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  • eval() 内容精选 换一换
  • install.sh 在benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集)
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    install.sh 在benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集)
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  • h三种Shell,默认是Bash。 以Bash命令为例:在Terminal中执行eval "$(_MA_CLI_COMPLETE=bash_source ma-cli)"激活自动补全功能。 eval "$(_MA_CLI_COMPLETE=bash_source ma-cli)"
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    本文介绍了【求助!Lot studio创建GD32VF103EVAL工程后编译报如下错误】相关内容,与您搜索的eval()相关。邀你共享云计算使用和开发经验,汇聚云上智慧,共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。
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  • valuation/mme_eval/data/eval/目录中。 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/mme_eval目录中,代码目录结构如下。 mme_eval ├──metric.py
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    valuation/mme_eval/data/eval/目录中。 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/mme_eval目录中,代码目录结构如下。 mme_eval ├──metric.py
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    uation/benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集)
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    auto,代表自动选择batch大小。 output_path:结果保存路径。 使用lm-eval,比如加载非量化或者awq量化,llama3.2-1b模型的权重,参考命令: lm_eval --model vllm --model_args pretrained="/dat
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    model_name=llama_7b benchmark_type=eval bash -x opencompass.sh (可选)如果同时运行多个数据集,需要将不同数据集通过空格分开,加入到eval_datasets中,比如eval_datasets=ceval_gen mmlu_gen。运行命令如下所示。
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    model_name=llama_7b benchmark_type=eval bash -x opencompass.sh (可选)如果同时运行多个数据集,需要将不同数据集通过空格分开,加入到eval_datasets中,比如eval_datasets=ceval_gen mmlu_gen。运行命令如下所示。
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    uation/benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集)
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    本文介绍了【漫谈LiteOS之开发板-用户按键与LED灯(基于GD32450i-EVAL) 】相关内容,与您搜索的eval()相关,助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。
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    valuation/mme_eval/data/eval/目录中。 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/mme_eval目录中,代码目录结构如下。 mme_eval ├──metric.py
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    本文介绍了【使用lot studio创建GD32VF103EVAL工程,为什么编译的目标不是该工程】相关内容,与您搜索的eval()相关。邀你共享云计算使用和开发经验,汇聚云上智慧,共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。
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    ceval数据集 ├── eval_test.py # 启动脚本,建立线程池发送请求,并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求的服务 执行精度测试启动脚本eval_test.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py
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    进入benchmark_eval目录下,执行如下命令安装性能测试的关依赖。 pip install -r requirements.txt 执行精度测试启动脚本eval_test.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py \ --max_workers=1
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