、视频标注等种类。标记的基本形式有标注画框、3D画框、文本转录、图像打点、目标物体轮廓线等。

3.1.8

超参数 hyperparameter在机器学习中，耀参数是指在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对耀参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。

3.1.9

租户tenant可根据自身需求对租用的系统实例进行个性化配置的主体，且保证同一平台下的数据隔离，


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