eval_out/openbuddy13b \ --use_cache /mnt/weijie/eval_cache/openbuddy13b CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 lm_eval --model hf \ --model_args pretrained=gpt2-large \ --tasks cola,wnli,rte,sst2,mnli,mnli_mismatch,qnli,mrpc \ --batch_size auto \ --output_path /mnt/weijie/eval_out/gpt2-...
lm_eval --model hf --model_args pretrained=EleutherAI/pythia-160m,revision=step100000,dtype="float" --tasks lambada_openai,hellaswag --device cuda:0 --batch_size auto:4 注意:就像你可以向transformers.AutoModel提供本地路径一样,你也可以通过--model_args向lm_eval提供本地路径,方法是设置pretrained...
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/root/internlm2-chat-1_8b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).cuda() model = model.eval() inp = "hello" print("[INPUT]", inp) response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=[]) print("[OUTPUT]", response) i...
BlueLM-7B 是由 vivo AI 全球研究院自主研发的大规模预训练语言模型,参数规模为 70 亿。BlueLM-7B 在C-Eval和CMMLU上均取得领先结果,对比同尺寸开源模型中具有较强的竞争力(截止11月1号)。本次发布共包含 7B 模型的 Base 和 Chat 两个版本。 模型下载链接见: 环境准备 这里在Autodl平台中租赁一个3090 等...
model = model.eval().cuda() # 准备对话的历史记录 # 在开始对话之前,历史记录为空列表 #调用model.chat(tokenizer, "hello", history=[])来生成对话,将使用模型和tokenizer来根据给定的历史记录生成回复。生成的回复存储在response变量中 response, history = model.chat(tokenizer, "hello", history=[]) ...
首先需要使用huggingface官方提供的huggingface-cli命令行工具。安装依赖: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 pip install-Uhuggingface_hub 然后在和/root/data目录下新建python文件download_hf.py,填入以下代码: resume-download:断点续下 ...
python examples/nlp/language_modeling/megatron_gpt_eval.py \ gpt_model_file=/models/<TRAINED_STEERLM_MODEL.nemo> \ pipeline_model_parallel_split_rank=0 \ server=True \ tensor_model_parallel_size=1 \ pipeline_model_parallel_size=1 \
importtorchfromtransformersimportAutoModel, AutoTokenizer torch.set_grad_enabled(False)# init model and tokenizermodel = AutoModel.from_pretrained('internlm/internlm-xcomposer2d5-7b', torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True).cuda().eval().half() tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrain...
eval() inp = "hello" print("[INPUT]", inp) response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=[]) print("[OUTPUT]", response) inp = "please provide three suggestions about time management" print("[INPUT]", inp) response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=history) ...
py internlm ceval 启动评测 确保按照上述步骤正确安装 OpenCompass 并准备好数据集后,可以通过以下命令评测 InternLM-Chat-7B 模型在 C-Eval 数据集上的性能。 OpenCompass 默认并行启动评估过程,我们可以在第一次运行时以 --debug 模式启动评估,并检查是否存在问题。在 --debug 模式下,任务将按顺序执行,并实时...