数据算法测评
一、业务介绍
在数据驱动的时代，算法模型已成为企业决策和业务优化的核心工具。然而，模型的功能、性能和稳定性直接影响其应用效果。为此，中国软件评测中心提供专业的数据算法模型评测服务，帮助客户全面评估模型质量，确保其在实际场景中的可靠性和高效性。数据算法测评服务包括模型功能评测、模型性能评测、功耗测试。通过精准的指标体系和科学的评测方法，我们能够深入分析模型的准确性、召回率、F1值等关键指标，同时评估其对数据的吞吐能力。
二、服务内容
数据算法模型评测服务聚焦于为企业和科研机构提供全维度、高标准的算法模型质量评估与技术验证，涵盖功能性、性能效率、功耗三大核心模块，助力客户实现技术优化与安全落地。
1.功能性
分类模型功能性指标：包括正确率（Accuracy）、召回率（Recall）、精确率（Precision）等。
目标检测模型功能性指标：包括平均精度（mAP）、交并比（IoU）等。
大模型功能性指标：包括ACC准确率、EM匹配率、F1召回率、pass@1通过率等。
2.性能效率
时间特性：包括基本算子平均运算时间、集合通信算子时延、首Token时间、平均Token时间、大模型监测点存储加载时间等。
算法吞吐率：包括峰值算力、单卡吞吐量、单卡Token处理效率、神经网络模型处理帧率、TPS、QPS等。
资源利用率：包括内存利用率、CPU利用率、GPU利用率、磁盘I/O、带宽等。
3.功耗
功耗：包括训练功耗、推理功耗、单核功耗等。
能效比：包括训练能效比（FPS/W）、推理能效比（FPS/W）、算力能效比（TOPS/W）等。
三、服务流程
数据算法模型评测服务的服务流程可分为以下六个阶段，结合工具与人工审核，确保评测结果精准且可落地：
测试准备：与各方沟通明确测试目标，搭建贴合实际的测试环境，备好多样测试数据，拟定详细测试计划。
功能性测试：依次开展单元、集成和系统测试，对模型各模块及整体功能进行验证，确保符合业务功能需求。
性能效率测试：借助工具测试模型响应时间、吞吐量，监测资源利用率，评估模型在不同负载下的性能表现。
功耗测试：利用功率计测量硬件运行功耗，对比优化前后功耗，分析功耗与任务量关系及优化效果。
结果分析与报告：整理测试数据，分析指标间关联，定位问题，撰写包含目的、结果、问题及建议的测试报告。
优化与回归测试：依据报告优化模型，重新执行各项测试，直至模型满足功能性、性能及功耗等测试目标 。
四、典型案例
人工智能开放平台的框架算法模型验证服务接口测试项目
《知识增强的大语言模型及应用平台V1.0》测试项目
认知大模型的关键技术研究（2022ZD0118600）测试项目
